对AI和青少年发展新研究的供资赠款
现在申请OpenAI500万美元的赠款计划.
AI NEWS JOURNAL
OpenAI / ChatGPT
沿着一个主题，追踪新的事实与后续进展。
1Password 与 Codex 一起提高工程生产率 21%
1Password的工程师使用Codex快速构建新的特性和内部工具,达到生产准备状态,同时保持严格的安全政策.
支持乌克兰的独立新闻业
OpenAI、AIRPPU和WAN-IFRA推出AI计划.
研究加速:OpenAI内部的视图
在OpenAI内部,编码代理正在重塑AI研究. 探索有关剂用量,实验速度,任务复杂性,研究加速的早期数据.
前线捍卫者日间休息:1B美元,用于保护基本服务
OpenAI为前线卫士介绍"黎明". 10亿美元的承诺扩大了获得边境网络AI、培训和基本服务支持的机会.
ATV Big Air Tour将3天的工作时间变为3小时,与ChatGPT合作
ATV Big Air Tour 使用 ChatGPT 播放器 努力加快市场化,商品化,等等. 它甚至将商品照片在15分钟后变成库存网站.
律师事务所 Gilbert + Tobin 如何用 OpenAI 管理和衡量AI
参见Gilbert + Tobin如何将CEO主导的承诺,严格的治理,以及人的责任结合起来,将ChatGPT Enterprise和Codex的规模扩大到整个公司.
医疗保健组织现在可以将EHR和更多的产业数据与ChatGPT连接起来
ChatGPT现在可以连接到可信赖的保健数据,帮助临床医生安全地获取病人的背景,医学研究等等.
Astra之路:关键能力和边界保障
Astra是第一个符合备灾框架下关键网络安全能力阈值的OpenAI模型,拥有更强大的发布保障.
波利米尔打造日本下一代公共AI基础设施
波利米尔使用OpenAI GPT模型和Codex帮助市镇搜索和使用行政知识,同时加快发展.
OpenAI支持加州促进青少年AI安全的法案
OpenAI支持加州SB 1119,在保留学习,创造,探索的机会的同时,为青少年推进有力,适龄的AI保障.
扩大AI访问的里程碑
聊天游戏 广告的年化收益率达到10亿美元,并在全球范围内扩展,通过免费和负担得起的选择,支持更广泛地获得AI.
在SpaceX公司收购Cursor之后,我们决定Cursor
在SpaceX公司收购OpenAI模型后,我们决定撤销合同,向Cursor提供OpenAI模型.
支持泰国下一代AI创业企业
OpenAI和泰国的MHESI推出了一个为期8周的加速器,帮助10个健康,健康,教育的初创企业将AI原型转化为可信赖的产品.
更好的答案,更广泛的思考: 学生从ChatGPT和批判性思维训练中获得什么
对1000多名学生的随机研究考察了ChatGPT,批判性思维,原创性,以及学生在现实世界的大学任务上的表现.
Import AI 466: The bitter lesson for robotics, AIs complete week-long programming tasks; and OpenAI's accidental AI hacker
The warning shots will continue until civilization wakes up
译文排队中，当前为原文 · enAdaptive Parallel Reasoning: The Next Paradigm in Efficient Inference Scaling
Overview of adaptive parallel reasoning. What if a reasoning model could decide for itself when to decompose and parallelize independent subtasks, how many concurrent threads to spawn, and how to coordinate them based on the problem at hand? We provide a detailed analysis of recent progress in the field of parallel reasoning, especially Adaptive Parallel Reasoning. Disclosure: this post is part landscape survey, part perspective on adaptive parallel reasoning. One of the authors (Tony Lian) co-led ThreadWeaver (Lian et al., 2025), one of the methods discussed below. The authors aim to present each approach on its own terms. Motivation Recent progress in LLM reasoning capabilities has been largely driven by inference-time scaling, in addition to data and parameter scaling (OpenAI et al., 20
译文排队中，当前为原文 · en