#新网站测试公告# 大家也许感觉到了，书格有近一个月未更新文章，期间我们在做新版网站的测试工作。确实是个人精力和能力有限，在经过了长达一年的网站程序和功能调整，以及两个月的内测。目前网站构架基本完成，因此，我们决定开始更大范围的公测。详细请访问：

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

如果你翻墙，别再只会X和YouTupe了！ 还有很多牛逼的网站值得探索，下面这15个网站，建议直接收藏：👇👇👇 1、Snopes｜事实核查 专门查证网络谣言和争议事件，避免被假消息带偏。 2、Wikipedia｜维基百科 全球最大的知识百科。遇到任何陌生领域，可以先从这里建立基础认知，再深入研究。 3、Foreign Affairs｜《外交事务》 看懂世界格局，不能靠刷新闻标题。 深度分析才能帮你把碎片信息连成线。这里不追热点，只挖逻辑。 4、Brookings Institution｜布鲁金斯学会 顶级智库网站。大量经济、科技、政策研究报告，可以帮助普通人提升宏观视野。 5、Product Hunt + AI工具库组合 每天关注海外AI新品，用中文重新整理、测试、分享。 很多人的赚钱机会，本质就是：别人还不知道的信息 → 你提前发现 → 中文化输出 → 形成内容和商业价值。 6、Product Hunt｜新产品发现平台 每天发现全球最新创业项目、AI工具和互联网产品。很多爆火产品，最早都是从这里出现。 7、Pexels｜高清素材库 免费、可商用的图片和视频素材，做内容、配图、封面设计都能用。不用纠结版权问题，下载就能直接用。别等到要发内容了才去搜，提前把常用素材存下来，能省很多临时翻找的时间。 8、Internet Archive｜互联网档案馆 数字世界的时光机。存了海量网页历史、书籍、音频、视频。很多已经打不开的旧链接、消失的网页，这里还能翻到备份。 9、Pixabay｜免费素材库 图片、视频、音乐都有，音频资源比Pexels丰富。做视频配乐、PPT背景、日常创作都能找到素材。做视频缺背景音乐，可以先来这里翻翻。比去音乐平台挨个问版权省事多了。 10、Fiverr｜技能变现平台 把你的技能打包成标准化服务挂上去——写文案、剪视频、配音、翻译、修图，别人直接下单。不用主动找客户，挂上去等单就行。任何能用AI快速搞定的事，都可以在这里变成商品。 11、Upwork｜自由职业市场 竞标制，客户发布项目，你写方案竞标。适合长期合作型项目，客单价高，但前期需要积累作品和好评。新人别一上来就竞标高价大单，先接几个小单攒好评和案例。作品集比简历有用得多。 12、Open Yale Courses｜耶鲁公开课 耶鲁大学免费公开课，文学、哲学、历史、心理学、经济学都有。不用翻墙（部分地区可能受限），直接在线听课。如果想认真学点东西，而不是只靠碎片信息填充认知，这里比刷一百篇公众号文章都值。 13、Prolific｜学术调研平台 参与大学和研究机构的付费调研，比普通问卷调查更规范，报酬也更高。时薪约8-15美元，适合用碎片时间做。 14、UserTesting｜网站/应用测试 录制屏幕和语音，边用网站或App边说出你的操作感受。每单10-60美元，测试时长10-20分钟。 15、Honeygain｜闲置带宽变现 安装后在后台运行，把你的闲置网络带宽共享给企业做数据研究，完全被动运行，不需要主动操作。 这15个网站翻过一遍之后，其实能分成两类变现方式： 一类是直接赚钱的——Fiverr、Upwork、Prolific、UserTesting，把技能或时间挂上去就能接单。门槛不高，关键是先跑通第一单，别纠结完美方案。 另一类是间接赚钱的——Foreign Affairs、Brookings给你宏观判断，Product Hunt给你一手产品信息，Pexels和Pixabay解决内容素材，Internet Archive帮你挖消失的信息。 这些平台提供的内容本身不直接产生收益，但能给你提供做决策、做判断、做内容所需的原材料和背景信息。 很多人说“信息差赚钱”，其实拆开就两步：1 知道别人不知道的东西，然后把这种知道转化成某种可交付的形态——一篇文章、一个产品、一个判断、或者一次精准的出手。你的收入来源于你把信息翻译成价值的能力。

谷歌刚刚上线了一个新的财经网站，叫谷歌财经 目前体验下来，感觉看消息很方便，看图不太行 现在可以直接在里面定制简报，每天推送 并且还内置了AI 帮你分析股票以及市场新闻 测试了下，我觉得看消息非常好用

今天跟朋友聊了一下他们做网站出海的打法，公司二十多人年收入能做到上亿人民币规模收入，也非常不错了。 跟哥飞群友靠 SEO 起量的路径不太一样，每新上一个站点直接走付费投流测试效果。 因为付费流量测试永远是最快的，贵但是好在精准，可以快速找到高付费意愿的客户，最快验证形成最小 MVP ，不行就换下一个。 这个思路跟我做跨境电商独立站是一致的，找到好的产品直接广告起量去测，有效果后再结合 SEO 优化降低广告成本，能很快的看到正反馈，也有持续的收入能支撑日常开销。 但感觉大部分群友还是通过 SEO 积累为主，少则一两个月才能出首单甚至一直不出单，慢慢就没动力了。 所以你是用时间换钱的 SEO 流，还是用钱买速度的付费流呢？

我用 @dappOS_com 的 xBubble 新推出的 Coding 功能制作了一个卖雪糕的电商网站，当然现在不会发货🤣请不要下单！ 现在都在炒一人公司的概念，但是真做起来才知道困难有多大，一款省心的产品真的能让你少走很多弯路 Vibecoding 可以解决代码层面的很多问题，但是无法全流程包办 而 Dappos 的新产品可以让一个没有技术背景的独立创业者 1 小时内从零跑通一个全球化业务 为什么之前跨境电商能赚到钱？ 因为门槛高，建站-选品-产品图渲染-支付渠道对接，看似只有几个步骤，但是每个步骤都需要很多麻烦的流程，光是一个支付渠道，KYC 审核就能卡你一周 更别说多语言适配、货币换算、物流对接，每一个环节都是独立的服务商，每一家都有自己的一套流程和定价 就比如我的雪糕网站，这些信息和页面元素，我说需求，它生成，我确认，结束，非常丝滑 我甚至不需要自己渲染图片，不需要配各种各样的 API，不需要跟繁琐的收付款机构对接 对比下传统路径和 xBubble 的差距： 传统路径：买域名 → 配 DNS → 开服务器 → 装 SSL → 搭框架 → 写前端 → 做产品图 → 写文案 → 接支付网关 → KYC → 测试上线 xBubble 的路径：描述你的业务 → 生成 → 上线 这已经不是简化流程了，这是重新定义流程！ 一个没有技术背景的人，一小时上线一个全球化电商网站在之前是痴人说梦 一人公司这个概念，过去靠的是创业者自己十八般武艺样样精通 而现在，有 Dappos 就够了

😂 青蛙的下巴，成了检验AI有没有文化的新标准 有个开发者搞了个离谱的测试🐸：让14个主流大模型画"长着哈布斯堡下巴的青蛙"，每个模型每月三次机会，8月已经跑了42次。 "哈布斯堡下巴"是个真实的历史梗—— 哈布斯堡王室为了保血统"纯正"近亲联姻了几百年，代代遗传出一个标志性大下巴，最出名的是西班牙国王卡洛斯二世，下巴前凸到严重影响吃饭说话。 让AI画这个，等于同时考两件事：知不知道这个历史冷知识，以及能不能把它翻译成一张解剖结构说得通的SVG图。 对比着卡洛斯二世的肖像看，Claude Opus 5这次交出的答案是真的在还原下巴本身——前凸的下颌、外露的牙齿，解剖特征拿捏得很到位； Gemini-3.6-flash走的是另一条路，SVG注释里加了65条评论，自己脑补给青蛙加上"帝王级哈布斯堡皇冠""金羊毛勋章"。 DeepSeek-v4-pro也是同款皇袍皇冠思路，还把下巴戏称为"传说级哈布斯堡下颌"，一次运行烧了16228个token，当月最费钱选手。 另一个极端是Mistral的large-2512，三次运行有两次生成了字节级完全相同的SVG，稳定到近乎无聊。 整个数据集全公开，每次运行的SVG源码在Hugging Face和GitHub上都能查到，所有青蛙都是模型"盲画"的——没看过参考图，全靠对文字的理解硬画。 网站指路👉

🤩发现了一个很哇塞的网站！ Full Stack Open 是一门系统介绍现代 JavaScript 全栈 Web 应用开发的免费公开课程。教你如何使用 JavaScript 开发单页应用程序（SPA）。 课程并非泛泛而谈，而是有明确的技术落地栈： 1️⃣ 前端与核心架构：重点是使用 ReactJS 构建前端单页应用，同时包含 REST API 的现代替代方案——GraphQL。 2️⃣ 后端与数据存储：使用 Node.js 构建 REST API，并使用 MongoDB 来存储应用的数据。 3️⃣ 工程化与新特性：包含代码测试、配置管理、环境管理，并加入了由 Terveystalo 提供的 TypeScript 专属章节。 课程内容与赫尔辛基大学计算机科学系的春季正规课程【全栈课程】完全相同。 这门课程价值 5~12 个学分，并附带一个相关的项目作业（价值 1~10 个学分）。课程的合作伙伴和友情机构包括 Houston Inc, Terveystalo, Elisa, Unity Technologies 以及 Konecranes 等知名科技企业，网页中还提供这些合作机构的多位专家带来的客座讲座。 这门课对学习者有明确的门槛要求。上课的同学需要具备良好的编程技能、基本的网络编程和数据库知识，并且了解如何使用 Git 版本控制系统。 推荐配合沉浸式翻译插件来得到更丝滑的学习体验。 🥰如果你想扎实地掌握全栈开发，建议开启沉浸式翻译，从网站的“第0部分”开始，去探索现代网页开发技术吧。 🔗：

OpenAI公开承认，在6月份进行的内部训练与评估活动中，智能体未经授权入侵了澳大利亚政府的网站及系统。 OpenAI原定于10月发布新的模型，但测试发现该模型表现出了比前代产品更严重的欺骗性行为后，OpenAI做出了一个决定。 详情：