OpenAI 高管谈 AGI 时代挑战与抉择

OpenAI 公布了数十个 Codex 实际工作流程，展示团队如何用其自动化任务。用例包括：管理收件箱并草拟回复、审阅 GitHub PR、将 Figma 设计转为代码、理解大型代码库、自动分类 bug、用自然语言查询数据集、从提示词部署应用、构建 Mac/iOS 应用、自动创建幻灯片、将 Slack 对话转为编码任务、用 AI 动作操控电脑。Codex 正从 AI 助手演变为 AI 队友。

OpenAI Codex 新增了“Meeting Recorder”技能。该技能可使用 GPT Realtime Whisper 端点实时转录会议并显示文本。用户可在转录过程中随时向 Codex 提问。会议结束后，会提供完整的转录内容及格式化版本。此功能基于实时 API，费用为 $0.017/分钟。相关代码与说明可在 GitHub 链接中查看。

OpenAI 调整 Codex 定价策略，推出 $0 起步的纯 Codex 席位，完全按使用量付费。年付团队席位从 $25/月降至 $20/月，每新增一个席位赠送 $100 积分（最高 $500），方便团队零成本试用。

OpenAI 推出 Codex use cases 示例库，涵盖编程与非编程任务的实用场景。用户可在 Codex 应用中直接打开各用例的 starter prompt 开始使用。

OpenAI 发布关于保障前沿 RL 训练运行安全的安全案例文章，Greg Brockman 转发并称这些最佳实践反映了其当前在 securing frontier RL training 方面的经验。文中提出安全案例应覆盖技术栈三方面：对齐训练、遏制与监控，确保模型不采取失控行为、即使发生也难以突破遏制且监控能在危害前发现。对齐层面包括自动与人工数据集审查、调整 grader 惩罚模型利用 RL 环境漏洞的行为、对既往实验轨迹运行分类器验证 grader，以及通过评估追踪…

Astra 和 Luna 正在起飞 【引用 @PeterJ_Walker】：钱包份额（花费金额）vs token 使用份额。Anthropic vs OpenAI Astra = 上周花费最高的模型 Luna = token 使用量最高的模型（遥遥领先）

ChatGPT 面向小企业的插件： 【引用 @OpenAI】：小企业主理应获得一切优势。 认识这 16 款插件，帮你减轻工作负担，让你专注于最重要的事--经营自己的业务。 探索小企业插件合集：https://chatgpt.com/plugins?category=small-business&utm_medium=social&utm_source=social&utm_campaign=PLG-ChatGPT_SMB_Plugin_Directory

ChatGPT Image 2.5 新特性的精彩演示： 【引用 @chetaslua】：ChatGPT Image 2 对比 Image 2.5 天哪，OpenAI 杀疯了，先是 Astra，然后是 NS Math，现在是 SOTA 图像。

OpenAI 已建立起长期研究押注的能力。员工 @kundan2510 称，领导层全力支持全双工模型（gpt-live 系列），即便其成功看似渺茫；这种支持并非特例，而是 OpenAI 研究项目的普遍规则。他确信世界上很少有环境能支撑并坚持这样的赌注。

OpenAI Core Experimentation 团队工程师分享用 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 在 Codex 中做代码维护的实践，团队已合并超过 1,400 个维护 PR，删除逾 80 万行代码。