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Codex 最近进行了升级，现在它不仅运行得更快、更加稳定可靠，还能够在您开发代码时提供更好的实时协作和支持。无论您是通过终端、集成开发环境（IDE）、网页界面还是手机进行开发工作，Codex 都能独立处理任务并帮助您更高效地完成编码任务。 🔗 来源：Introducing upgrades to Codex (AI 严选)

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在强化学习领域，如何评估智能体在面对全新情况时的迁移学习能力一直是一个挑战。最近，研究人员推出了一款名为CoinRun的游戏环境，旨在解决这一难题。 CoinRun的目标在于提供一个量化强化学习算法迁移性能的新工具。通过这个训练环境，研究者可以更清晰地观察智能体如何将已有经验应用于前所未见的情境中。它已经帮助解决了长期存在的强化学习中的一个谜题。 有趣的是，CoinRun在复杂性上找到了一个理想的平衡点：它的设计既比传统平台游戏如《刺猬索尼克》简单，同时也能够对最先进的算法构成挑战。这样的环境设置使得研究人员能够更全面地评估和改进强化学习模型在实际应用中的泛化能力。 随着CoinRun的发布，我们有望看到更多关于如何提高智能体迁移性能的研究成果。这不仅对于学术界具有重要意义，也将推动人工智能技术在各个领域的广泛应用。 🔗 来源：Quantifying generalization in reinforcement learning (AI 严选)

Christophe Gerlach在康奈尔大学毕业后，曾为General Atlantic投入近两年时间专注于人力资源技术初创公司的投资。然而，Gerlach渴望再次投身创业。 2022年底，Gerlach与同窗好友Pedro Bobrow（Lyft的产品经理）再度携手，在巴西创立了Comp这家HR技术公司。Bobrow是巴西人。 Comp致力于开发AI驱动的人力资源软件，以协助完成招聘、工资政策制定和绩效评价系统设计等任务。此外，该公司还提供“前置部署”的人力资源专家——前人力资源高管，与客户合作设计薪酬、绩效和招聘策略。 尽管许多巴西公司通常聘请薪酬顾问，但Gerlach认为Comp的前置部署HR高管更像是现有HR团队的延伸，而非传统咨询公司的替代品。这些高管会在初期手动完成所有工作，并通过这些经验训练AI如何遵循最佳实践。 “我们的前置部署HR高管会先手工完成所有工作，然后利用这些数据来指导AI的发展。”Gerlach解释说，“最终目标是让Comp的AI代理成为完全自主并能够执行传统人力资源职能的存在。” Comp目前已获得1725万美元A轮融资，由Khosla Venture

🔗 来源：Creating with Sora Safely (AI 严选)

在中国，CRED 正在通过与阿里云的合作，借助先进的人工智能技术来改善高端客户的体验。借助基于 GPT 的工具，该公司正不断提升支持准确度、缩短响应时间并提高客户满意度。🔗 来源：How CRED is tapping AI to deliver premium customer experiences (AI 严选)

Wearable startup CUDIS最近推出了一款新的健康手环系列。这款更新的手环集成了多项功能，其中包括一个由人工智能驱动的‘教练’（Agent Coach），旨在帮助用户跟踪和实现他们的健身目标。 CUDIS表示其产品区别于其他可穿戴设备的地方在于不仅提供健康数据指标，还通过一个积分系统激励健康行为。用户可以通过日常活动如睡眠、每日步数、体育锻炼等获得‘健康积分’，这些积分可以用来兑换折扣商品和服务。 手环内的AI教练则利用生成式人工智能来帮助制定健身和日常生活计划，包括每天的任务、恢复方案、补充剂推荐以及与专业医生的直接联系。此外，这款手环还能追踪一系列身体指标和日常行为，如睡眠质量、压力管理、运动情况和恢复状况，并通过这些数据展现用户‘衰老速度’（PoA）的变化。 据CUDIS首席执行官兼联合创始人陈 Edison介绍，自2024年推出首款可穿戴设备以来，公司已经售出了超过3万台手环。此外，该应用的用户数量也达到了25万，在103个国家和地区都有活跃用户。 “我们最强劲的市场是北美、欧洲和亚洲。”陈 Edison解释说，“我们的优势在于能够识别健康人群优

Cursor 是一个自然语言处理工具，它如何利用 GPT-5 这一强大的语言模型来提升其功能呢？本文将深入探讨 Cursor 在实际应用中是如何整合和优化 GPT-5 的。 增强文本生成能力：通过采用 GPT-5，Cursor 能够生成更加流畅、自然的文本内容。这不仅提升了用户体验，还使 Cursor 更加适用于需要高质量文本生成的各种场景。 提高语言理解水平：GPT-5 的强大语义理解和推理能力使得 Cursor 在处理复杂的语言任务时表现更为出色。无论是信息提取还是意图识别，Cursor 都能够提供更加准确的结果。 优化个性化推荐系统：利用 GPT-5 对用户输入的深入理解，Cursor 可以更好地为用户提供个性化的服务和内容推荐。这有助于提升用户的满意度和留存率。 总之，GPT-5 的引入极大地增强了 Cursor 的核心功能，并使其能够应对更多样化、更复杂的应用场景。 🔗 来源：How Cursor uses GPT-5 (AI 严选)

随着代理编码的普及，软件工程师的工作生活变得异常复杂。一个工程师可能需要同时监督几十个代理程序，根据代码库的新添加、Slack 消息或简单的定时器触发不同的过程。这就给工程师带来了很大的管理压力，他们的注意力很快成为限制资源。 Cursor 在周四推出了一款新的工具，名为 Automations，旨在帮助控制这种混乱。该系统允许用户自动在编码环境中启动代理程序，可以由代码库的新添加、Slack 消息或简单定时器触发。根据 Cursor 的描述，这是一款帮助审查和维护由代理工具生成的所有新代码的工具——无需同时跟踪数十个代理。 基本来说，Automations 是一种让工程师脱离“提示与监控”动态的方法，大多数基于代理的工程都是如此定义的。Cursor 的自动化框架让您能够在不总是需要人类提示的情况下自动启动代理程序，并在必要时将人类拉入其中。“并不是说人类完全不在画面里。” Cursor 异步代理部首席工程师 Jonas Nelle 在接受 TechCrunch 采访时说道，“只是他们并不总是在发起任务，而是会在这条传送带上恰当的时候被召唤。” 一个早期的例子是 Bugbo

据彭博社消息源报道，AI编程助手Cursor最近的月度收入乘以12后超过了2亿美元，这表明该初创公司在过去四年的运营中取得了显著增长。 Cursor创始人峰会在波士顿举行：别错过最高可节省300美元的票务优惠。立即注册参会：现在报名 此外，还有更多节省机会：参加Disrupt 2026活动门票最高可节省680美元。截止时间今晚11:59，请立即行动：立即注册 上个月，有关Cursor增长放缓的质疑声在社交媒体上广泛流传，主要原因是大量个体开发者的流失，特别是向Anthropic的Claude Code这样的竞争对手转移。这些开发者转向了被认为更具竞争力价格的工具。 尽管Cursor最初主要是面向个人开发者的销售产品，但最近一年内，该公司将重点转向大型企业客户，目前占据其收入的大约60%。然而，一些企业和小型初创公司选择了更具有成本效益的Claude Code或OpenAI的Codex等竞争对手的产品。 尽管如此，Cursor在2022年成立后最近的一轮融资中获得了估值为293亿美元的认可，并且由Accel和Coatue共同领投了23亿美元的资金。 关于Cursor的

在我们推出DALL·E 2研究预览之际，来自全球118多个国家的3,000多位艺术家已经将其融入了各自的创作流程中。这些早期访问组中的艺术家不仅帮助我们发现了DALL·E新的应用场景，还成为了我们在决定DALL·E功能时的重要声音。 自从人工智能技术兴起以来，艺术与科技的交汇点一直是无数创意人士的关注焦点。此次DALL·E 2的研究预览，无疑再次推动了这一领域的边界扩展。3,000多名艺术家参与其中，这不仅体现了全球范围内对创新和创造力探索的热情，也展示了DALL·E 2作为一项强大工具的巨大潜力。 具体来看，这些艺术家们如何利用DALL·E 2？他们又发现了哪些新的创作方式呢？让我们一探究竟。首先，DALL·E 2能够生成各种风格和概念的图像，这为艺术家提供了无限的可能性。从现实主义到超现实主义，再到抽象艺术，它都能轻松应对。其次，在内容创造上，无论是人物、风景还是抽象图案，DALL·E 2都能够精准地捕捉细节并进行创新设计。 除了技术层面的应用之外，此次参与的艺术家们还与DALL·E团队进行了深入交流和合作。他们分享了自己在创作过程中的经验和见解，并提出了许多宝贵的建议。这些

自DALL·E 2研究预览推出以来，已有超过300万名早期用户参与其中，共同创作了数以百万计的图像作品。这一庞大的数据集不仅极大地丰富了模型的数据库，更成为了推动DALL·E 2技术不断进步的重要动力。 在这些用户的积极参与下，DALL·E 2的研究团队得以持续优化和完善其安全机制。用户们通过实际应用中的反馈和建议，帮助识别并修正潜在的风险点，确保生成内容的安全性和合规性。 除了已有成果的分享外，DALL·E 2官方还宣布将逐步开放更多名额给等待名单上的新用户。从即日起，每周预计会有1,000名新用户被邀请加入研究预览计划。这不仅体现了DALL·E 2团队对于探索未来生成式AI技术潜力的决心，同时也标志着该技术正逐步进入更为广泛的公众视野。 随着更多用户的加入和反馈的不断积累，我们有理由相信，DALL·E 2将在创意表达与内容生成领域展现出更加卓越的能力。未来，它将如何影响艺术创作、设计创新乃至整个科技行业的发展趋势？这些问题的答案正等待着每一位参与者共同探索。 🔗 来源：DALL·E 2 research preview update (AI 严选)

随着技术的发展，AI图像生成工具如DALL·E 2逐渐成为公众关注的焦点。为了让更多的人能够体验到这项技术的魅力，同时确保其使用不会带来潜在的风险和负面后果，开发团队采取了一系列严格的缓解措施。 在DALL·E 2正式发布之前，研发团队精心设计并实施了各种‘护栏’（Guardrails）机制。这些措施旨在防止生成的图像违反我们的内容规定，从而确保用户能够在一个安全、负责任的环境中享受AI技术带来的便利。 具体来说，开发团队采取了哪些缓解措施呢？首先，他们对DALL·E 2进行了预训练阶段的风险评估与控制。这意味着在模型正式上线之前，就已经对其潜在的安全性和伦理性进行了全面考量和调整。 其次，在使用过程中，这些‘护栏’机制将实时监控生成内容的质量，并自动过滤掉任何可能违反政策或引起争议的图像。这不仅提高了用户体验，也增强了用户对这项技术的信任感。 此外，对于开发者来说，DALL·E 2预训练缓解措施还提供了一套完整的文档和指南，帮助他们更好地理解和应用这些机制，确保在开发过程中充分考虑到版权、隐私保护等伦理问题。 DALL·E 2的这一系列创新举措充分展示了科技公司对

继推出备受瞩目的文本生成工具后，人工智能领域的领军者再次发力。近日，DALL·E 3已正式在ChatGPT Plus以及企业版本中上线。这一进展不仅彰显了其技术实力的进一步提升，也标志着AI生成图像领域迈入了新的阶段。 开发团队透露，为了确保DALL·E 3的安全性并为更广泛的应用做准备，他们精心打造了一套安全防护机制（safety mitigation stack）。这套系统不仅能够有效降低潜在的风险和滥用情况，还通过一系列严格的测试与验证，进一步提升了用户的信任度。 与此同时，开发团队也在积极分享关于DALL·E 3的来源研究进展。据称，这项研究旨在深入了解图像生成背后的技术原理及其应用背景，确保每一幅作品都能追溯其根源，增加透明度和可信度。 DALL·E 3的上线不仅是技术层面的重大突破，更是AI伦理与责任意识的重要体现。随着人工智能技术的应用范围不断扩大，如何在保障创新的同时保护用户权益、维护社会公正，成为了行业内外共同关注的话题。 ChatGPT Plus和企业版用户的率先体验将为这一重要应用提供宝贵反馈。未来，开发团队将继续优化和完善DALL·E 3的功能与

近日，科技界迎来了一项令人振奋的消息——DALL·E 3系统的推出。作为一款先进的AI生成图像工具，DALL·E 3不仅继承了前代产品的核心能力，更在技术创新上实现了突破性进展。 DALL·E 3系统卡的发布，标志着人工智能领域图像生成技术迈入了一个全新的时代。这款产品由知名公司研发，旨在为用户提供更为精细、逼真的图像创作体验。 与以往版本相比，DALL·E 3系统卡在多个方面进行了优化升级： 更高的分辨率：新系统卡能够生成更高清晰度的图像，满足用户在不同场景下的需求。 更自然的内容：通过深度学习算法的改进，DALL·E 3能够创造出更加逼真、富有创意的画面内容。 更多样化的风格：无论是复古风、未来感还是手绘风格，用户都可以轻松实现个性化创作。 据官方介绍，DALL·E 3系统卡还具备以下几大亮点： 强大的自定义功能：允许用户通过简单的指令调整图像的内容和风格，极大提升了创作效率。 实时反馈机制：在生成过程中提供即时的视觉效果预览，帮助创作者更好地把握最终成品的质量。 DALL·E 3系统卡的应用场景十分广泛。无论是艺术创作、产品设计还是广告宣传等行业，都能从中受益匪浅。通过这款工具，

2023年【具体日期】，一个全新的时代悄然来临——由人工智能引领的创意思维领域迎来了重要里程碑。作为全球领先的图像生成技术之一，DALL·E API现在正式向公众开放测试。 DALL·E，这个名字听起来既像是科幻小说中的角色，又仿佛是来自未来的产物。如今，它已经不再是梦想，而是触手可及的现实。自今日起，任何开发人员都可以通过申请加入公测项目，开始构建属于自己的应用程序，探索无限可能。 作为一种基于人工智能技术的图像生成工具，DALL·E API能够根据输入的文字描述，快速生成高质量、多样化的图像。它的出现不仅为设计师、艺术家和创意工作者提供了强大的创作辅助，更为各行各业带来了前所未有的创新机遇。 加入公测项目的初期，开发人员将有机会体验到DALL·E API的全部功能，并在实际应用中测试其性能与潜力。通过持续的技术迭代与优化，相信未来DALL·E将会为用户带来更多惊喜。而对于广大开发者而言，则意味着一个能够发挥创意、推动技术进步的重要平台。 随着DALL·E API公测版的开放，我们期待它能在更多领域开花结果，不仅激发人们的想象力和创造力，还可能引领新一轮的技术革新浪潮。 🔗 来源：D

在数字艺术与科技的碰撞中，AI技术正以前所未有的方式改变着创意产业。近日，DALL·E推出了一项名为“出画”（Outpainting）的新功能，旨在通过扩展图像创作边界，帮助用户以更大的视角和更丰富的想象力讲述故事。 什么是DALL·E？DALL·E是一款由OpenAI开发的深度学习模型，能够根据简短的文字描述生成逼真的图像。这项技术在艺术、设计乃至商业领域都展现出了巨大的应用潜力，其独特之处在于能够理解复杂的概念，并将其转化为视觉形式。 “出画”功能是DALL·E为用户提供的又一项创新工具。通过这一功能，用户可以将现有的图片扩展到任意大小，在保持原有图像风格和内容的同时，填补原本未被展示的部分。这不仅意味着在设计、广告和插图等领域的应用更加广泛，更能够激发设计师与艺术家们的灵感，帮助他们在创作时更加自由地发挥想象力。 “出画”功能的工作原理是基于生成对抗网络（GANs），通过分析图像中的边缘特征来预测并生成合理的扩展部分。这一过程既保证了图像的整体和谐性，又确保了细节的真实感与连贯性。对于创作者而言，“出画”不仅简化了创作流程，更赋予他们更大的探索空间。 更重要的是，

在经过一系列的部署实践与安全系统的优化升级后，备受瞩目的人工智能图像生成工具DALL·E正式向全球新用户开放使用，不再需要等待加入官方候补名单。这意味着所有对创意图像生成感兴趣的用户都可以直接体验这项技术的魅力，无需再经历漫长的等待。 自DALL·E推出以来，其强大的图像生成能力吸引了大量创意人士的关注与期待。然而，由于初期开发阶段的资源限制和技术挑战，官方决定通过候补名单的形式来控制新用户的访问权限。这一策略虽然有助于确保平台的质量和用户体验，但同时也给许多渴望尝试的用户带来了不便。 如今，DALL·E正式取消了等待名单机制，这不仅标志着该技术在实际应用中取得了显著的进步，也表明开发团队在安全性和用户体验方面进行了充分的考量与改进。通过这次开放，DALL·E希望能够吸引更多的创意人才加入，共同推动人工智能艺术的发展。 新用户可以立即开始使用DALL·E进行创作，不再受限于任何等待期或限制条件。这不仅为创作者们提供了极大的便利，也为整个AI艺术领域带来了新的活力和发展机遇。随着更多用户的参与和反馈，DALL·E的安全系统还将进一步优化升级，确保每一次图像生成都能符合最高标准

在经历了数月的期待之后，备受瞩目的AI图像生成工具DALL·E终于开启了公测模式。从即日起，DALL·E将分批发放邀请码给超过100万名候补用户。这意味着你若想参与此次公测，需要先获得官方发放的邀请资格。 目前，首批受邀用户能够享受到这一创新技术带来的乐趣和挑战。在接下来几周内，公司将逐步向更多符合条件的申请者开放此功能。每位新加入的用户将自动获得一定数量的免费生成信用额度，这些信用会按月自动补充，确保你有足够的资源开始探索图像创造的世界。 对于那些希望进一步挖掘DALL·E潜力的创作者来说，公司还提供了一种灵活的选择——通过购买额外的生成次数（每个115个生成为一组）来提升自己的创作能力。具体费用方面，每组增加的生成次数售价为$15。这一机制既满足了初学者的需求，也为专业用户提供了更为强大的支持。 DALL·E公测版的推出不仅是技术进步的重要里程碑，也是艺术与科技结合的一次勇敢尝试。通过这一平台，普通人也能轻松接触到前沿的人工智能工具，并以此激发无限创意。随着更多功能和服务细节的完善和优化，DALL·E有望在未来迎来更加广泛的应用场景。 🔗 来源：DALL·E now availab

OpenAI和Datadog品牌图形左侧展示OpenAI标志，右侧为Datadoglogo，中间是一个以棕色毛皮纹理为主题的抽象图案，背景为白色。 🔗 来源：Datadog uses Codex for system-level code review (AI 严选)

近日，一家名为Decagon的人工智能（AI）驱动客户支持初创公司宣布完成了其首次要约收购，允许超过300名员工出售部分已归属的股份。此次交易按照公司最新的45亿美元估值进行。 据TechCrunch报道，这项员工二次销售是由最近的投资需求和增长里程碑所促成的，旨在奖励团队成员的努力工作。Decagon是一家成立于不到三年前的AI“顾问”代理初创企业，它为大型企业提供自主解决客户查询问题的人工智能代理服务。 尽管Decagon自2024年底以来没有公开披露过营收数据——当时其年度经常性收入（ARR）首次突破8位数，但其快速增长的估值表明公司的增长势头依然强劲。目前，该初创企业的估值为45亿美元，相比今年6月份宣布的15亿美元翻了三倍。 Decagon已经与Avis Budget Group、1-800-Flowers、Quince、Oura Health和Away Travel等100多家大型客户建立了合作关系。众多其他公司如Sierra、Intercom和Parloa也在研发能替代人类客服代表工作的AI代理，但市场潜力巨大。据Gartner估计，全球有大约1700万客户服

就在刚刚，DeepSeek 网页端迎来了一次几乎“无声”的重大更新。没有盛大的发布会，没有官方的博客公告，甚至连一条推文都没有。但在用户输入框上方，两个全新的图标——闪电与钻石，正悄然改变着交互逻辑。这两个图标分别对应着“快速模式”与“模式”，标志着 DeepSeek 正在从单一的服务模式，向精细化的产品分层迈进。 通过初步的实测与拆解，我们可以清晰地看到这两个模式在能力侧重上的分野。快速模式追求的是“即时响应”，它能够识别图片与文件，背后运行的极有可能是经过极致优化的轻量化模型。而专家模式则被定位为“擅长复杂问题”，虽然目前在文件上传与多模态能力上尚有缺失，但在处理高难度逻辑任务时，其表现出的推理深度令人侧目。 在物理仿真类的编程测试中，专家模式展现出了显著的优势。当面对涉及重力与摩擦力的复杂物理模拟任务时，专家模式给出的代码逻辑更符合物理直觉，轨迹计算更精准。相比之下，快速模式虽然响应迅速，但在面对需要深度数学推理的场景时，容易出现“看似合理实则错误”的偏差。这种能力上的断层，正是“专家模式”存在的价值所在。 然而，这种分层也带来了一些有趣的悖论。目前专家模式在多模态能力上的缺失，