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以下是 OpenAI 相关的文章

2025-12-19
评估思维链的可监控性随着AI系统决策复杂性的增加，理解其内部决策过程变得至关重要。OpenAI介绍了评估AI思维链（Chain-of-Thought, CoT）“可监控性”的框架和13项新评估，以系统性地衡量模型在不同推理计算量、强化学习和预训练规模下的可控性。研究发现，监控CoT远比仅监控最终输出更有效，并探讨了推理计算与模型规模之间的权衡。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-19
深化与美国能源部（DOE）的合作 OpenAI与美国能源部（DOE）签署谅解备忘录，旨在加速科学研究，特别是支持DOE的“创世纪任务”（Genesis Mission）。此次合作将利用前沿AI模型、先进计算能力以及国家实验室的专业知识，共同推动能源、国家安全等领域的科学发现，是OpenAI助力科学家加速发现的重要一步。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-19
英国政界人士为何纷纷涌向美国科技巨头？ AI人才争夺战愈演愈烈，英国前财相乔治·奥斯本（George Osborne）加入OpenAI并担任Coinbase顾问，引发广泛关注。这一现象凸显了英国政界精英加速向美国科技巨头流动的趋势，引发了关于人才流失、游说影响和监管游走的争议。本文将深入解析这一背后的原因和影响。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-19
GPT-5.2-Codex系统卡附录 OpenAI发布了GPT-5.2-Codex系统卡附录，介绍了其最新的智能体编程模型。该模型在复杂、真实世界的软件工程任务中表现出色，特别是在长期工作、项目级重构和迁移方面进行了优化，并显著增强了网络安全能力。该文档详细说明了为GPT-5.2-Codex实施的全面安全措施和评估结果。
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2025-12-19
推出 GPT-5.2-Codex：领先的智能体编码模型，为软件工程与网络安全防御提供强大支持 OpenAI 重磅发布 GPT-5.2-Codex，这是迄今为止最前沿的智能体编码模型，深度优化了软件工程和网络安全防御能力。新模型在长程任务、大规模代码重构、Windows 环境支持及安全攻防方面表现卓越。本文详述了 GPT-5.2-Codex 的技术提升，并介绍了面向安全研究人员的“可信访问”试点计划。
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2025-12-19
面向青少年和家长的AI素养资源 OpenAI发布了两项新的AI素养资源，旨在帮助家庭更明智、安全、自信地使用ChatGPT。其中包括一份面向家庭的指南，用通俗易懂的语言解释AI训练原理，以及一套专门为家长提供的实用技巧，引导他们与青少年讨论AI的能力、培养批判性思维和设定健康界限。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-19
使用青少年保护措施更新模型规范 OpenAI更新了其模型规范（Model Spec），引入了“18岁以下（U18）原则”，旨在确保ChatGPT为13至17岁的青少年提供安全、适龄的体验。这些原则基于发展科学，聚焦于预防、透明度和早期干预，并借鉴了美国心理学会等专家的意见，以加强对青少年的保护。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-19
为抢占市场和训练数据，OpenAI、谷歌在印度争相推出免费服务全球领先的人工智能公司OpenAI和谷歌正在印度市场展开激烈竞争，通过提供大幅免费服务来争夺用户和关键的训练数据。谷歌向Reliance Jio用户免费开放Gemini AI Pro订阅18个月，而OpenAI则在印度免费提供一年ChatGPT Go方案，这些举措旨在抢占这个拥有7.3亿智能手机用户的庞大市场。分析师指出，争夺的核心目标是获取印度用户在日常使用中产生的、包含多种语言与方言的复杂交流数据，这对训练下一代AI模型至关重要。目前，印度已成为ChatGPT和Gemini日活跃用户增...
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- AI行业应用
2025-12-18
一位电影制作人制作了山姆·奥特曼的深度伪造——并意外地产生了感情由于无法采访OpenAI首席执行官山姆·奥特曼，导演亚当·巴拉·劳夫（Adam Bhala Lough）决定制作一个名为“山姆机器人”（Sam Bot）的深度伪造（Deepfake）版本。这部纪录片揭示了AI如何重塑社会，以及制作人与这个数字替身之间意想不到的情感联系，探讨了人与AI建立关系的临近性。
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- AI创意设计
2025-12-18
AI智能体支持先进半导体设计，Rapidus发布Raads生成器与预测器日本先进半导体制造商Rapidus在SEMICON Japan展会上发布了两款芯片AI设计工具，并宣布将Raads解决方案更名为“Rapidus AI-智能体设计解决方案”。Raads生成器是一款基于大语言模型（LLM）的EDA工具，能将规格转化为RTL级源代码；Raads预测器则可根据源代码和Synopsys约束预测芯片的PPA参数。Rapidus声称，集成Raads后，可将半导体设计时间缩短50%，成本降低30%。2026年还将扩展更多AI设计模块，推动芯片设计进入智能化新阶段。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-12-18
消息称 OpenAI 拟以 7500 亿美元估值融资数百亿美元人工智能领域头部企业 OpenAI 正在与投资者进行新一轮融资谈判，目标是以 7500 亿美元的估值筹集数百亿美元资金。此次融资谈判若成功，将使其估值较今年秋季的 5000 亿美元大幅提升。OpenAI 尚未实现盈利，但正计划投入数万亿美元用于基础设施建设，以支持其人工智能技术的持续研发。此前，该公司曾与亚马逊洽谈 100 亿美元的投资。这笔潜在的巨额融资凸显了市场对人工智能领域未来发展的极高预期。
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- AI基础/开发
2025-12-18
OpenAI 澳大利亚正式启动 OpenAI 正式启动“OpenAI for Australia”全国性倡议，旨在与本地合作伙伴合作，释放人工智能在澳大利亚的经济和社会价值。该计划是亚太地区首个“OpenAI for Countries”项目，将重点建设主权AI基础设施（与NEXTDC合作），提升本地人才技能（与CommBank、Coles、Wesfarmers合作），并加速本地AI生态系统发展。
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- AI行业应用
2025-12-18
开发者现可在 ChatGPT 中提交应用进行审核和发布 OpenAI现已向开发者开放ChatGPT应用提交通道，供审核和发布。用户可在应用目录中发现这些新应用。这些应用能通过引入新上下文并让用户执行订购杂货、将大纲转为幻灯片或搜索公寓等操作来扩展ChatGPT的对话能力。
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- AI工具应用
2025-12-18
据报道，亚马逊正与OpenAI洽谈100亿美元投资事宜，循环交易依然盛行据报道，亚马逊正与OpenAI商谈一项高达100亿美元的投资意向，此举将使OpenAI的估值超过5000亿美元。该交易的核心在于OpenAI将利用亚马逊的AI芯片，这凸显了当前AI领域中，硬件制造商与AI公司之间“循环交易”模式的持续流行。亚马逊此举也意味着其在AI竞赛中寻求多元化投资，此前已向Anthropic投入巨资。
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2025-12-18
推出面向新闻机构的OpenAI学院 OpenAI携手美国新闻项目（AJP）和伦费斯特新闻研究所（Lenfest Institute）启动了“面向新闻机构的OpenAI学院”，这是一个全新的学习中心。学院提供上线的实战培训、操作手册和真实案例，旨在帮助记者、编辑和出版商利用AI技术，从而节省时间，专注于高影响力的新闻报道和业务运营工作。
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2025-12-17
亚马逊据报道正与OpenAI洽谈100亿美元投资事宜，循环交易模式持续流行据报道，亚马逊正在与OpenAI进行早期商谈，可能投资高达100亿美元，并计划使用亚马逊的AI芯片。若交易达成，OpenAI估值将超5000亿美元。此举标志着亚马逊在AI竞赛中扩大投资组合，并体现了AI领域流行的“循环交易”模式。
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2025-12-17
使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于生成式 AI 运营（GenAIOps）的系列文章第一部分，重点介绍了如何将 DevOps 原则应用于 Amazon Bedrock 驱动的生成式 AI 工作负载。我们将探讨 GenAIOps 如何帮助企业应对扩展、安全性和治理等挑战，并展示在探索、生产和重塑三个阶段中实施关键实践的策略。
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2025-12-17
Databricks完成40亿美元融资，估值达1340亿美元，AI业务持续升温尽管IPO市场有所回暖，数据智能公司Databricks却在最新一轮融资中以1340亿美元的估值筹集了超过40亿美元。此轮融资凸显了投资者对其利用数据赋能AI战略的高度认可。公司正大力投入AI代理数据库Lakebase和平台Agent Bricks的开发，并与Anthropic、OpenAI等巨头合作，进一步巩固其在企业AI应用领域的领导地位。
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2025-12-17
GPT-5 在湿实验中加速生物研究能力的测量 OpenAI利用GPT-5与Red Queen Bio合作，建立了一套评估框架来测试AI在湿实验中的表现。实验结果令人鼓舞：GPT-5通过引入创新的RecA和gp32蛋白机制，将一个基础分子克隆协议的效率提高了惊人的79倍。这项研究展示了AI与生物学家并肩工作，加速实验方法优化和科学发现的巨大潜力，同时也强调了生物安全评估的必要性。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产部署。本文是关于GenAIOps（将DevOps原则应用于生成式AI）系列的第一部分，重点介绍如何使用Amazon Bedrock实施GenAIOps实践。文章详细阐述了从DevOps到GenAIOps的转变，对比了两个生命周期的实践扩展，并介绍了探索阶段的关键步骤，包括数据管理、环境搭建和性能评估。
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