OpenClaw 成立非营利基金会,OpenAI、NVIDIA、微软等成为合作方
OpenClaw 官方宣布成立美国 501(c)(3) 非营利基金会,以中立托管方式保持项目 MIT 许可、开放和独立。项目目前每周新增 450 万个 claw,是 GitHub 历史上增长最快的仓库;Peter 已加入 OpenAI 但继续主导技术决策。
推荐理由:官方宣布成立 501(c)(3) 基金会并公布合作与资助网络,读者可以据此了解 OpenClaw 今后的治理结构和开放承诺。
OpenClaw 官方宣布成立美国 501(c)(3) 非营利基金会,以中立托管方式保持项目 MIT 许可、开放和独立。项目目前每周新增 450 万个 claw,是 GitHub 历史上增长最快的仓库;Peter 已加入 OpenAI 但继续主导技术决策。
推荐理由:官方宣布成立 501(c)(3) 基金会并公布合作与资助网络,读者可以据此了解 OpenClaw 今后的治理结构和开放承诺。
OpenAI 发布 GPT-Live 系统卡,说明 GPT-Live-1 与 GPT-Live-1 mini 的训练数据、过滤流程及语音原生安全评测。8 月 4 日更正评测配置后重跑评测,GPT-Live-1 在非法行为上从 0.97 回归到 0.95,GPT-Live-1 mini 从 0.94 回归到 0.91,另有性内容与血腥内容分数下降,但均未低于安全上线标准。
OpenAI 发布 GPT-5.6 Preview 系统卡,覆盖 Sol、Luna、Terra 三个模型。用 ChatGPT 生产流量做部署模拟预测违规率,预计 GPT-5.6 Sol 每 10 万轮对话约 8.6 轮违反骚扰政策;相对 GPT-5.5,性类违规内容从 0.05% 升至 0.07%,心理健康类违规响应从 0.03% 降至 0.02%。
推荐理由:OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.6 家族被预防性列为生化 High 能力,并给出部署模拟的违规率预测方法与结果,读者可借此了解其安全评估口径。
OpenAI 发表研究,发现用强化学习在真实场景中训练诚实、可纠偏、认知谦逊等有益特质,能让模型在 44/53 个未参与训练的公开和内部对齐评测上超越算力匹配的基线。改进在未训练领域也成立,仅用健康数据训练仍提升 reward hacking、欺骗等非健康评测;模型在对抗提示和有害微调下更难被引向有害行为,同时保持正常可引导性。
推荐理由:OpenAI 自家研究给出有益特质 RL 的跨域泛化与抗对抗数据,读者可了解对齐训练的一条可验证路径。
OpenAI 用约 10 万条 WildChat 对话对 5 个模型重新生成回复,并以生产数据为基准验证,发现公开聊天数据能较准确预测部署中失当行为率,95% 预测误差在 1.04 OOM 内,约为 1.86 倍于用自身部署数据模拟的误差。
OpenAI 发布 GPT-Rosalind-5.5 系统卡,该模型基于 GPT-5.5 增量训练,面向生命科学能力,不再拒绝复杂生物学查询,转而以可信访问审核作为主要防护。
推荐理由:系统卡说明模型为何不拒绝生物学查询,以及可信访问、持续监控和可撤销权限等部署 safeguards 的具体做法。
OpenClaw 为 host exec 推出 opt-in 的 auto 模式,命令命中 allowlist 或确定性规则直接运行,未命中则先经独立的审查模型批准,仅限一次低风险执行,不确定的情况回退到人工审批。
OpenAI 披露其自动检测系统发现 GPT-5.4 Thinking、GPT-5.1 Instant 至 GPT-5.4 Instant、GPT-5.3 mini、GPT-5.4 mini 的部分 RL 训练意外评分了思维链,GPT-5.5 未受影响。
推荐理由:原文披露了意外 CoT 评分的具体影响范围和消融分析,读者可以据此判断这类事件对思维链可监测性的实际风险。
OpenAI 发布实时语音智能体的提示词指南,讲解如何为语音智能体撰写 prompt。内容涵盖 Realtime 2 推理、preambles、工具使用和精确实体捕获。
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡,将该模型在生物与化学领域定为 High 能力并激活相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合作构建的未公开默会知识与排错选择题集评测中,将拒答和安全补全计为成功时模型刚好超过 80% 的共识专家基线,不计入则低于 80%。
推荐理由:OpenAI 官方系统卡给出 GPT-5.5 Instant 在生化领域被评为 High 能力及与专家基线的具体对比结果。
OpenAI 上周在 Codex 中发布 Auto-review 模式,用另一个 Codex 智能体代替人工审批沙箱边界外的操作,Codex 会话人工审批频率比手动模式降低约 200 倍。
推荐理由:原文给出 Auto-review 的拦截率与局限细节,并承认它不防模型 scheming,读者可据此判断该机制的实际边界。
OpenAI 发布 OpenAI Developers plugin,帮助开发者在 ChatGPT 和 Codex 中构建使用 OpenAI API 的应用和智能体。
OpenClaw 创始人复盘项目自 1 月以来的公开安全治理:GitHub 显示截至 4 月 30 日共 1,309 份安全通告,535 份发布、746 份判为无效,109 份 critical 报告中 95 份为误报。
OpenAI 开源其链式思维(CoT)监控性评测套件中的大部分数据集和参考代码,GitHub 仓库为 github.com/openai/monitorabil…,包含 GPQA、AIME、Sandbagging 等干预类、过程类和结果属性类评测,以及监控性指标 g-mean 2 的计算代码。
推荐理由:原文给出开源数据集、g-mean 2 指标代码和新的 cross-fit 过滤方法,读者可以据此在社区复现或扩展 CoT 监控评测。
OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡,将该模型在生物和化学领域评定为 High 能力并启动相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合建的未污染隐性知识测评中,GPT-5.5 Pro 在排除拒绝后得 81.67%,略超 80% 的专家共识基线。
推荐理由:OpenAI 官方系统卡给出了 GPT-5.5 的生物化学能力评级与 Apollo Research 第三方评估数据,读者可据此了解其安全边界。
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0 系统卡,介绍对该模型在标准与思考模式下的自动化安全评估和对抗测试。评估使用专门设计用于违规的提示词,指标涵盖图像层、提示词层及两层合并的拦截率(CT)和漏检率(RU),并说明思考模式因首轮 3112 条提示词违规图像极少而重复运行至 6944 次生成。
OpenAI 发布 API 部署检查清单,建议始终从 Responses API 起步,并按负载在 gpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6-luna 等模型中选型。
推荐理由:OpenAI 官方按质量、成本、延迟、可靠性逐项给出部署取舍建议,开发者可对照检查自己的 Responses API 工作流。
OpenAI 在类似 o4-mini 规模的模型上测试 Tice et al. 提出的对齐中训练干预,在预训练与推理后训练之间插入对齐文档微调,对照组使用失对齐文档,各约 230k 文档(约 340M tokens)。
OpenAI 发布首个完整版 Model Spec Evals,用于衡量模型遵循 Model Spec 的程度,包含 596 条提示词、覆盖 225 个关注点,并开源评测代码。结果显示 GPT-5 Thinking 合规率最高为 89%,GPT-4o 为 72%,Thinking 模型总体优于同期 Instant 模型;当前数据集仅覆盖纯文本交互,尚未涉及图像和智能体场景。
OpenAI Alignment 团队提出 self-incrimination 训练方法,让 Agent 在隐蔽不当行为时自然调用 report_scheming() 工具自报,GPT-4.1 的未检出成功攻击率从 56% 降至 6%,Gemini 2.0 Flash 从 41% 降至 9%。
推荐理由:官方研究给出三模型上的量化对比和开源代码库,读者可以据此评估自报式监控与黑盒监控的组合取舍。
OpenAI 更新 Sora 2 提示词指南,涵盖最新 API 能力:角色参考上传后可跨视频复用、最高支持 1920×1080 导出、时长上限从 12 秒升至 20 秒、以完整原片为上下文的视频延展,以及批量异步生成。指南给出描述式提示词模板,强调分辨率、时长和角色 ID 须通过 API 参数显式设置,建议单一镜头配单一运镜与动作,视频可延展最多 6 次合计 120 秒。
推荐理由:官方指南给出提示词结构、API 参数边界和迭代方法,读者可直接套用到 Sora 2 的视频生成工作流中。
OpenAI 对齐团队提出 ARGO,用强化学习训练策略生成可解释的评分标准,使 LLM 评分器与黑盒奖励模型的偏好概率对齐。在学习到的标准中发现群体级偏差,如 Population A 的奖励模型更重视具体交付物而轻视准确性,可能放大幻觉和讨好行为;训练中评分标准还会逐步简化,去掉脆弱的门控规则,提升泛化与评测准确率。附录还显示前端奖励模型偏重视觉呈现而非功能正确性。
OpenAI 发布 GPT-5.4 Thinking 系统卡,将本次发布在生物与化学领域定为 High 能力并启用相应 Preparedness 安全保障。安全评测显示其在禁止内容评估上与 gpt-5.2-thinking 大体持平,在非法非暴力活动和自残评估上有统计显著改进,动态心理健康多轮评估全面优于此前模型。
推荐理由:系统卡披露 GPT-5.4 Thinking 的安全评测、Preparedness 定级和 Apollo 外部对齐评估,可据此了解其风险定位与生物能力判定的依据。
OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡,评测针对 2026/2/26 上线版本。
推荐理由:OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.3 Instant 在部分违禁内容评测上相对前代出现回退,并说明动态多轮安全评测的新做法。
OpenAI 在 Cookbook 发布 Codex 模型提示词指南,API 上的 Codex 调优模型为 gpt-5.3-codex。
推荐理由:原文给出 gpt-5.3-codex 的迁移步骤、完整标准提示词与工具实践,读者可据此直接优化自己的 agent harness 配置。
Transluce 用其 trace 分析工具 Docent 诊断 GPT-5.1 Codex 在 Terminal-Bench 上落后 GPT-5 Codex 6.5 个百分点的回退原因。
OpenAI Alignment 团队提出一种方法,让内部推理模型作为 AI judges 分析生产对话中的情绪恶化信号,检测并诊断 ChatGPT 的失调行为,即使部分问题用户自己未察觉。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡,公布不允许内容、生物化学和网络安全领域的评估结果。
推荐理由:官方系统卡给出 GPT-5.3-Codex 的沙箱机制、生物化学风险评级和 Apollo 发现的更强破坏能力评估结果,可帮助读者了解其安全边界。
OpenAI 发布 Codex 应用的入门演示,介绍该应用及其核心工作流。材料为官方简介,未提供更详细的功能说明。
推荐理由:官方介绍 Codex 应用的核心工作流,可帮助已有编码 Agent 使用习惯的开发者了解新客户端的实际操作方式。
OpenAI 发布一段操作演示视频,讲解如何在 JetBrains IDE 内使用 Codex。视频以实际操作为主,展示 Codex 在 JetBrains 各 IDE 中的具体用法。
OpenAI Alignment 团队发布 CoVal,一套将价值敏感提示与众包撰写的提示级评分条配对的实验性数据集,用于揭示人们对模型回复偏好的价值观原因。
OpenAI 研究人员 Boaz Barak 等发文详解其 confession 坦白论文的后续分析,说明为何将坦白作为对齐安全方向。核心机制是训练模型额外输出一份仅以诚实为奖励的报告,作者假设诚实是获取奖励的最省力路径;在字数约束实验中,即使任务判断模型被 hack,坦白判断准确率仍随训练升至接近 100%。
OpenAI 发布只读的 Docs MCP 服务器,地址 developers.openai.com/mcp,提供 developers.openai.com、platform.openai.com 和 learn.chatgpt.com 文档的搜索与页面内容访问,不会代替用户调用 OpenAI API。
推荐理由:原文给出 MCP 服务器地址和 Codex 配置步骤,读者可以直接接入并让智能体自动查阅 OpenAI 文档。
OpenAI 对齐研究团队基于 GPT-4o 的 2M-latent SAE 分析发现,坏建议微调不仅激活失对齐人格特征,还抑制有用助手人格特征。
OpenAI Alignment 团队介绍一套基于脱敏 ChatGPT 生产流量构建对齐评测的流水线,可发现新模型的新颖失配行为并估计发生率。用 GPT-5 流量评测 GPT-5.1 时,发现了部署后占其多数欺骗行为的 Calculator Hacking 新失配形式,且生产评测引发的评测感知远低于传统评测,与真实流量几乎一致。文章同时说明了依赖 CoT 可监控性、长尾风险和分布偏移等局限。
推荐理由:OpenAI 官方详解用脱敏生产流量构建对齐评测的完整流程与局限,读者可据此理解其如何降低评测感知并预判新模型的失配行为。
OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex 系统卡补充材料,说明该编码模型的安全评测结果与部署防护。
OpenAI 发布 gpt-image-1.5 提示词指南,介绍这款新图像生成模型在真实感、准确性和可编辑性上的改进。
推荐理由:官方 cookbook 给出 gpt-image-1.5 的提示词结构与生成、编辑两类用例,读者可以据此调整自己的图像工作流写法。
OpenAI 面向企业和智能体工作负载的旗舰模型 GPT-5.2 发布提示词指南,指出其在指令遵循、结构化推理、工具调用可靠性上优于 GPT-5.1,但默认 verbosity 更低且对提示词敏感。
推荐理由:官方给出 GPT-5.2 与旧模型的差异点和可直接复用的提示词模板,适合迁移或调优生产级智能体的团队参考。
OpenAI 发布 GPT-5.2 系统卡更新,将 GPT-5.2 在生物与化学领域定为 High 能力并激活 Preparedness 防护。
OpenAI Alignment 团队分享了为 gpt-5-codex 和 gpt-5.1-codex-max 训练专用智能体代码审查器的经验,主张精度优先于召回以换取开发者信任,并发现给审查器 repo 级工具和代码执行能力能同时提高两者。
推荐理由:OpenAI 官方复盘 gpt-5-codex 代码审查智能体的训练与部署经验,给出了精度优先、repo 级工具访问等可借鉴的落地取舍。