OpenAI 如何为 Windows 版 Codex 构建安全有效的沙箱
OpenAI 为在 Windows 上启用 Codex 构建了一个安全有效的沙箱,通过受控的文件访问和网络限制来隔离其运行。该方案旨在让 Codex 在 Windows 环境下安全执行任务。
OpenAI 为在 Windows 上启用 Codex 构建了一个安全有效的沙箱,通过受控的文件访问和网络限制来隔离其运行。该方案旨在让 Codex 在 Windows 环境下安全执行任务。
OpenAI 就 TanStack“Mini Shai-Hulud”npm 供应链攻击发布回应,说明已采取的系统与签名证书保护措施,并要求 macOS 用户必须在 2026 年 6 月 12 日前更新 OpenAI 应用。文中还介绍了事件经过、受影响范围,以及 OpenAI 如何加强对软件供应链威胁的防御。
ChatGPT Work 可用于报告、差异分析、预测、月度复盘等财务工作流,帮助产出可直接用于决策的交付物。
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究,这是一个基于 Gemini 构建的多智能体 AI 系统,可迭代生成、辩论和演化复杂科学问题的新假设。
推荐理由:原文披露了多智能体系统的三阶段协作机制与跨机构验证案例,可了解AI参与科学假设生成的具体路径。
AutoScout24 Group 借助 Codex 和 ChatGPT 加速开发周期、提升代码质量并扩大 AI 采用范围。该案例展示了这家汽车交易平台如何将 AI 驱动的工程工作流规模化落地。
OpenAI 的 Parameter Golf 活动吸引 1000+ 名参与者、收到 2000+ 份提交,探索 AI 辅助机器学习研究、编码智能体、量化与新型模型设计。活动在严格约束条件下进行。
NVIDIA 工程师与研究员使用 Codex 搭配 GPT-5.5,交付生产系统并将研究想法转化为可运行的实验。
Hugging Face 博客发布系列文章,分析 AWS 基础设施如何与开源软件栈配合支撑基础模型全生命周期。文章指出 scaling 已从单一预训练曲线演变为预训练、后训练与测试时计算三条路径,并梳理了 Slurm、Kubernetes、PyTorch、JAX、Prometheus、Grafana 等 OSS 工具的分层架构。
ChatGPT 在 2026 年第一季度采用量激增,35 岁以上用户增长最快,性别使用比例也更趋均衡,显示 AI 正走向更广泛的主流采用。
OpenAI 发文阐述企业如何将 AI 从早期实验推进到持续复利的影响,关键在于信任、治理、工作流设计与规模化质量四个方面。
OpenAI 开放 Campus Network 学生社团意向表,邀请全球学生社团加入,可连接各地校园社团、获取 AI 工具并举办活动,共建 AI 校园社区。
OpenAI 推出企业部署公司 DeployCo,目标是帮助各类组织把前沿 AI 投入生产环境,并转化为可衡量的业务成果。
OpenAI 通过沙箱隔离、审批机制、网络策略和智能体原生遥测来安全运行 Codex,以支持安全合规地采用编码智能体。
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展,重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定,而非模型自主选择。
OpenAI 扩展 Trusted Access for Cyber 计划,新增 GPT-5.5 和 GPT-5.5-Cyber,帮助经过验证的防御方加速漏洞研究并保护关键基础设施。
推荐理由:OpenAI 在网络安全场景扩展可信访问计划,读者可了解 GPT-5.5 系列面向防御方的开放范围。
Parloa 利用 OpenAI 模型打造可扩展的语音驱动 AI 客服智能体,让企业能够设计、模拟并部署可靠的实时交互。
OpenAI 在 API 中推出新的实时语音模型,可进行推理、翻译和语音转写,用于构建更自然、更智能的语音体验。
OpenAI 为 ChatGPT 推出可选安全功能 Trusted Contact,当系统检测到严重的自残风险信号时,会通知用户指定的可信任联系人。该功能为可选项,由用户自行设置联系人。
Simplex 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex 加速软件开发,缩短了设计、构建与测试时间,并扩展了 AI 驱动的工作流。
PipelineRL 在 vLLM V0 到 V1 迁移中通过四项修复让 V1 与 V0 参考轨迹对齐:启用 processed_logprobs、显式关闭 prefix caching 与 async scheduling、匹配 inflight 权重更新路径,以及最终投影使用 fp32 lm_head。
Google DeepMind 回顾了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用进展,称其已从试点成为 Google 基础设施的核心组件,用于优化下一代 TPU 设计和缓存替换策略。
推荐理由:原文汇总了 AlphaEvolve 在基因组、电网、量子物理和商业客户中的落地数据,可据此判断编码智能体的跨领域适用范围。
OpenAI 发文说明 ChatGPT 如何在保护隐私的前提下学习世界知识:减少训练数据中的个人信息,并让用户自行控制对话是否用于改进 AI 模型。
Hugging Face 与 Appen Inc.、DataoceanAI 合作,为 Open ASR Leaderboard 引入覆盖多口音、朗读与对话语音的高质量英文 ASR 私有数据集,以防 benchmaxxing 和测试集污染。
OpenAI 的 B2B Signals 研究显示,前沿企业正通过深化 AI 采用、规模化 Codex 驱动的智能体工作流来构建持久的竞争优势。该研究聚焦企业级 AI 落地路径,揭示前沿企业与其余公司之间正在拉大的差距。
Uber 正用 OpenAI 驱动 AI 助手与语音功能,帮助司机更聪明地赚钱、乘客更快下单。这些能力运行在 Uber 覆盖全球的实时交易市场上。
Singular Bank 基于 ChatGPT 和 Codex 构建了内部助手 Singularity,帮助银行家每天在会议准备、投资组合分析和后续跟进上节省 60–90 分钟。
OpenAI 公布 ChatGPT Futures 2026 届名单,26 名学生创新者用 AI 开展构建、研究与实际应用。这批学生正借助 ChatGPT 重新定义学习、创造力与机会。
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant,将其作为 ChatGPT 的默认模型。官方称该版本提供更智能、更准确的回答,减少模型幻觉,并改进个性化控制。
推荐理由:官方给出 GPT-5.5 Instant 作为 ChatGPT 默认模型的能力变化,读者可据此了解默认体验的调整方向。
OpenAI 推出 MRC(Multipath Reliable Connection)超级计算机网络协议,通过 OCP 开放发布,用于提升大规模 AI 训练集群的韧性与性能。
OpenAI 扩展 ChatGPT 广告业务,推出测试版自助式 Ads Manager、CPC 竞价和增强的衡量工具。官方称这些功能在设计上保护隐私,并将对话内容与广告分开。
OpenAI 发布欧洲青少年安全蓝图(European Youth Safety Blueprint)并设立 EMEA Youth & Wellbeing Grants,面向青少年、家庭与教育工作者推进安全、负责任的 AI 使用。
OpenAI 与 PwC 达成合作,帮助企业用 AI 智能体自动化财务工作流、改进预测、强化管控并推动 CFO 职能现代化。
OpenAI 重建了其 WebRTC 技术栈,以支撑实时语音 AI 的低延迟、全球规模与流畅的对话轮次切换。
Google Research 公布其开源工具与开放数据集已支持全球超 25 万名研究人员和开发者。其中基因组学工具 DeepVariant、DeepConsensus、DeepPolisher 已助全球处理 250 万人的外显子与全基因组,Health AI Developer Foundations 及 MedGemma 累计下载超 480 万次。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划,探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。
推荐理由:Google DeepMind 公开了 AI co-clinician 的研究设计与评测结果,读者可了解医疗智能体在证据检索和实时多模态问诊上的能力边界。
Google Research 介绍了科学家使用 Empirical Research Assistance(ERA)开展科研的四个方向:公共卫生、宇宙学、气候与神经科学。
推荐理由:Google Research 用四个真实科研项目展示 ERA 在流行病预测、宇宙学、卫星 CO2 监测和神经回路发现中的具体产出。
OpenAI 梳理了 GPT-5 中"哥布林"式输出的扩散时间线、根因与修复方案,将其归因于人格驱动的行为怪癖。
IBM Granite 团队发布技术文章,详解 Granite 4.1 系列稠密 LLM(3B、8B、30B)的训练流程:约 15T tokens 五阶段预训练,上下文窗口经长上下文扩展至 512K tokens,随后用约 4.1M 条高质量样本做 SFT,并采用 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 的多阶段强化学习。
推荐理由:Granite 4.1 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节,可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
OpenAI 正扩建 Stargate,为支撑 AGI 构建算力基础设施,并新增数据中心容量以应对不断增长的 AI 需求。
OpenAI 提出一项五部分行动计划,旨在加强智能时代的网络安全,重点是普及 AI 驱动的网络防御并保护关键系统。