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以下是 OpenAI 相关的文章

2025-11-18
巴西的AI时刻已经到来巴西正处于人工智能采用的关键转折点，从教育到农业，各行各业都在利用AI解决复杂问题。本文探讨了巴西在ChatGPT使用量和API开发者活跃度方面在全球的领先地位，并强调了OpenAI致力于通过安全透明的合作，确保AI成为推动国家包容性创新的引擎。
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2025-11-18
a16z 投资的超级政治行动委员会将目标对准纽约人工智能安全法案发起人亚历克斯·博雷斯得到 Andreessen Horowitz 和 OpenAI 总裁 Greg Brockman 支持的亲 AI 超级政治行动委员会（PAC）“Leading the Future”已将纽约州议员 Alex Bores 列为首个目标。该 PAC 承诺投入数百万美元，反对主张对人工智能进行严格监管的政客。Bores 是纽约州《RAISE 法案》的主要发起人，该法案旨在要求大型 AI 实验室制定安全计划，但科技界认为其会阻碍创新。
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2025-11-18
OpenAI 被 Gartner 评为生成式 AI 新兴领导者 OpenAI 被 Gartner 评为 2025 年生成式 AI 模型提供商创新指南中的新兴领导者。这一认可反映了我们帮助超过一百万家企业安全、大规模部署 AI 的进展。文章强调 AI 正在成为企业基础设施的核心层，并展示了 ChatGPT Enterprise 的强劲增长。
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2025-11-17
OpenAI 的 Fidji Simo 计划让 ChatGPT 更有用——并让你为此付费 OpenAI 的应用业务新任 CEO Fidji Simo 正在聚焦于如何将 ChatGPT 等产品打造成不可或缺且能盈利的工具。作为 Instacart 前 CEO，Simo 面对谷歌和 Meta 等巨头的竞争，她的核心任务是弥合模型智能与实际用户应用之间的差距，并探索在不牺牲用户体验的前提下实现商业变现的路径。
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2025-11-17
AI数据中心热潮中有多少比例将由可再生能源供电？根据IEA报告，全球数据中心投资将达5800亿美元，超过新石油勘探支出。本文探讨了生成式AI对气候变化的影响，以及数据中心转向太阳能等可再生能源的趋势。OpenAI、Meta等巨头的万亿级投资计划，对电网和能源结构提出了巨大挑战，同时也为可再生能源初创企业带来机遇。
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2025-11-16
隆重推出 IndQA：衡量人工智能系统印度文化与语言能力的全新基准 OpenAI 推出全新基准 IndQA，旨在深入评估 AI 模型在印度文化和 12 种语言中的理解与推理能力。面对全球近 80% 的非英语人口，此举旨在弥补现有基准的不足，特别是针对文化语境依赖的任务。IndQA 由 261 位领域专家共同创建，覆盖建筑、艺术、历史、美食等十大文化领域，标志着 AI 技术向更广泛、更具包容性的全球化应用迈进。
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2025-11-16
微软将人工智能纳入所有必应（Bing）服务，推动AI搜索变革微软正将生成式人工智能（AI）技术深度整合到其所有必应（Bing）搜索和浏览器服务中，旨在彻底改变在线信息检索方式。整合了OpenAI技术的全新必应不仅能提供更直接、摘要化的答案，还将拥有基于大语言模型的聊天功能，允许用户进行复杂的对话式搜索。这一重大举措标志着科技巨头与谷歌在搜索领域竞争的新篇章，有望提升用户体验并拓展AI在日常工作流中的应用范围，进一步巩固微软在AI前沿的地位。
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2025-11-15
泄露文件揭示OpenAI向微软支付的费用详情泄露的文件揭示了OpenAI与微软之间复杂的财务关系，包括2024年向微软支付了近5亿美元的收入分成。这些数据深入展示了OpenAI的收入、高昂的推理计算成本以及与微软复杂的收入分成机制，引发了对AI行业泡沫和盈利能力的讨论。
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2025-11-15
ChatGPT：关于这款 AI 聊天机器人的所有须知（2025年更新）本文全面回顾了OpenAI的ChatGPT自2022年末发布以来的发展历程和2025年的重大事件。内容涵盖了用户增长、关键技术升级（如GPT-5.1）、与苹果的合作、Sora的发布，以及面临的法律挑战和行业竞争。了解ChatGPT如何从一个写作工具演变为拥有8亿周活跃用户的AI巨头。
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2025-11-15
AWS与OpenAI宣布多年期战略合作伙伴关系 AWS与OpenAI宣布达成一项多年的战略合作伙伴关系，OpenAI将立即利用AWS世界级的计算基础设施来运行和扩展其核心人工智能工作负载。根据这项价值380亿美元的协议，OpenAI将获得包括数十万个NVIDIA GPU和数百万个CPU在内的强大计算能力，以加速其生成式AI和代理工作负载的扩展。此次合作旨在利用AWS的规模化、安全性和性能优势，支持OpenAI的AI雄心。
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2025-11-15
OpenAI 称已修复 ChatGPT 的破折号问题 OpenAI 宣布已解决 ChatGPT 滥用破折号（em dash）的问题。这一特征曾被视为 AI 生成内容的标志。现在，用户可以通过自定义指令明确要求 ChatGPT 停止使用破折号，从而更好地控制文本的生成风格。
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2025-11-15
耗电量将相当于整个印度，OpenAI 计划 2033 年前建成 250 吉瓦 AI 数据中心 OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼透露了雄心勃勃的计划，目标是在 2033 年前建成总计高达 250 吉瓦的 AI 算力基础设施。这一惊人的电力需求估计相当于整个印度 15 亿公民的用电量，其碳排放量更将是全球最大非国家碳排放体埃克森美孚的两倍。报道指出，要支撑如此庞大的算力，每年可能需要采购约 3000 万块 GPU。除了数据中心本身的能耗，芯片制造环节的环境代价同样巨大，全球晶圆厂建设激增，加剧了电力和水资源的紧张局面，引发了对人工智能未来可持续性的深刻担忧。
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2025-11-14
推出“OpenAI 爱尔兰”倡议 OpenAI 正式推出“OpenAI 爱尔兰”倡议，旨在与爱尔兰政府、Dogpatch Labs 和 Patch 合作，帮助爱尔兰的中小企业（SMEs）和创始人抓住人工智能的机遇。该计划将通过SME加速计划、创业指导和青年人才培养，支持爱尔兰在AI领域的安全和创新领导地位。
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2025-11-14
AI代理购物短期内无法实现：技术与数据协议仍在博弈中虽然AI代理购物的未来前景广阔，但目前OpenAI、Google、亚马逊等巨头与零售商在用户数据交换和成本控制方面的谈判仍在进行。当前的“代理购物”体验受限，消费者在今年假期恐难完全将购物任务外包给AI。实现真正的代理购物，需要解决数据隐私、准确性和信任等核心难题。
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2025-11-14
OpenAI 计划到 2033 年建成 250 吉瓦 AI 数据中心，耗电量堪比整个印度 OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼内部备忘录显示，公司计划在 2033 年前建成总计 250 吉瓦（GW）的算力基础设施。这一规模的电力需求相当于整个印度 15 亿公民的用电量，其碳排放量也将是埃克森美孚的两倍，引发对自然资源消耗的担忧。该算力容量或需运行约 6000 万块英伟达 GB300 GPU，涉及芯片制造环节巨大的环境代价。随着全球科技巨头大规模布局 AI 基建，电力紧张、电价上涨及水资源消耗问题日益凸显，亟需全球共同审视人工智能发展的可持续性。
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2025-11-14
OpenAI 投资初创公司 Red Queen Bio，旨在阻止 AI 制造生物武器 OpenAI 宣布向 Red Queen Bio 投资 1500 万美元种子轮融资，这家初创公司的核心使命是利用技术手段，防止恶意行为者利用人工智能（AI）制造生物武器。此举是 OpenAI 应对 AI 风险更广泛战略的一部分。该公司联合创始人强调，需要确保 AI 防护措施与潜在的恶意利用保持同步发展。Red Queen Bio 将结合 AI 模型与传统实验，积极发现和防御新兴的生物风险，以应对 AI 技术在药物开发加速的同时带来的潜在安全挑战。
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2025-11-14
消息称 Anthropic 有望比 OpenAI 更快实现盈利，前者 2028 年就能盈亏平衡根据泄露的内部文件，AI 领域的两大巨头 Anthropic 和 OpenAI 在财务策略上展现出明显差异。Anthropic 凭借其 Claude 聊天机器人在企业级应用中的增长，预计将在 2028 年实现首次盈亏平衡。相比之下，OpenAI 尽管收入可观，但由于计算成本急剧膨胀，预计 2028 年运营亏损将高达 740 亿美元，实现盈利的时间可能远晚于竞争对手。文件显示，两家公司目前的现金消耗率均占收入的约 70%，但 Anthropic 预计未来几年将显著降低这一比例，展现出更快的盈...
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- AI基础/开发
2025-11-14
OpenAI的新型大型语言模型揭示了AI究竟如何工作的秘密 OpenAI构建了一个实验性的大型语言模型，其透明度远超现有模型。由于当前LLM如同“黑箱”，这项研究旨在揭示其内部机制，帮助我们理解模型出现怪异行为、产生幻觉的原因，并评估其在关键任务中的可信度。
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- AI基础/开发
2025-11-14
飞利浦如何对其7万名员工进行AI素养的规模化推广飞利浦正致力于将AI素养培养为公司范围内的核心能力，以推动创新和改善医疗护理。本文深入探讨了飞利浦如何利用OpenAI工具，通过高层带头、员工自下而上参与以及严格的负责任AI原则，在7万名员工中普及AI应用，旨在减轻临床医生的行政负担，最终实现“为更多人提供更优质的护理”。
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2025-11-14
面向开发者的 GPT-5.1 发布 OpenAI发布了GPT-5系列的新模型GPT-5.1，它在智能和速度之间实现了出色的平衡，特别适用于智能体和编码任务。该模型能根据任务复杂性动态调整思考时间，并通过“无推理”模式显著提高简单任务的响应速度和效率。此外，还引入了扩展提示缓存和新的apply_patch与shell工具，全面提升开发体验。
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