OpenAI 探讨视频生成模型作为世界模拟器，Sora 可生成一分钟高保真视频
OpenAI 发布技术报告，探讨在视频数据上大规模训练生成式模型，其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频。该模型是基于 Transformer 架构、在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上联合训练的文生视频扩散模型，作者认为扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的可行路径。
推荐理由：原文说明 Sora 的技术路线与规模结论，读者可据此理解视频生成模型与物理世界模拟器的关系。
OpenAI / ChatGPT
全部主题OpenAI 的全部动态：GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品、公司战略与人事的持续追踪。
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第 181–191 条 · 共 191 条OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7878
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7272 OpenAI 破坏国家关联威胁行为者对 AI 的恶意使用
OpenAI 发布公告，宣布破坏国家关联威胁行为者对其 AI 的恶意使用。正文抓取失败，仅标题可用，更多细节以原文为准。
推荐理由：OpenAI 官方通报针对国家关联威胁行为者的处置行动，可了解 AI 滥用与平台安全治理的一手动态。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分6262 OpenAI 发布新嵌入模型并更新 API
OpenAI 宣布推出新的嵌入模型并带来 API 更新。正文抓取失败，仅标题可用，具体模型版本、能力和更新细节以原文链接为准：https://openai.com/index/new-embedding-models-and-api-updates
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分6262 OpenAI 推出面向团队的 ChatGPT Team 订阅方案
OpenAI 推出面向各种规模团队的新 ChatGPT 订阅方案 ChatGPT Team，提供安全、可协作的工作区，帮助团队在工作中更好地使用 ChatGPT。
推荐理由：OpenAI 官方宣布面向团队的新订阅方案，主打安全协作工作区，适合关注企业级 ChatGPT 用法的读者。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7676 ChatGPT 推出自定义指令功能
OpenAI 开始向 ChatGPT 推出 custom instructions（自定义指令）功能，让用户对模型回复方式有更多控制。用户设置偏好后，ChatGPT 会在之后的所有对话中记住并遵循这些偏好。
推荐理由：官方宣布 ChatGPT 支持自定义指令，用户偏好可跨后续对话持续生效，便于判断是否调整自己的使用方式。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分6565 OpenAI 发布 Sparse Transformer，可处理比此前长 30 倍的序列
OpenAI 开发了 Sparse Transformer，一种在预测文本、图像或声音序列下一项任务上创下新纪录的深度神经网络。它通过改进注意力机制的算法，能从比此前可能的长 30 倍的序列中提取模式。
推荐理由：原文给出 Sparse Transformer 的核心改进点，即注意力算法可处理比此前长 30 倍的序列，读者可据此了解其技术方向。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7575 OpenAI 谈 Dota 2：自我对弈让系统从远低于人类水平跃升至超人类
OpenAI 表示其 Dota 2 结果显示，在足够算力下自我对弈（self-play）能让机器学习系统从远低于人类水平跃升至超人类。系统在一个月内从勉强匹敌高排名玩家进步到击败顶尖职业选手，且此后仍在提升。监督深度学习系统只能达到训练数据集的水平，而自我对弈系统中可用数据会随智能体变强自动改善。
推荐理由：OpenAI 以 Dota 2 自我对弈为例，说明数据随智能体变强而自动改善，与监督学习的数据上限形成对照。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7979 OpenAI 打造在 Dota 2 标准 1v1 规则下击败世界顶尖职业选手的 bot
OpenAI 宣布打造出一个在 Dota 2 标准 1v1 比赛规则下击败世界顶尖职业选手的 bot。该 bot 通过自博弈从零学会游戏，不使用模仿学习或树搜索。OpenAI 称这是迈向能在涉及真实人类的复杂混乱场景中完成明确目标的 AI 系统的一步。
推荐理由：OpenAI 官方说明该 bot 从零自学习、不用模仿学习或树搜索，读者可据此了解早期自博弈强化学习的思路。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7575 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，且实现和调参更简单。凭借易用性和良好表现，PPO 已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：原文说明 PPO 性能可比肩或超过 SOTA 方法且更易实现调参，读者可据此了解它为何成为 OpenAI 默认强化学习算法。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7272 OpenAI 与 DeepMind 合作研究从人类偏好中学习
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发一种算法，通过让人类判断两个候选行为哪个更好来推断人类意图。该工作旨在免去人工编写目标函数，避免用简单代理近似复杂目标时引发危险行为，是构建安全 AI 系统的一步。
推荐理由：OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作的算法，通过人类偏好比较推断目标，减少人工写目标函数带来的风险。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分6969 OpenAI 发布 Universe 平台，用游戏、网站和应用训练 AI 通用智能
OpenAI 发布 Universe，一个用于测量和训练 AI 通用智能的软件平台，覆盖全球的游戏、网站及其他应用程序。
推荐理由：原文给出 Universe 的定位是跨游戏、网站和应用测量与训练 AI 通用智能的平台，可据此了解其覆盖范围。