Circles 借助 OpenAI 技术实现电信个性化服务
Circles 使用 OpenAI API 和 Codex 打造 AI 原生电信体验,使 ARPU 提升 22%、用户流失率降低 9%,并提升开发效率。
Circles 使用 OpenAI API 和 Codex 打造 AI 原生电信体验,使 ARPU 提升 22%、用户流失率降低 9%,并提升开发效率。
OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 在 Luna 和 Terra 上的价格,并称更高效的模型有助于企业规模化部署 AI 工作流。
推荐理由:原文给出 GPT-5.6 在 Luna 与 Terra 上的降价信息,读者可据此判断企业级 AI 工作流的成本变化。
OpenAI 宣布在佐治亚州 Effingham County 启动 Project Camellia,承诺负责任的能源使用、社区投资与就业机会,并提供 Codex 的使用渠道。
NTT DATA Group 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex,帮助 9,000 名员工实现工作自动化,并将事件分析时间缩短至 30 分钟。该集团同时借此推进安全 AI 的大规模落地应用。
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出,随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10,数据系统需应对三大新挑战:为智能体服务、由智能体运行、由智能体构建。
OpenAI 工程师通过大规模 core dump 分析排查基础设施的罕见崩溃,发现了一处硬件故障和一个存在 18 年之久的软件 bug。
OpenAI 与 Broadcom 联合推出 Jalapeño,一款专为 LLM 推理打造的定制 AI 芯片。该芯片旨在提升 AI 系统的性能、效率与扩展能力。
推荐理由:OpenAI 与 Broadcom 联合推出面向 LLM 推理的定制芯片,读者可了解其在性能与能效上的定位。
Samsung Electronics 在全球员工中部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex,这是 OpenAI 规模最大的企业 AI 落地项目之一。
OpenAI 推出 Partner Network,投入 1.5 亿美元帮助全球合作伙伴加速企业 AI 的采用、部署与转型。
OpenAI 模型与 Codex 现可通过 Oracle Cloud 访问,企业可使用现有云承诺额度来构建和部署 AI。该集成面向企业场景,提供安全与治理能力。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒,RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度数据与硬件门槛,可据此判断本地低并发场景的取舍。
OpenAI 在密歇根州破土动工建设 1GW 数据中心,该项目属于 Stargate。这一 AI 基础设施旨在扩大 AI 使用范围、创造就业岗位并支持当地社区。
OpenAI 前沿模型与 Codex 现已在 AWS 正式可用,企业可通过现有的 AWS 环境、管控和采购流程接入 OpenAI。客户可在 AWS 上开始使用 OpenAI,更快从评估走向生产。
OpenAI 与 Dell 达成合作,将 Codex 引入混合云和本地部署环境,让企业能在自有数据和 workflows 中安全部署 AI 编程智能体。
OpenAI 为在 Windows 上运行 Codex 构建了安全有效的沙箱,通过受控的文件访问和网络限制来隔离其运行环境。该方案旨在让 Codex 在 Windows 平台上安全可用。
OpenAI 推出企业部署公司 DeployCo,帮助各类组织将前沿 AI 投入生产环境,并转化为可衡量的业务成果。该公司定位为围绕智能进行构建的落地服务方。
OpenAI 通过沙箱隔离、审批机制、网络策略和智能体原生遥测来安全运行 Codex,以支持编程智能体的安全合规采用。
OpenAI 推出 MRC(Multipath Reliable Connection)超级计算机网络协议,通过 OCP 开放发布,用于提升大规模 AI 训练集群的韧性与性能。
OpenAI 重建了其 WebRTC 技术栈,以支撑实时语音 AI 的低延迟、全球规模与流畅的对话轮次切换。该栈面向大规模并发场景,重点解决实时语音交互中的延迟与轮次衔接问题。
OpenAI 正扩建 Stargate 项目,通过新增数据中心容量来构建支撑 AGI 的算力基础设施,以应对不断增长的 AI 需求。
OpenAI 的 GPT 模型、Codex 和 Managed Agents 现已在 AWS 上线,企业可在自己的 AWS 环境中构建安全的 AI 应用。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将大规模训练拆分为解耦的计算岛并异步传输数据,从而隔离局部硬件故障。测试中该系统在整块 learner unit 掉线后仍能继续训练并自动重新接入,用 Gemma 4 模型验证其基准 ML 性能与传统训练方法持平。
推荐理由:原文给出分布式训练在带宽、故障隔离和跨代硬件上的实测结果,可据此判断大规模预训练基础设施的演进方向。
OpenAI 详解 Codex 智能体循环,通过 WebSockets 与连接级缓存降低 API 开销并改善模型延迟。该方案针对 Responses API 中的智能体工作流,减少重复请求带来的额外开销。
OpenAI 推出 Codex Labs,并联合 Accenture、PwC、Infosys 等合作伙伴,帮助企业在软件开发生命周期中部署和扩展 Codex。Codex 的周活跃用户已达 400 万。
Cloudflare 将 OpenAI 的 GPT-5.4 和 Codex 引入 Agent Cloud,让企业能够构建、部署并规模化运行面向真实任务的 AI 智能体。该集成主打速度与安全性,面向企业级智能体工作流场景。
OpenAI 发布面向金融服务机构的 AI 资源,包含提示词包、GPTs、指南和工具,帮助机构安全部署并规模化 AI。
Wayfair 采用 OpenAI 模型改进电商客服与商品目录准确性,实现工单自动分类,并大规模优化数百万条商品属性。
OpenAI 公布其与美国国防部(Department of War)的合同细节,涵盖安全红线、法律保障以及 AI 系统在涉密环境中的部署方式。
推荐理由:OpenAI 官方披露与国防部门的合同细节,可了解其安全红线与涉密环境部署安排。
OpenAI 与 Amazon 宣布战略合作,将 OpenAI 的 Frontier 平台引入 AWS,并扩展 AI 基础设施、定制模型与企业级 AI 智能体。
Amazon Bedrock 推出面向 Agents 的 Stateful Runtime 环境,为 OpenAI 驱动的多步 AI 工作流提供持久化编排、记忆与安全执行能力。
OpenAI 宣布推出 Frontier Alliance Partners,帮助企业将 AI 智能体从试点阶段推进到生产环境,实现安全、可扩展的部署。
OpenAI 构建了一套实时访问系统,将速率限制、用量追踪与积分机制结合,为 Codex 和 Sora 提供持续访问能力。该系统旨在突破单一速率限制的局限,支撑这两个产品的规模化使用。
OpenAI for Government 宣布在 GenAI.mil 上部署定制版 ChatGPT,为美国国防团队提供安全、注重安全的 AI 能力。
OpenAI 通过副本、缓存、限流和工作负载隔离,将 PostgreSQL 扩展到每秒数百万次查询,以支撑 8 亿 ChatGPT 用户。
OpenAI 公布 Stargate 社区计划,提出以社区优先的方式建设 AI 基础设施,方案将根据社区意见、能源需求与劳动力优先事项量身定制。
ServiceNow 扩大对 OpenAI 前沿模型的接入,用于驱动其平台上的 AI 工作流、摘要、搜索与语音功能。此次合作将 OpenAI 模型能力嵌入 ServiceNow Platform,覆盖企业级 AI 驱动的各类工作场景。
OpenAI 发起一项新的 RFP,旨在通过加速美国本土制造、创造就业岗位并扩展 AI 基础设施,来强化美国 AI 供应链。
OpenAI 宣布与 Cerebras 合作,新增 750MW 高速 AI 算力,用于降低推理延迟。该算力将让 ChatGPT 在实时 AI 工作负载下响应更快。
推荐理由:OpenAI 与 Cerebras 达成算力合作,读者可了解其新增算力规模与对推理延迟的直接影响。
OpenAI 与软银集团合作 SB Energy,开发多吉瓦级 AI 数据中心园区,其中包括一座位于得克萨斯州、容量 1.2 GW 的设施,用于支持 Stargate 计划。
OpenAI 推出 OpenAI for Healthcare,提供安全的企业级 AI 并支持 HIPAA 合规。该产品旨在减轻行政负担并支持临床工作流程。