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在全球金融业迈向智能化转型的关键节点，西班牙银行业巨头BBVA再次向世界展示了其前瞻性的技术布局。近日，BBVA宣布与OpenAI达成一项为期多年的深度战略合作，旨在通过生成式人工智能技术，全面驱动其全球银行业务的智能化转型。 此次合作的核心亮点在于，BBVA正计划向其全球12万名员工全面部署ChatGPT Enterprise（企业版ChatGPT）。这不仅仅是一次办公工具的迭代，更是一场深刻的组织变革。通过将顶尖的语言模型深度集成到企业的日常运营中，BBVA旨在通过AI赋能，实现从基础任务自动化到复杂决策支持的全面升级，从而大幅提升全球运营效率。 更具深远意义的是，双方的合作愿景指向了一个全新的概念——“AI原生”银行体验。通过共同开发定制化的AI解决方案，BBVA致力于重塑客户与银行的交互模式。未来的金融服务将不再局限于被动响应，而是能够通过智能化的交互、精准的风险预测以及个性化的资产管理建议，为用户提供一种无缝、主动且高度智能化的金融服务生态。这标志着银行正从“数字化”迈向“AI驱动”的新阶段。 🔗 来源：https://openai.com/index/bbva-colla

在全球金融数字化转型的浪潮中，BNY（纽约梅隆银行）正通过与OpenAI的深度战略协作，描绘出一幅“AI无处不在，全民共享”的宏伟蓝图。这项变革的核心不仅在于引入顶尖的大模型技术，更在于通过技术赋能，实现企业内部AI应用的全面普及与深度渗透。 BNY此次变革的关键抓手是其名为“Eliza”的内部平台。该平台旨在打破技术与业务之间的壁垒，通过构建一个去中心化的AI开发生态，让AI技术不再局限于少数技术专家手中。目前，BNY已成功驱动超过20,000名员工参与到AI建设中，他们利用Eliza平台自主构建各类定制化的AI智能体（AI Agents）。 这些由一线员工亲手打造的AI智能体，正广泛应用于提升内部运营效率及优化客户服务质量。通过这种大规模的AI普及策略，BNY不仅实现了业务流程的智能化升级，更在重塑金融服务的交付模式，确保AI技术能够精准地转化为提升客户价值的实际成果。 🔗 来源：https://openai.com/index/bny

ChatGPT 图像生成功能今日迎来里程碑式的进化。依托于全新的旗舰级图像生成模型，新版功能在图像编辑的精准度、细节表现的一致性方面实现了质的飞跃，更重要的是，其图像生成速度较此前提升了高达四倍。 目前，这一升级后的模型正于今日面向全体 ChatGPT 用户进行全面推送。与此同时，开发者也将能够通过应用程序接口调用名为 GPT-图像-1.5 的新模型，进一步赋能智能化图像创作生态。 🔗 来源：https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here

OpenAI 近日推出了一项全新的现实世界评估框架，旨在量化人工智能在加速“湿实验”生物研究方面的实际效能。该框架通过构建一套标准化的评估体系，试图精准衡量 AI 在处理复杂生物学实验流程中的应用价值。 在具体的实验应用中，研究人员利用 GPT-5 优化了分子克隆实验协议。这一研究不仅展示了 AI 在优化生物实验路径、提升实验效率方面的巨大潜力，同时也深入探讨了 AI 辅助实验在科研领域带来的机遇与潜在风险。 这一成果标志着人工智能的研究范式正在发生重大转变：从单纯的数字逻辑处理，向能够干预并优化物理世界复杂生物过程的深度应用迈进。 🔗 来源：https://openai.com/index/accelerating-biological-research-in-the-wet-lab

随着人工智能从大规模语言模型向具备深层逻辑推理能力的智能体演进，衡量其在复杂科学领域表现的标准正成为全球科技界关注的焦点。近日，OpenAI 正式推出了全新的基准测试框架——FrontierScience，这一举动标志着人工智能评估领域正经历从单纯的语言逻辑向深层科学逻辑的范式转移。 FrontierScience 的核心使命在于评估人工智能在物理、化学及生物学三大基础科学领域的推理能力。与传统的文本处理或通用逻辑测试不同，该基准测试专注于考察模型在面对复杂的科学命题时，是否能够展现出符合科学规律的严密逻辑链条。通过对这些关键学科的深度覆盖，FrontierScience 为衡量人工智能向自主科学研究迈进的真实进度，提供了一个极具权威性的量化度量衡。 这一进展不仅是技术评估层面的更新，更是对“AI for Science”愿景的一次重要实践。如果人工智能能够通过 FrontierScience 的严苛测试，意味着它正具备在实验室环境下辅助甚至主导科学发现的潜力。这预示着，未来的科学研究可能不再仅仅依赖人类的直觉与实验，而将进入一个由算法驱动、由数据支撑的新纪元。 🔗 来源：https

OpenAI 正在重塑其产品生态的边界。开发者现在可以正式向 ChatGPT 提交应用，通过审核后的应用将会在产品内全新的目录中公开展示，旨在通过更直观的发现机制，提升优质应用与用户之间的连接效率。 为了支撑这一生态化转型，OpenAI 同步推出了全新的 Apps SDK、更新后的开发指南及配套工具。这些工具旨在赋能开发者，助力其构建深度适配“对话原生”场景的交互体验，让 AI 的能力不再局限于文本生成，而是能够深度参与到复杂的交互流程中。 这一举措标志着 ChatGPT 正从一个单一的交互工具向功能丰富的平台化生态演进。通过集成各类第三方应用，ChatGPT 将能够调动现实世界的各种能力与动作，实现从单纯的“信息对话”向“执行任务”的范式转移，真正将 AI 的智能转化为可感知的现实生产力。 🔗 来源：https://openai.com/index/developers-can-now-submit-apps-to-chatgpt

OpenAI 正式宣布启动“OpenAI 新闻机构学院”（OpenAI Academy for News Organizations）。这一全新的学习中心是与美国新闻项目（American Journalism Project）及 Lenfest 研究所（The Lenfest Institute）联合打造的，旨在为全球新闻编辑室提供高效利用人工智能技术的专业支持。 该学院将提供涵盖专业化培训、实际应用案例研究，以及关于负责任使用人工智能指南在内的全方位资源。其核心目标是协助记者、编辑及出版商在新闻报道与机构日常运营中，能够更加从容、专业地采纳并集成人工智能技术。 在生成式人工智能快速重塑媒体生态的当下，该学院的成立不仅是技术赋能的尝试，更是对新闻业如何应对技术变革的一次深度回应。通过提供实操性的技术路径与伦理规范指导，OpenAI 试图帮助新闻从业者在提升生产力的同时，确保人工智能的应用符合新闻伦理与社会责任。 🔗 来源：https://openai.com/index/openai-academy-for-news-organizations

随着人工智能技术的快速迭代，安全防护已成为大模型研发的核心命题。近日，针对 GPT-5.2-Codex 的系统卡片增补文档正式披露，揭示了该模型在应对复杂安全挑战时所采取的深层防御策略。 在模型底层的防御机制方面，GPT-5.2-Codex 引入了针对性的安全训练方案。这一举措旨在从源头上降低模型在执行有害任务时的潜在风险，并针对日益严峻的提示词注入攻击构建了专门的防御逻辑。通过在预训练及微调阶段注入安全约束，模型能够更敏锐地识别并拒绝执行具有恶意意图的指令，从而在算法层面筑起第一道防线。 除了模型层面的优化，该系统还构建了完善的产品级防护体系。其中，最为关键的创新在于智能体沙箱化技术与可配置的网络访问控制。通过将代码执行环境隔离在受控的沙箱内，开发者能够有效防止恶意代码对宿主系统的渗透；同时，通过灵活配置的网络访问权限，系统能够精准管控数据流向，最大限度地降低了潜在的供应链安全风险。 这种从模型底层到产品应用层的全方位防御架构，标志着下一代编程大模型正在向着更加稳健、可信的方向演进，为构建安全可控的自动化编程生态奠定了坚实的技术基础。 🔗 来源：https://openai.com

OpenAI 近日正式推出了其最尖端的编程专用模型——GPT-5.2-Codex。作为该公司在代码生成与逻辑推理领域的最新里程碑，该模型的问世标志着 AI 辅助编程正从单纯的“代码补全”向具备深层工程思维的“自主编程”迈进。 GPT-5.2-Codex 的核心突破在于其卓越的长程推理（Long-horizon reasoning）能力。不同于以往模型在处理复杂逻辑链时易出现的上下文断裂感，新模型能够理解并规划跨越长周期、多步骤的复杂编程任务，为处理高度复杂的软件架构提供了可能。 此外，该模型在处理大规模代码转换与重构方面展现出了惊人的精度，能够应对极其复杂的遗留系统迁移与大规模代码库重构需求。更令人瞩目的是，OpenAI 在此版本中显著强化了网络安全防御能力，通过集成深度的安全审计逻辑，GPT-5.2-Codex 能够主动识别并修复潜在的代码漏洞，为软件开发生命周期构筑起一道智能化、自动化的安全防线。 🔗 来源：https://openai.com/index/gpt-5-2-codex

OpenAI 近日正式推出了其在软件工程领域的最新力作——GPT-5.2-Codex。作为该公司目前最顶尖的代码专用模型，这一发布标志着人工智能在处理复杂编程逻辑方面迈出了突破性的一步。 GPT-5.2-Codex 的核心竞争力在于其卓越的“长程推理”能力。在面对逻辑链条极长、上下文极其复杂的工程任务时，该模型能够保持极高的逻辑一致性，有效解决了以往模型在处理大规模工程架构时容易出现的“上下文漂移”难题。 此外，该模型在处理大规模代码转换方面展现出了惊人的潜力。无论是大规模的代码重构，还是跨语言、跨框架的架构迁移，GPT-5.2-Codex 都能在保持原有业务逻辑完整性的前提下，实现高精度的自动化转换，极大地提升了软件工程的交付效率。 值得关注的是，OpenAI 还为该模型注入了深层的网络安全基因。通过增强的安全性检测与防御能力，GPT-5.2-Codex 不仅能编写高效的代码，更能在编写过程中主动识别潜在的漏洞并进行加固，为构建更安全、更稳固的软件生态系统提供了全新的技术支撑。 🔗 来源：https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2-co

OpenAI近日宣布与美国能源部签署了一项谅解备忘录，旨在深化双方在人工智能及先进计算领域的协作，共同助力科学发现的重大突破。 该协议是在双方此前与美国国家实验室开展的既有合作基础之上进一步构建的。其核心目标是建立一个系统性的应用框架，旨在将人工智能技术广泛应用于美国能源部整个生态系统内的各类高影响力研究项目，从而为科学研究的进程注入全新的计算动力。 🔗 来源：https://openai.com/index/us-department-of-energy-collaboration

随着大语言模型能力的不断演进，如何确保其推理过程的透明度与安全性已成为人工智能研究的核心课题。近日，OpenAI 发布了一项关于“思维链（Chain-of-Thought）可监控性”评估的新型框架与评估套件，为大模型的安全治理提供了全新的视角。 该研究通过在 24 个不同环境下的 13 项深度评估，系统性地探讨了如何捕捉模型内部的逻辑轨迹。研究结果揭示了一个关键的技术洞察：相较于仅对最终输出结果进行监测，对模型内部推理过程（即思维链）的实时监控，其有效性要显著更高。 这一发现具有深远的行业意义。随着 AI 系统变得愈发强大且自主，传统的基于输出端的结果审计将难以应对复杂的逻辑欺骗或隐蔽错误。OpenAI 的这一新框架证明，通过深入解析模型的内部推理逻辑，我们能够实现更具扩展性的控制机制，为未来超大规模智能系统的安全可控性铺平了道路。 🔗 来源：https://openai.com/index/evaluating-chain-of-thought-monitorability

随着人工智能技术的深度演进，医疗健康领域迎来了一项里程碑式的创新。ChatGPT Health 正式发布，旨在为用户提供一个全新的、高度集成的健康数据管理体验。 作为一项专门设计的服务，ChatGPT 医疗健康功能的核心优势在于其强大的数据连接能力。它能够安全地整合来自各类健康应用程序及可穿戴设备的数据，打破了以往健康信息碎片化的僵局，让用户能够在一个统一的界面下，对自身的健康指标进行全方位的洞察。 在安全性与隐私保护方面，ChatGPT Health 采取了极高标准的防护措施。考虑到医疗数据的极高敏感性，该平台构建了严密的隐私保护机制，确保用户的健康信息在连接与交互过程中始终处于受控且安全的状态。 值得关注的是，ChatGPT Health 的产品设计并非单纯的技术堆砌，而是深度融合了临床医学的专业视角。通过引入医师参与的设计理念，该平台在功能逻辑与数据呈现上均体现了极高的专业严谨性，力求在技术创新与医学权威性之间达成完美的平衡。 🔗 来源：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-health

OpenAI 医疗保健解决方案正在重塑医疗行业的智能化边界。通过构建具备企业级安全标准的人工智能体系，该方案实现了对医疗保健与可移植性问责法案合规性的深度支持，确保了敏感医疗数据在处理过程中的高度安全性与合规性。 这一技术的应用，旨在通过自动化手段显著减轻医疗机构的行政管理负担，并深度优化临床工作流。通过减少繁琐的行政性事务，人工智能正助力医护人员将核心精力重新聚焦于患者诊疗，从而提升整体医疗服务的效率与质量。 🔗 来源：https://openai.com/index/openai-for-healthcare

随着人工智能竞赛进入白热化阶段，算力需求的爆发正将能源供应推向全球科技竞争的风口浪尖。近日，OpenAI与软银集团（SoftBank Group）正式宣布达成一项具有里程碑意义的战略合作，双方将联合其旗下的SB Energy，共同开发具备吉瓦（GW）级规模的超大规模AI数据中心园区。 这项合作的核心在于解决AI基础设施扩张中的能源瓶颈。根据披露的合作细节，该计划包括在德克萨斯州建设一座容量达1.2吉瓦的巨型能源设施。这一宏伟蓝图不仅是能源布局的扩张，更是为了直接支持OpenAI备受瞩目的“星门”（Stargate）计划，旨在通过极大规模的算力集群，为下一代通用人工智能（AGI）的研发提供坚实的物理底座。 业内专家指出，此次合作标志着AI产业正从单纯的算法竞争转向“算法+能源”的双重博弈。随着大语言模型参数量的指数级增长，数据中心的电力消耗已成为制约AI规模化扩张的关键变量。通过引入SB Energy的可再生能源能力，OpenAI与软银试图在追求算力极限的同时，应对日益严峻的碳减排压力与能源成本挑战，构建起一套可持续、可规模化的AI基础设施生态。 🔗 来源：https://openai

OpenAI 近日正式启动了一项全新的招标计划（RFP），旨在通过加速美国本土制造业的发展，从根本上强化美国人工智能（AI）的供应链韧性。 该计划的核心战略在于通过推动制造环节的回归，实现 AI 基础设施的规模化扩张，并以此带动相关产业的就业增长。在当前全球技术竞争日益激烈的背景下，这一举措不仅是对硬件供应能力的提升，更是对构建自主、可控且具备规模效应的算力生态系统的深度布局。 通过这一战略性招标，OpenAI 试图在物理层面的基础设施建设上占据主动，通过强化国内制造能力，降低供应链受外部干扰的风险，从而为下一代大规模 AI 模型的训练与应用奠定坚实的产业基础。 🔗 来源：https://openai.com/index/strengthening-the-us-ai-supply-chain

人工智能领域的领军者 OpenAI 近日宣布完成对 Merge Labs 的战略投资。此举不仅是资本层面的注入，更标志着 OpenAI 的技术版图正从纯粹的数字智能向生物与数字融合的深层领域扩张。 此次投资的核心目标在于支持新一代脑机接口（BCI）技术的研发。通过构建连接生物智能与人工智能的神经桥梁，该技术旨在打破碳基生命与硅基智能之间的隔阂，从而在人类能力的扩展、个体自主权的提升以及感官体验的重塑方面实现质的飞跃。 业内专家认为，Merge Labs 的技术突破若能与 OpenAI 强大的多模态模型能力相结合，将为实现真正意义上的“人机共生”提供关键的物理接口，为人类文明的进化开启全新的可能性。 🔗 来源：https://openai.com/index/investing-in-merge-labs

ChatGPT Go 现已正式面向全球用户开放。作为人工智能技术普及化的重要里程碑，该版本的全球化上线标志着尖端模型能力正迈向更广泛的落地阶段。 通过此次升级，用户将获得更广泛的 GPT-5.2 Instant 模型访问权限。与此同时，ChatGPT Go 在核心交互体验上也实现了质的飞跃：通过大幅提升使用频率上限并显著延长上下文记忆长度，该版本为处理复杂、长周期的交互任务提供了更稳健的技术支持。这一系列技术优化不仅增强了模型在实际应用场景中的实用性，更通过降低使用门槛与成本，致力于推动顶尖人工智能技术在全球范围内的普惠化进程。 🔗 来源：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-go

在企业数字化转型的深水区，如何将生成式 AI 从简单的“对话窗口”转化为具备执行能力的“生产力工具”，已成为全球科技巨头争夺的核心战场。近日，全球领先的企业级工作流平台 ServiceNow 正式宣布，将进一步扩大其与 OpenAI 前沿模型的集成深度，旨在通过引入最先进的语言模型能力，全面重塑其平台内的智能化体验。 此次合作的核心在于将 OpenAI 的前沿模型能力深度嵌入 ServiceNow 的原生生态中。通过这一举措，ServiceNow 正在构建一个不仅能“理解”指令，更能“执行”任务的智能化平台。这一变革将直接覆盖到企业工作流自动化、智能摘要生成、精准语义搜索以及语音交互等多个关键应用场景，为企业提供全方位的智能化支持。 对于企业用户而言，这意味着 AI 不再仅仅是辅助性的聊天机器人，而是成为了能够驱动业务逻辑、处理复杂流程的“行动派”。通过集成 OpenAI 的模型，ServiceNow 致力于实现“可执行企业级 AI”的愿景，通过赋能更智能的工作流，显著提升跨部门协作的效率，并降低复杂业务流程的处理门槛，从而在 AI 驱动的时代重新定义企业运营的边界。 🔗 来源：ht

思科与OpenAI正通过Codex这一创新技术，重新定义企业级工程的未来。Codex是一款深度嵌入研发工作流的AI软件智能体，其核心价值在于通过加速构建进程、实现缺陷自动修复以及赋能AI原生开发，全面提升企业的工程效能。 通过将AI能力无缝集成到现有的开发生命周期中，Codex不仅能够显著缩短软件构建周期，更通过自动化处理复杂的技术债务，为企业迈向AI原生开发时代奠定了坚实的基础。 🔗 来源：https://openai.com/index/cisco

🔗 来源：Inside Praktika's conversational approach to language learning (AI 严选)

🔗 来源：Inside GPT-5 for Work: How Businesses Use GPT-5 (AI 严选)

🔗 来源：Scaling PostgreSQL to power 800 million ChatGPT users (AI 严选)

🔗 来源：Unrolling the Codex agent loop (AI 严选)