OpenAI / ChatGPT

公司与模型 · OpenAI 的全部动态：GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品、公司战略与人事

关联由结构化实体与正文位置共同判定 · 最近刷新 2026-11-11 09:09

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8月31日周一 · 1 条

00:41

对比或关联对象命中实体：codex

DeepSeek API Changelog一手来源模型发布

DeepSeek-V4-Pro 正式版上线并更新 API

DeepSeek 在 APP、网页端和 API 正式上线 DeepSeek-V4-Pro，API 模型名设为 deepseek-v4-pro，调用方式不变。正式版重点增强 Agent 能力，并公布 HLE、Terminal Bench 2.1、NL2Repo 等多项基准成绩。API 原生支持 OpenAI Responses API 格式并适配 Codex，

8月29日周六 · 2 条

20:00

对比或关联对象命中实体：openai

量子位观点

OpenClaw 从爆红到退潮：AI 智能体迭代加速

OpenClaw 曾因开源 AI 智能体而爆红，三个月内 GitHub Star 超 25 万，但几个月后热度消退，被 Claude Code、Codex 等 Harness 取代。其创始人 Peter Steinberger 已加入 OpenAI 开发下一代 Agent，并投资 Linux 桌面基金会。OpenClaw 虽热度下降但仍在更新，国内厂商推出

当日发布

对比或关联对象命中实体：gpt 5.4

arXiv cs.CV一手来源研究

模态成熟度指数：评估全模态模型多模态能力的基准

arXiv 论文提出 Modality Maturity Index (MMI) 基准，用于评估全模态模型在文本、图像、音频、视频和文档五种模态及其组合上的输入输出能力。MMI 包含 893 个问题，并引入 Modality Presence Score (MPS) 衡量模态生成能力。测试五个前沿模型发现 MPS 仅 15.6 至 34.9，表明现有模型多模

8月28日周五 · 4 条

当日发布

对比或关联对象命中实体：gpt 5.6 luna

arXiv cs.MA一手来源研究

基于账本控制的零样本自编排提升LLM编码性能研究

该研究比较了多智能体LLM系统与单模型基线在编码任务上的表现，发现引入管理器-工人脚手架的效果因模型而异：对部分模型（如Qwen3.8-27B、GPT-5.6-Luna等）有显著提升，对另一些模型（如Qwen3.6-35B）则无益或负面。管理器机制虽使token消耗增加约三倍，但相比升级更大模型，能以更低成本获得相近精度。研究还分析了增益机制，包括上下文管理

03:52

对比或关联对象命中实体：openai

TechCrunch AI商业

前 Thinking Machines 联合创始人 Barret Zoph 加入 Google 任研究副总裁

Barret Zoph，Thinking Machines 的联合创始人，在离开 OpenAI 后已加入 Google，担任研究副总裁。Zoph 曾在 OpenAI 工作两年，于 2024 年 10 月离职共同创立 Thinking Machines，今年 1 月返回 OpenAI 但仅五个月后再次离职。Google 发言人确认他将利用强化学习和后训练专业知

02:24

对比或关联对象命中实体：gpt 5.5

THE DECODER研究

研究：AI购物代理推荐不稳定，易受微小上下文影响

宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员测试了六种AI购物代理模型，发现即使搜索过程发生微小变化，其产品推荐也会大幅波动。研究使用ACES模拟器，发现单一外部来源、来源顺序、记忆片段等因素都会显著影响推荐结果，甚至导致模型忽略客观更优的产品。研究指出，AI购物代理目前无法保证一致或最优的购买决策，对卖家的AI优化也构成挑战。

00:15

对比或关联对象命中实体：openai

The Verge AI观点

黄仁勋再称英伟达已实现AGI，但称其‘毫无意义’

英伟达CEO黄仁勋在财报电话会议上再次宣称公司已实现AGI，但随即称这一里程碑‘毫无意义’。他指出AGI定义模糊，强调AI真正重要的是产生实际价值和盈利。业界对AGI定义缺乏共识，各公司如OpenAI、Anthropic等均有不同解读，使得AGI概念难以衡量。

8月27日周四 · 2 条

17:00

对比或关联对象命中实体：chatgpt

OpenAI News一手来源研究

更好的答案，更广的思维：学生从ChatGPT与批判性思维训练中的收获

一项针对1000多名学生的随机研究，考察了ChatGPT、批判性思维、原创性以及学生在真实大学作业中的表现。

当日发布

对比或关联对象命中实体：gpt 4o

arXiv cs.AI一手来源研究

SimGuide：程序化多上下文表示实现个性化代理规划

本文提出 SimGuide 方法，将用户上下文结构化为类型化、领域特定的 Sims 块，并用程序化示例进行约束，以解决个性化 AI 代理将用户视为单一实体而导致的冲突问题。作者构建了 SimBench 基准（47 个任务），实验表明程序化约束的 Sims 在 GPT-4o 上比 RAG 方法提升 7.9 个偏好遵循点，并在 Claude Sonnet 4.5

8月26日周三 · 1 条