AI 进步是否在放缓：Arvind Narayanan 等人解析模型扩展与推理扩展之争
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。
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Sam Altman Blog精选AI 评分8686 Sam Altman 谈 GPT-4o 免费开放与全新语音模式
Sam Altman 发文强调 GPT-4o 已免费向 ChatGPT 用户开放，且无广告，呼应其让强大 AI 工具普惠的使命。他称新的语音和视频模式是他用过的最好计算机界面，达到人类水平的响应时间和表现力，体验自然流畅，并展望未来加入可选个性化、访问个人信息和代用户执行操作等能力。
推荐理由：作者本人解释免费开放 GPT-4o 的考量，并给出新语音模式的第一手使用感受，可作官方视角的背景补充。
Sam Altman Blog精选AI 评分6868 OpenAI 用 PPO 训练 Dota 智能体击败半职业选手
OpenAI 用自研强化学习算法 PPO 训练 5 个智能体组成的团队打 Dota，击败了半职业选手。智能体对两周前的旧版本胜率达 90-95%，训练不使用人类对局数据，仅靠自我对弈和人工设计的奖励函数学会游戏。作者认为这说明深度强化学习在算力足够且模拟环境贴合问题时能解决极难问题，有望推广到更像真实世界的场景。
推荐理由：作者作为当事方说明了不依赖人类对局、靠自我对弈训练的路线，读者可以借此理解强化学习对算力和模拟环境的依赖。