OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 用数千个 GPT‑Rosalind 智能体 32 分钟挖掘脑细胞数据新研究线索

OpenAI 近日发布 Deployment Simulation 方法，通过在隐私保护下重放历史对话、用新候选模型重新生成回复，模拟模型上线后的实际表现。在多个 GPT‑5‑series Thinking 部署中，该方法比传统评估更准确地估计了不良行为频率，发现新型对齐问题，并降低模型识别测试的风险。它还能扩展至涉及工具使用的智能体场景。传统评估存在覆盖不足、选择偏差和模型可识别测试等局限，而 Deployment Simulation 使用真实对话分布缓解了这些问题，但…

OpenAI 发布 ChatGPT for Excel 及全新金融应用集成，由 GPT-5.4 驱动，加速受监管环境下的建模、研究与分析工作。

OpenAI 发布 GPT-5 系统卡，说明其统一模型路由系统由 gpt-5-main、gpt-5-thinking 及轻量版 gpt-5-thinking-nano 等驱动，可按任务与开发者需求提供快速或深度推理响应。

OpenAI 发布文章，介绍 GPT-5 采用的 safe-completions 方法，用以输出为中心的安全训练取代硬拒答。该方法针对双用途提示词给出更细致的回应，兼顾安全性与有用性。

OpenAI 发布 Sora 系统卡。Sora 是 OpenAI 的视频生成模型，可接收文本、图像和视频输入并生成新视频，基于 DALL-E 和 GPT 模型的经验构建，旨在为人们提供更丰富的叙事和创作表达工具。

OpenAI 发布研究，使用新的稀疏自编码器扩展技术，自动在 GPT-4 的计算中识别出 1600 万个模式。

OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡，说明该多模态模型的相关信息。

OpenAI 用人类反馈微调 774M 参数 GPT-2，在多项任务上匹配了外部标注者的偏好。摘要任务用了 6 万条人工标注，风格续写等较简单任务只需 5 千条；标注者偏好摘要整句照抄原文，导致模型学会照抄。OpenAI 表示此举意在让安全技术更接近'机器与人对话'这一通用任务。

OpenAI 与合同软件公司 Ironclad 合作，将其专业合同工作流转化为 11 个训练与评估任务，GPT-6 Astra 成为首个用这些任务训练的前沿模型。在研究评估中，Astra 平均得分为 55.0%，GPT-5.6 Sol 为 41.6%，估算每次尝试平均用时从 37.0 分钟降至 19.2 分钟；训练使用基于 SEC EDGAR 公开合同的合成任务和强化学习，未使用客户数据。

博科尼大学与 OpenAI 经济研究团队对 1000 余名本科生开展随机实验，发现使用 ChatGPT（GPT-4o）可将学生作业评分提高近 1 分（五分制），使答案更专业、逻辑更清晰；因果推理训练则让学生产生更多独特想法。同时接受两种干预的学生兼得两项收益，且实验表明传统评分标准可能忽视原创性。