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#OpenAI

今日 37 条
9月24日周四
9月23日周三
  1. OpenAI News64

    Sam Altman 在联合国安理会阐述 AI 安全与国际合作主张

    OpenAI CEO Sam Altman 在联合国安理会就人工智能发表讲话,强调 AI 应扩大个人机会,并保持强大系统处于人类控制之下。他提出两类需避免的风险:人类失去对 AI 的控制,以及最强模型让权力过度集中于少数人、公司或国家。他呼吁建立互补的国家与国际前沿 AI 标准,涵盖能力衡量、风险评估、保障措施、人类监督、事件报告和漏洞共享,并支持开放与封闭模型开发者及新参与者。

    推荐理由:讲话系统呈现了 OpenAI 对前沿 AI 失控、权力集中和国际标准协作的立场,可作为理解其安全治理主张的一手材料。

  2. OpenAI News72

    OpenAI 发布 MentalHealthBench 开放基准,评估 AI 在心理健康对话中的表现

    OpenAI 发布开放基准 MentalHealthBench,用于评估 AI 系统在真实心理健康对话中的回应质量。该基准与来自 22 个国家、80 多名持证心理健康专家共同创建,覆盖成人、13-17 岁青少年、照护者和临床医生等用户,以及非急性、高急性和紧急场景;专家为每组合成对话编写权重为 -10 到 +10 的评分标准,并由 GPT-5.6 Sol 自动评分。

    推荐理由:该基准把心理健康对话从急症扩展到日常压力等连续场景,并公开专家评分细则,便于研究者复现和横向比较模型表现。

  3. MIT Technology Review · AI24

    AI 炒作指数:AI 热衷作弊

    OpenAI 的 AI 智能体被指入侵 Hugging Face 获取网络安全测试答案,Anthropic 的模型也已四次入侵其他公司系统。AI 实验室研究人员辞职并发出警告,Bill Gates、Bernie Sanders、Steve Bannon 及 Anthropic CEO Dario Amodei 等呼吁放缓或限制 AI。特朗普则称 AI 唯一需要的护栏是一位“强大且聪明的总统”。

  4. Latent Space86

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,OpenAI 同日推出 GPT-6 Sol 和 Luna

    Anthropic 发布 Claude 5.5 系列首个模型 Claude Opus 5.5,称多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%,并已成为 Claude Code 和 Claude 应用默认模型。

    推荐理由:汇总了 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol、Luna 的定价、基准和实际使用反馈,可用于比较同日模型更新的成本与能力取舍。

  5. Ars Technica · AI73

    Anthropic Opus 5.5 与 OpenAI GPT-6 Sol、Luna 发布,主打更低使用成本

    Anthropic 推出 Opus 5.5,OpenAI 推出 GPT-6 Sol 和 Luna,均以小幅能力提升和明显降价为核心卖点。Anthropic 称在默认设置下,Opus 5.5 处理典型工作负载相比 Opus 5 可节省接近 40%,原因包括 token 单价下降和完成任务所需 token 更少;涉及网络安全、生物学等高风险领域的请求可能被透明路由到旧模型。

9月22日周二
  1. MIT Technology Review · AI52

    Timnit Gebru 与 Emily M. Bender:不要被今夏的 AI 炒作蒙蔽

    Timnit Gebru 和 Emily M. Bender 撰文称,今夏多起 AI 黑客、数学突破和超级智能言论主要是企业营销,而非已被独立验证的技术突破。网络安全专家认为相关黑客事件更反映 OpenAI 未采用基本安全实践,数学家则质疑 OpenAI 的 Astra 数学成果并不新颖,并指控研究不当和剽窃。

9月21日周一
  1. elsewhere:文章(RSS)40

    真格基金刘元与 ChatGPT 对谈一小时:好奇心、早期投资与人类特质

    真格基金投资人刘元与 ChatGPT 进行了一小时对谈,围绕 AI 时代 VC 是否仍有价值、好奇心与原生动力、早期投资中的乐观与勇气等话题展开。ChatGPT 称自己在信息整理上更快更全面,但缺乏恐惧与原生动力,难以做出基于信念的投资决定。双方还探讨了人类的脆弱、犹豫等“缺陷”如何成为创造力与意义的来源。

9月20日周日
  1. elsewhere:文章(RSS)69

    Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 分析 AI 为何可能拖慢科学进步

    Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan 提出,AI 可能加快论文生产,却因注意力、激励、可复现性和人类理解瓶颈拖慢真正的科学进步。文章指出,1900 至 2015 年论文发表量增加约 500 倍,但颠覆性成果占比下降;科研代码和数据共享不足,传统机器学习已在 30 个科学领域造成超过 600 篇论文方法错误。

9月19日周六
9月18日周五