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工作中 Codex 的 10 大用途
OpenAI 发布 Codex 职场使用指南，列出 10 个典型场景，包括每日简报、周报、 PPT 、决策备忘录、文件清洗、表格合并、客户优先级排序、月末财务复盘、发布物料包和流程审计。指南强调 Codex 的核心价值不是生成内容，而是跨工具收集上下文，整理成可直接推进工作的交付物。它需标注来源、标清假设、标明缺失信息，确保可追溯性和复核要求，体现了从“任务-结果”模式向“持续在多工具间工作”的转变。真正的效率提升，来自智能体愿意替人处理那些每天拖慢组织运转的材料整理工作。
插件与技能完全指南
OpenAI Academy 发布 Codex 指南，详解插件与技能的区别：插件用于连接外部工具获取信息，技能用于固化团队流程规范操作。两者结合使 Codex 从问答工具升级为可接入业务系统、理解团队习惯并按流程交付结果的工作智能体。核心价值在于帮助企业将分散的工作规则整理为可稳定执行的标准化流程。
GPT‑5.5 生物漏洞赏金计划
OpenAI 推出 Bio Bug Bounty 计划，邀请具备 AI 红队测试或生物安全经验的研究人员，寻找能突破 GPT-5.5 生物安全防护的“通用越狱”提示词。最高奖励 2.5 万美元，要求同一个提示词连续通过全部五道挑战题。测试范围限定在 Codex Desktop 中的 GPT-5.5 ，参与者需签署保密协议。该计划体现了 AI 安全评估正从内部红队向半开放的外部验证机制转变。
OpenAI 发布 GPT-5.5 ，向 AI“超级应用”迈出关键一步
OpenAI 发布 GPT-5.5 ，号称“最智能”模型。该模型思考速度更快、 Token 效率更高，朝“超级应用”目标迈出重要一步。新版本覆盖企业编码、知识工作及科学研究等场景，在多项基准测试中领先 Google Gemini 和 Anthropic Claude 。 CEO Brockman 表示此举让前沿 AI 能力同时惠及企业和消费者，首席科学家 Pachocki 则直言“过去两年发展缓慢令人意外”，暗示 AI 潜力仍远未触顶。
OpenAI 的存在性问题
OpenAI 近期收购个人理财初创公司 Hiro 和商业访谈媒体 TBPN ，看似小规模交易，实则暴露其两大困境：一是 ChatGPT 之外产品的变现难题，二是日趋紧张的公众形象。 Anthropic 在企业市场和编程工具领域持续施压，令 OpenAI 焦虑。这两次收购更像是修补产品线、修复舆论的应急之举，而非战略扩张。
GPT-Rosalind 正式发布，助力生命科学研究
OpenAI 推出首个生命科学专用推理模型 GPT-Rosalind ，专为药物研发早期阶段设计，以 Rosalind Franklin 命名。该模型在分子生物学、蛋白质、基因等推理任务中表现优异，已与 Amgen 、 Moderna 等企业建立合作。模型在多项基准测试中领先，并在序列预测任务中达到人类专家水平。为防范滥用风险，模型通过可信访问计划部署。 OpenAI 还推出免费研究插件，提供对 50 余个公共数据库的访问，标志着 AI 在生命科学领域进入精细化应用阶段。
一文读懂我们的 Model Spec 制定方法
OpenAI 发布 Model Spec ，首次系统公开模型行为治理框架。该规范以高层目标为起点，建立权威等级体系处理指令冲突，明确硬性规则与默认行为边界，并通过决策框架和案例提供操作指引。此举为外部监督提供切入点，但也暴露透明度与实际决策权之间的张力——公众参与仍停留在反馈层面。未来框架需在可读性、可操作性、可修正性三维度持续演进，真正实现行为规范与实际部署的有效对齐。
Kevin Weil 和 Bill Peebles 离开 OpenAI ，公司持续精简“副业”
OpenAI 三位核心高管同期离职，标志着这家 AI 巨头正从“探索型实验室”向“产品型公司”加速转型。 Kevin Weil 负责的 OpenAI for Science 团队被并入其他研究组， Bill Peebles 主导的 Sora 项目因日耗算力百万美元而关停，公司战略全面收拢至企业 AI 与“超级应用”。离职声明中， Peebles“培育熵是研究实验室长期存活的唯一方式”的警示，揭示了这场转变的内在动因！真正的前沿突破往往诞生于被削减的“副业”之中。
Codex ：万物之法典
OpenAI 发布 Codex 重大升级， AI 编程助手新增操控计算机、并行运行、记忆学习等能力，整合 90 余个插件。系统用户已超 300 万，正从辅助工具向“数字同事”角色转变，重新定义开发边界——人类负责决策创意，机器承担执行跟进。