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Greg Brockman
总裁兼联合创始人 @OpenAI
用于处理 Excel、Powerpoint 等的 ChatGPT 代理：
7月18日 01:05
我早期获得了访问权限，我认为 ChatGPT 代理是让人工智能真正工作的一大进步。
即使在这个阶段，它在自主进行研究和组装 Excel 文件（带公式！）、PowerPoint 等方面做得很好。
这让人感受到代理是如何逐渐融合在一起的。
69.91K
@atcoder 世界巡回赛总决赛的官方结果已公布——人类（#1 和 #3 及之后）和 AI（全球第 #2）都取得了优异的成绩。
这是 AI 解决难题的一个里程碑。
7月18日 02:02
更新：我很好，活得不错
结果现在是官方的，我在AI面前的领先优势从5.5%增加到了9.5%😎
老实说，这种炒作感觉有点奇怪。没想到会有这么多人对编程比赛感兴趣。看来我应该更常来这里👀
67.17K
祝贺 @FakePsyho 在 @atcoder 世界总决赛编程比赛中夺得第一名（紧随其后的是 OpenAI，排名第二）！
7月16日 19:23
人类暂时获胜了！
我完全精疲力竭。我算了一下，过去三天我只睡了10个小时，几乎快活不下去了。
等我休息一下再多发一些关于比赛的内容。
（为了明确，这些是暂时的结果，但我的领先优势应该足够大）
230.2K
我们发布了一份立场文件，与行业内许多人一起，呼吁在思维链的可信度方面进行工作。这是一个训练模型以提高可解释性的机会。
我们在OpenAI正在投资这一领域，这一观点也体现在我们的产品中：
7月16日 00:23
我对链式思维的可靠性和可解释性的潜力感到非常兴奋。这对我们推理模型的设计产生了重大影响，从o1-preview开始。
随着AI系统在长期研究问题上花费更多的计算资源，监控其内部过程的某种方式至关重要。隐藏的链式思维的一个奇妙特性是，尽管它们最初是基于我们可以解释的语言，但可扩展的优化过程并不对观察者验证模型意图的能力构成对抗——这与例如使用奖励模型的直接监督不同。
这里的紧张关系在于，如果链式思维默认不是隐藏的，并且我们将该过程视为AI的输出的一部分，那么就有很多激励（在某些情况下，甚至是必要）去对其进行监督。我相信我们可以朝着两全其美的方向努力——训练我们的模型在解释其内部推理方面表现出色，同时仍然保留偶尔验证的能力。
链式思维的可靠性是更广泛研究方向的一部分，即可解释性训练：以一种方式设定目标，使系统的至少一部分保持诚实和可监控，并具备规模。我们正在继续增加在OpenAI进行这项研究的投资。
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OpenAI 适用于您的 Shopify 商店：
7月3日 00:05
构建您的商店前台 AI 代理变得更加简单。
将商店前台 MCP 服务器直接连接到 @OpenAI 响应 API，以搜索产品、将商品添加到购物车并创建结账链接。
无需身份验证。
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