莫利克：OpenAI需引导用户跟进
仅在过去几个月里，我就与多位企业高管交谈过，他们都在谈论培训员工制作 GPTs！我认为 OpenAI 需要想办法让人们跟上其发展步伐，因为大多数人并没有密切关注这些动态。
#大佬观点
Ethan MollickAI 评分1818 Ethan MollickAI 评分3333 GPT 迁移至插件非教育者良策
我可以将最常用的 GPT（将于 12 月停用）迁移到私有“插件”。但我创建 GPT 的初衷是供他人使用。GPTs 显然已过时，但我知道它们多年来一直是企业和教育界的重点。这对他们来说并非好出路。
Ethan MollickAI 评分2828 呼吁构建适配AI协作的个人操作系统
我确实希望拥有针对与 AI 协作优化的个人操作系统，包括细粒度的安全理念、更便捷地动态查看和理解 AI 正在做什么的方法，以及独立的二级“审计”智能体来检查 AI 在你系统上的结果
Ethan MollickAI 评分2020 职场AI应侧重人类增强而非自动化
这并不意味着使用 AI 无法在工作中带来巨大的个人优势，但它确实表明我们需要思考如何构建工作系统以追求人类增强，而不是自动化。个人表现并非唯一因素。
Ethan MollickAI 评分2828 Mollick：AI 使用建议已不再适用
我认为以下建议已不再准确：1) 随着 AI 变得更容易使用，“更好地使用 AI”背后的持久技能尚不明确；2) 组织系统日益成为 AI 收益的瓶颈，而非个人员工；3) 对就业的影响尚不确定，但可能波及整个职业类别
Ethan MollickAI 评分4343 Fable 5.1 单提示词生成粗野主义城市
“创建终极粗野主义城市建造者。你应该以令人愉悦且直观的方式对建筑拥有大量控制权……”以下是 Fable 5.1，距离下方的 GPT-5 已过去一年多，仅凭一个提示词一次性生成。它相当不错：https://brut-city.netlify.app
Ethan MollickAI 评分3838 美称中蒸馏模型欧主权模型用GLM
蒸馏浪潮：美国实验室称中国实验室在蒸馏其模型。而欧洲新的“主权模型”是在由…… GLM 和 Qwen 生成的数据上进行微调的。
Ethan MollickAI 评分1515 如何想象超级智能的应对策略
你如何构想超级智能（如果真正的超级智能可能成为现实）？我喜欢《龙与地下城》中扮演高智力反派的一个技巧：不要试图比玩家更周密地计划。相反，无论他们做什么或掷出什么点数，都要表现得像是大反派早已预料到一样。
Sam AltmanAI 评分1616 Sam Altman 谈 AI 宗教化风险
我对人们试图将宗教力量赋予 AI 模型或向 AI 让渡人类判断力感到非常不安，我认为这是一个真实的安全问题。
Sam AltmanAI 评分2828 Sam Altman盛赞Dot为最爱OpenAI产品
Dot 是我目前最喜欢的 OpenAI 产品！它每天都在明显变好，因为它越来越了解我的工作流和风格。让它做那些我不喜欢做的事——通常这些事会像重力井一样积累成恐惧——让我非常开心。
DeepLearning.AIAI 评分2828 The Batch周报：GLM-5.3与Claude Mythos对比
本周《The Batch》中，Andrew 的信涵盖开源权重模型 GLM-5.3 在利用漏洞方面几乎追平 Claude Mythos（12% vs. 14%）。此外还包括：小米新的开源权重领导者、Gemini 3.8 Live、DeepSeek-V4.1-Flash、AREX agents
Sam AltmanAI 评分1212 Sam Altman：AI订阅应随处可用
你应该能在任何需要的地方使用你的 AI 订阅：
AnthropicAI 评分2828 Anthropic 谈 AI 与科学阻抗失配
在物理学中，当两个系统各自运行良好但匹配不佳时，就会出现“阻抗失配”。在这篇《科学博客》客座文章中，哈佛物理学家 Matthew Schwartz 认为，AI 与科学之间正在发生类似的情况。LLM 在许多方面都具备能力，但在工作中
OpenAI NewsAI 评分1515 OpenAI 探讨高级 AI 对突破性想法背后常规工作的影响
OpenAI 指出高级 AI 可能最适用于支持突破性想法背后的常规工作。执行能力或将塑造下一个经济形态并影响进步速度。
Sam AltmanAI 评分1313 ChatGPT登录与插件潜力巨大
我认为 Sign In With ChatGPT/Plugin Extensions 蕴含的潜在能量远超我们的认知
Sam AltmanAI 评分1212 Sam Altman 回顾 DevDay 开发者活力
DevDay 真的很有趣，开发者的热情简直疯狂。看到人们一天内就能创建整个初创公司，至今仍让我感到不可思议
NVIDIA BlogAI 评分2626 NVIDIA AI 工厂如何通过高产出、长寿命与通用性最大化投资回报
NVIDIA AI 工厂通过全栈协同设计实现每兆瓦最高吞吐量，Vera Rubin NVL72 系统较 GB300 NVL72 提升超 30x 吞吐并降低至多 45x 成本。其硬件具备长使用寿命，A100 GPU 服役六年仍具经济价值，且 CUDA 平台支持跨代兼容以延长资产收益周期。该架构兼具通用性，可运行语言、视觉及物理 AI 等多种负载，从而在需求变化中确保持续盈利。
Sam AltmanAI 评分1212 Sam Altman 盛赞 Ultrafast 速度极快
Ultrafast 速度快到我根本不想再回到过去
DeepLearning.AIAI 评分3535 吴恩达谈AI工程需适配项目阶段
众所周知，对早期 AI 项目施加僵化的测试要求会导致其停滞……但有些公司仍这样做。Andrew Ng 解释了为什么 AI 工程策略必须适应项目的阶段，不仅是为了速度，更是为了可靠性。
DeepLearning.AIAI 评分3333 Andrew Ng谈AI工程测试策略
早期 AI 项目不需要严格的测试，但成熟产品需要。Andrew Ng 解释了为什么 AI 工程战术必须适应项目生命周期。本周 The Batch 还包括：Claude Opus 5.5 性能指标、Jev 分类模型走红以及 Devin
AnthropicAI 评分4040 Claude 在科学博客展示九圈计算能力
科学博客新文章：是的，Claude 可以处理 Nine Loops。理论物理学家使用称为散射振幅的公式来预测粒子的行为。这些公式以难以计算而闻名，因此研究人员使用被称为“loops”的层层精细修正——每一
Ethan MollickAI 评分1212 Ethan Mollick新书Co-Existence预售福利
我刚拿到我的新书《Co-Existence》（10月20日出版）的第一批样书，看起来很棒！另外，还有一个有趣的预购奖励：如果你预购，你会获得一个代码，用于参加一个AI面试，帮助你弄清楚如何利用你的人类优势与AI协作。https://co-existence.ai
Sam AltmanAI 评分88 Sam Altman谈初创公司优势
初创公司天生擅长这一点；让大公司保持这种能力很难，我认为这是一个未被充分探索的领域。
Sam AltmanAI 评分1212 Sam Altman 盛赞 Michelle 及团队
michelle 完美诠释了这一点，OpenAI 非常幸运能从她所做的一切中受益。我认为大家会很期待看到她和团队接下来的成果！
Sam AltmanAI 评分1818 OpenAI API 追求全模态最优模型
我们希望 OpenAI API 在每个价格点都提供最佳模型，并在所有模态（文本、代码、图像、视频等）上表现卓越。然后我们希望大家提出绝妙创意并加以构建，成为快乐的用户。最好的想法将来自你们所有人。
Sam AltmanAI 评分2323 Sam Altman称AI无竞品且需普及
尤其是按单任务定价比较时，这才是应该关注的指标，我认为市场上没有任何东西具有竞争力。我们希望人们能够大量使用 AI；这对于探索我们面前这场新的文艺复兴至关重要。
Sam AltmanAI 评分1313 Sam Altman 盛赞 GPT-6 Sol 与 Luna
GPT-6 Sol 和 Luna 是优秀的模型，而且这些角色也太可爱了
Sam AltmanAI 评分3333 Sam Altman 呼吁外部参与 AI 治理
AI 实验室之外的人应该对这项技术的发展拥有真正的发言权，并有明确的方式来判断其是否在安全地发展。标准应有助于防止权力集中，包括确保新公司和开源模型公司能够竞争。
DeepLearning.AIAI 评分4242 万智能体解纳维方程引争议
10,000 AI agents spent 88 hours tackling Navier-Stokes equations in Lean. The resulting controversy teaches vital lessons to AI developers. Agents can formalize complex mathematical proofs at massive scale Human evaluation remains essential to interpret why proofs work
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Podcast 解析 AI 热点：RAG、MCP 与 Skills 并非互斥
GitHub Podcast 驳斥“RAG 已死”和“Skills 杀死 MCP”等观点，指出三者解决不同问题且可共存于同一工作流。MCP 提供工具连接标准，Skills 封装团队专业知识，RAG 负责检索外部上下文以辅助生成。文章强调开发者仍需审查 AI 代码并具备判断力，而非盲目依赖或完全拒绝 AI 工具。
Sam AltmanAI 评分2323 Sam Altman谈AI失控风险与对齐
AI 进展有两种可能走向非常糟糕的情况，我们必须避免。首先，我们可能会将未来的控制权交给 AI。这是不可接受的；我们毫不掩饰地站在人类这一边，AI 必须始终服务于人。为了确保这一点，我们需要确保对齐和
Sam AltmanAI 评分1212 Sam Altman 谈美国 AI 公司责任
世界需要确信，开发日益强大 AI 的美国公司将负责任地行事，尤其是在进步轨迹加速的背景下。每个前沿实验室都必须履行这一承诺，如果我们做不到，就没有理由来上班。我们
Sam AltmanAI 评分4040 Sam Altman 支持前沿模型限速
我同意 Dario 的观点，我们需要控制前沿模型的节奏。这是过去几周我们在 OpenAI 内部讨论的主要话题。承诺让拥有员工级访问权限的独立评估者参与进来是一个好主意，我们也将这样做。很快会有更多分享。
Sam AltmanAI 评分77 Sam Altman 承诺优先保障客户服务
这很糟糕，但在我们重新掌控局面之前，我们将优先为客户提供优质服务。
Sam AltmanAI 评分2626 Sam Altman：模型能力超预期需加速安全
世界现在拥有极其强大的模型；我没想到如此规模的结果会来得这么快。我们一直在讨论需要控制进展以确保安全；对我来说，这是紧迫性迄今最有力的证据。
Sam AltmanAI 评分1818 Sam Altman 赞 Astra 即时生成游戏
这显然与其他一切相比微不足道，但 Astra 能让我制作任何我能想象的有趣小游戏，并且几分钟后就能玩到，这太酷了
Ai2 / Allen Institute for AIAI 评分4040 Ai2 探讨 AI 辅助科学研究的五大挑战
Ai2 联合 Providence Swedish Cancer Institute 举办活动，指出当前 AI 在科学研究中面临保留人类判断、保持可引导性、明确委托范围、避免放大劣质科学及验证创造性发现等五大挑战。尽管 AI 能辅助文献检索与假设生成，但科学家仍需主导方向修正与结果验证，以确保研究价值。
Andrej KarpathyAI 评分4040 Opus 5 处理百万 Token 任务
我们正逐渐脱离那种通过“画一只骑自行车的鹈鹕”来测试 LLM 的阶段。作为一种泛化思路，我很好奇如果给 Opus 5 提供《指环王》的第一段、100 万 token 预算（约 $10）并要求它
AnthropicAI 评分2020 Anthropic 阐明开源权重模型立场
关于我们对开源权重模型的立场，外界已有诸多猜测。我们在此完整阐述了我们的观点：
Ai2 / Allen Institute for AIAI 评分3030 Ai2 阐述开放科学如何保障 AI 可理解性
Ai2 通过发布 Olmo 3 等全开源模型及训练数据、代码和检查点，确立开放科学以保障 AI 系统的可理解性与独立性。外部研究机构利用这些资源验证了临床偏见、基准测试虚高及药物推理逻辑，证明完全开放是独立复现与扩展研究的关键。此举旨在降低对单一供应商的依赖，支持美国本土机构在 AI 研发中的广泛参与。