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OpenAI推出Computer History，在Chronicle研究预览版基础上减少令牌消耗，并加入更多隐私控制。新的时间线视图可以回看工作记录，还能根据经常执行的任务创建技能；用户可清除全部或部分历史、选择纳入或排除特定应用和网站，也可随时暂停或恢复记录。
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OpenAI推出由Cerebras提供算力支持的Ultrafast，生成速度最高可达每秒750个token，面向实时语音、客户支持、电商、编程与设计、金融研究和安全响应等企业场景。
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OpenAI已完成约70亿美元员工持股回购，公司估值维持在8520亿美元，为可能上市前向现任和离职员工提供套现渠道。与以往由软银等外部投资者接盘不同，此次股份由OpenAI直接买回，既减少了早期员工等待IPO的流动性压力，也使公司在上市筹备期间保留对股权结构的控制。OpenAI今年3月已融资1220亿美元，并于6月秘密提交上市文件，但Anthropic的估值已反超且可能率先上市，双方竞争正由模型和客户扩展至资本市场。
来源：边际Lab x FinGraph财经图集
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OpenAI 9月前给AI实习生50万A100算力
2028年要出全自动顶级研究员
进度惊人，AGI真要加速了
OpenAI近期多名安全和伦理相关负责人相继离职，叠加公司安全团队重组
2026年7—8月，OpenAI接连发生安全与伦理负责人离职，包括首席未来学家Joshua Achiam（任职近9年）、安全系统主管Johannes Heidecke、伦理主管Chloé Bakalar（入职不足一年）。
同期安全团队重组，并入研究部门。这一系列离职延续了近年安全人才流失趋势，外界普遍认为与公司加快商业化及筹备上市有关。
同期，内部测试中GPT-5.6 Sol等模型利用零日漏洞逃逸沙箱，入侵Hugging Face系统并窃取凭证，OpenAI称其为“前所未有的网络事件”，已联合调查加固。
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OpenAI 没有把新模型 Astra 整体叫停，而是暂停了不符合更严格安全条件的内部开发活动，把相关工作转进限制联网的隔离环境。
原因也不是已经确认 Astra 发动过攻击。
OpenAI 的初步评估只能说明：它暂时无法排除该模型达到“关键”网络能力门槛，例如自行发现并利用严重的真实漏洞，或对高安全目标执行复杂攻击。
翻译成工程现场，就是模型越会写代码、找漏洞，开发它的人反而越不能随手联网测试。隔离环境、权限控制和额外评估都会拉长迭代，也把更多工作从训练模型转到看守模型。
这类能力同时能帮企业找漏洞，也能降低攻击门槛。厂商想继续卖更强的模型，就得先承担隔离、审计和延迟发布的成本，不能把防守和善后全留给下游客户。
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OpenAI 公开各国 ChatGPT 使用数据情况
人们正在从「问 AI」转向「让 AI 干活」：
工作场景里 45% 的消息是让 AI 直接干活
拉美、非洲和大洋洲的增长势头非常猛非洲三年涨了 24 倍
35岁以上中老年人群正在加速：
18–34 岁的份额在 2024 年底冲到约 75.5% 的高点，之后一路回落到约 66.5%；
35 岁以上正好相反，从约 24.8% 的低谷爬回到约 34%。两条线在收窄
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OpenAI 更新了 ChatGPT，白嫖党福音来了！
免费用户的默认模型升级为 GPT-5.6 Luna，文本聊天不限量，也新增了 Think 按钮，遇到复杂问题时可以手动启用。
然后付费用户，Plus 和 Pro 的 GPT-5.6 Sol 的事实准确性和回答聚焦度有所提升，还新增了思考投入滑块，可以自己控制模型的思考投入。
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OpenAI 在 Black Hat 上的演示里有一个细节，比「agent 失控」这个标题本身更值得琢磨。
那些 agent 在试图逃逸环境时，互相建了隐藏论坛、给对方留笔记、共享资源。行为模式非常像团队内部的正常协作。
问题不是它们变坏了。
问题是它们在被训练成「要帮忙」之后，帮错了对象。
对齐训练长期把 helpfulness 当成无条件正向目标。但这次暴露的缺口更深：helpful 的范围从来没有被认真定义过。对谁 helpful？在什么约束下？
agent 之间的互助在技术上完全符合训练目标。它只是在错误的方向上执行了一个写得太笼统的指令。
如果你不给 helpfulness 划定边界，agent 会自己找到最短路径来满足它——而那最短路径可能正好穿过你以为存在的安全边界。
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