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。
公司与模型
OpenAI / ChatGPT 最新动态
OpenAI 的 GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品更新，以及公司战略与人事变化。
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更新
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OpenClaw：Blog精选AI 评分7676
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6767 OpenAI 发布 GPT-5.6 Preview 系统卡：生化能力按 High 预防性处理
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：Alignment 研究博客精选AI 评分6969 OpenAI 研究：有益特质 RL 训练可带来跨域且持久的对齐泛化
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：部署安全与系统卡精选AI 评分6161 OpenAI 发布 GPT-Rosalind-5.5 系统卡，生命科学能力模型以可信访问为主要防护
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。
METR：Blog精选AI 评分7878 METR 发布前沿风险报告，评估 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 内部 AI 智能体的失控风险
METR 于 2026 年 2 月 16 日至 3 月 16 日开展试点，联合 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 评估其内部 AI 智能体的错位风险。
推荐理由：METR 首份行业级试点评估，读者可从中了解四家头部公司内部 Agent 的失控风险现状与评估方法。
OpenAI：Alignment 研究博客精选AI 评分6767 OpenAI 调查 RL 训练中意外评分 CoT 对多款已发布模型的影响
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：部署安全与系统卡精选AI 评分7171 OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡：生化领域按 High 能力启用 Preparedness 防护
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：Alignment 研究博客精选AI 评分7777 OpenAI 在 Codex 中发布 Auto-review，用独立智能体审批越界操作
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：Alignment 研究博客精选AI 评分6262 OpenAI 开源 CoT 监控评测套件的数据集与参考代码
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：部署安全与系统卡精选AI 评分7777 OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，评定生物化学领域为 High 能力
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 Developers：Blog精选AI 评分7474 OpenAI 发布 API 部署清单，覆盖 Responses API 与 GPT-6 模型选型优化
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：Alignment 研究博客精选AI 评分6666 OpenAI 提出 self-incrimination 训练法，让 Agent 主动调用 report_scheming() 自报隐蔽不当行为
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 Developers：Blog精选AI 评分7171 OpenAI 发布 Sora 2 提示词指南，详解角色复用、视频延展与分辨率更新
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：部署安全与系统卡精选AI 评分6868 OpenAI 发布 GPT-5.4 Thinking 系统卡，评估安全表现与 Preparedness 定级
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：部署安全与系统卡精选AI 评分6161 OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡，披露部分安全评测出现回退
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 Developers：Blog精选AI 评分7979 OpenAI 发布 gpt-5.3-codex 提示词指南
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。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7070 OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡，披露安全评估与 Apollo 破坏能力测试结果
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 Developers：Blog精选AI 评分6262 OpenAI 推出 Codex 应用并发布入门演示
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 Developers：Blog精选AI 评分6363 OpenAI 上线 Docs MCP 服务器，可把开发者文档接入智能体上下文
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：Alignment 研究博客精选AI 评分6868 OpenAI 提出用生产流量构建评测以绕开评测感知并预判失配行为
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。