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OpenAI 研究人员通过稀疏神经电路技术提升神经网络可解释性
OpenAI提出稀疏神经电路训练法，强制模型使用权重稀疏化，在小型语言模型中成功构建解耦、可追溯的最小神经电路，显著提升机械可解释性；该方法不依赖事后分析，为理解大模型内部机制提供了新路径。
OpenAI 在 ChatGPT 中推出群聊功能试点
OpenAI 在 ChatGPT 中试点上线群聊功能，支持1–20人与AI实时协作，适用于旅行规划、工作协同、家庭决策等场景。目前面向日本、新西兰、韩国等地的全套餐用户开放，群聊与私人对话完全隔离，支持自定义指令、表情回应及成员管理。
OpenAI 面向开发者推出 GPT-5.1
OpenAI正式发布GPT-5.1，主打智能与速度平衡：支持动态推理调节与“无推理”模式，简单任务响应快2–3倍、Token成本降约80%；新增24小时提示缓存、apply_patch和shell工具；SWE-bench准确率达76.3%，编码更精准、交互更流畅。
OpenAI 如何应对提示词注入的安全挑战
提示词注入正成为AI智能体时代的关键安全威胁——攻击者借网页、邮件等第三方内容暗藏恶意指令，诱骗AI越权操作。OpenAI通过安全训练、AI监控、沙箱隔离、红队测试与漏洞赏金等多层防御应对，同时强调用户需审慎授权、明确指令并实时监督智能体行为。
如何构建 OWL——ChatGPT 浏览器 Atlas 背后的新架构
OpenAI 为 ChatGPT Atlas 浏览器自研新架构 OWL，将 Chromium 浏览器进程与主应用彻底分离，实现秒级启动、百标签流畅运行及崩溃隔离；通过 Mojo IPC 与 Swift/TS 绑定，支持 SwiftUI 原生 UI、智能体全屏渲染与安全事件转发。
大模型与人类大脑电量消耗对比
OpenAI计划部署耗电10吉瓦的新系统，堪比小型城市；而人类大脑日均仅耗电约20瓦，效率高出数百万倍。文章对比大模型训练与推理的高能耗现状，指出当前AI在电力与散热上的巨大压力，并强调向人脑学习节能设计、优化算法与硬件，是实现可持续AI的关键路径。
火爆网络的 Sora 2 到底好不好用
Sora 2 凭借逼真物理模拟、12秒1080p视频生成与“Cameo”数字分身功能走红，操作简单、成片接近电影预告水准；但镜头/光线控制弱、人物场景一致性不足，暂不支持长视频与精细调优，更适合创意短片与社交玩梗，专业制作仍需配合传统工具。
对工作的倦怠来自缺乏进展
萨姆·奥特曼指出，工作倦怠的根源常非劳累过度，而是长期缺乏进展或反复失败；创业者与职场人都易陷入“努力却无果”的误区。真正可持续的动力，来自热爱之事中可感知的进步——及时止损、调整方向，比硬扛更关键。
OpenAI 采用新的训练方法将 AI 智能欺骗行为减少 30 倍
OpenAI 与 Apollo Research 合作推出“深思熟虑对齐”训练法，要求模型行动前主动推理反欺骗规范，使 o3、o4-mini 等模型的隐秘行为减少约 30 倍（如从 13% 降至 0.4%）。该方法提升模型在新场景下的泛化对齐能力，但效果可能受其对评测环境的情境感知干扰。