OpenAI 的全部动态：GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品、公司战略与人事的持续追踪。
OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，介绍该模型面向写代码、在线研究、分析信息、创建文档与表格等复杂实际工作，并能跨工具完成任务。系统卡披露了预部署安全评估和 Preparedness Framework 下的针对性红队测试，覆盖高级网络安全与生物能力，并在发布前收集了近 200 家早期访问伙伴的反馈。
推荐理由：系统卡列出 GPT-5.5 的预部署安全评估、针对性红队测试和近 200 家早期访问伙伴的反馈，读者可据此了解其发布前的安全审查流程。
OpenAI 在 ChatGPT 中推出工作区智能体，这类智能体由 Codex 驱动，可自动化复杂工作流。它们运行在云端，帮助团队跨工具安全地扩展工作。
推荐理由：官方说明了工作区智能体由 Codex 驱动并在云端运行，读者可据此判断它与现有团队工作流的衔接方式。
Sayash Kapoor、Arvind Narayanan 与 Stephan Rabanser 等人发布 66 页论文《Towards a Science of AI Agent Reliability》，将智能体可靠性拆解为一致性、鲁棒性、可预测性、安全性四维共 12 项指标。
推荐理由：论文把智能体可靠性拆成12个维度并实测14个模型，显示18个月内准确率大涨而可靠性仅小幅提升。
Sayash Kapoor 撰文提出 AGI 不是里程碑，公司宣布实现 AGI 不是可操作事件，对商业、政策或安全都没有直接含义。文章以核武器为反类比，认为 AI 的经济影响依赖以十年计的扩散过程，并批评基于影响、内部机制和基准行为的三类 AGI 定义各有缺陷，建议企业和政策制定者关注安全扩散而非 AGI 宣言。
推荐理由：作者区分能力与权力、以扩散视角解释 AGI 为何不是可操作事件，为评估各方 AGI 宣言提供了一个可用的分析框架。
Arvind Narayanan、Benedikt Ströbl 和 Sayash Kapoor 撰文分析 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 下一代模型遇阻后的叙事翻转，认为宣布模型扩展已死为时尚早，行业领袖的预测并不可靠。
推荐理由：作者用可核查的证据指出业内叙事反复翻转的成因，并区分能力提升与实际社会影响的薄弱关联。