博客发布 06-25
智能体正在如何改变工作
How agents are transforming work
这是 OpenAI 一篇经济研究论文的介绍，衡量 Codex 在前沿场景的经济潜力，指出智能体式 AI 把知识工作的单位从单次交互变为可委托的长周期任务。文中以 OpenAI 内部为例，称 Codex 发布后使用比例逐步上升，如今包括法务、招聘等非技术部门都以 Codex 作为主要工作 AI 工具。
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博客发布 06-24
OpenAI 与 Broadcom 发布面向 LLM 优化的推理芯片
OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
这是 OpenAI 与 Broadcom（NASDAQ: AVGO）的发布公告，介绍 OpenAI 首款“智能处理器”Jalapeño，一款围绕 LLM 推理架构设计的定制加速器。文中称早期测试显示其每瓦性能显著优于当前最先进水平，从设计到量产历时九个月，并将与数据中心伙伴按吉瓦级规模多代部署。
博客发布 06-30
推出 GeneBench-Pro
Introducing GeneBench-Pro
OpenAI 2026 年 6 月 30 日发布的文章，介绍 GeneBench-Pro 这一研究级基准，用于测试 AI 智能体在计算生物学中面对模糊信息、做出重要判断的能力，覆盖基因组学、定量生物学和转化医学等更复杂、更贴近现实的任务。该基准是对 GeneBench 的扩展。内容面向关注 AI 科学评测的研究人员。
博客发布 07-08
在编程评测中区分信号与噪音
Separating signal from noise in coding evaluations
OpenAI 2026 年 7 月 8 日发布的分析文章，通过对编程基准 SWE-Bench Pro 的详细审计，称发现大量任务存在问题，并估计约 30% 的任务是有缺陷的。文章将此与 OpenAI 此前对 SWE-bench Verified 的调查联系起来，讨论评测缺陷会影响对模型能力的判断、安全评估与研究优先级。
博客发布 07-15
GPT-Red：解锁面向鲁棒性的自我改进
GPT-Red: Unlocking Self-Improvement for Robustness
OpenAI 发布的一篇安全方向文章，介绍其自动化红队系统 GPT-Red。该系统通过自我对弈训练强大的自动化安全红队，用于提升 AI 安全性、对齐和抵御提示注入的鲁棒性。页面同时提供论文 PDF 链接和提示注入对话样本，发布日期标注为 2026 年 7 月 15 日。
博客发布 07-20
长时程模型时代的安全与对齐
Safety and alignment in an era of long-horizon models
OpenAI 于 2026 年 7 月 20 日发布的安全类文章，分享在内部使用长期运行模型过程中得到的经验，涉及新的安全风险、观察到的失效情况以及通过迭代部署改进的防护措施；文中还讨论模型持久运行可能带来的安全漏洞等问题。适合关注 AI 安全与对齐的读者。
博客发布 07-22
介绍 OpenAI Presence
Introducing OpenAI Presence
OpenAI 于 2026 年 7 月 22 日发布的产品公告，介绍 OpenAI Presence：一个面向企业的 AI 智能体平台，帮助组织在客户与内部工作流程中部署可信的语音和聊天智能体。页面说明该产品当日即可用于语音和聊天智能体。
博客发布 07-29
智能体时代下的科学计算
Scientific computing in the age of agentic AI
OpenAI 于 2026 年 7 月 28 日发布的一篇研究出版物，是一份探索性实地报告。报告介绍科学家如何使用编码智能体来更新科学计算软件，以加快基因组学及其他数据密集型领域的软件开发与研究进程；页面附有论文 PDF 链接。适合对科研工作流与 AI 智能体应用感兴趣的读者。
博客发布 07-29
启用两个设置如何让我们在 ARC-AGI-3 基准上的得分增至三倍
How enabling two settings tripled our scores on the ARC-AGI-3 benchmark
OpenAI 于 2026 年 7 月 29 日发布的研究与论文类文章，讲述两个 API 设置如何通过保留推理内容和启用压缩（compaction），提升 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准上的表现、得分与效率。文中还讨论了智能体在记住自己已做之事时表现更好。
博客发布 06-24
审慎地理解缩放定律
Scaling Laws, Carefully
这是 Lilian Weng 博客上的一篇长文，系统梳理深度学习中的缩放定律：训练损失随模型规模、数据量和计算量呈幂律下降，核心问题是如何在模型规模与数据量之间最优分配算力。文章目录涵盖 Kaplan 与 Chinchilla 的结论及其调和、三种拟合方法（固定模型规模、IsoFLOP 曲线、参数化拟合）、幂律的成因，以及数据受限区间和实际拟合中的难点。
博客必读发布 07-04
面向自我改进的框架工程（Harness Engineering for Self-Improvement）
Harness Engineering for Self-Improvement
Lilian Weng 的一篇博客文章，主题是递归自我改进（RSI）。文章从 I. J. Good（1965）提出的“超智能机器”与 Yudkowsky（2008）的 RSI 定义讲起，讨论现代 AI 中这一反馈回路的含义，包括模型改写自身权重，或改进训练流程与部署系统从而产生更强的后继模型，并提及前沿实验室研究加速的情况。
博客发布 05-24
从零实现 DeepSeek 稀疏注意力
DeepSeek Sparse Attention From Scratch
Sebastian Raschka 的短笔记，说明他应一位读者贡献，在 LLMs-from-scratch 代码库中新增了 DeepSeek 稀疏注意力的从零实现。该文件夹含有 README、一个独立的 GPT 风格参考实现和测试文件；笔记说明其核心思路是用学习得到的稀疏模式取代固定稀疏模式，通过轻量索引器和选择器决定关注哪些先前 token，并链接到相关概念页和对比解释材料。