OpenAI CEO：GPT-6将具备个性化记忆 记住用户偏好习惯

OpenAI的首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在近日的一次专访中，透露了下一代大模GPT-6的最新进展。他表示，GPT-6 的开发正在积极推进中，其发布节奏将比从GPT-4到GPT-5的周期更快。

奥尔特曼特别强调，GPT-6将不再局限于单纯回答问题，而是朝着与用户“深度适配”的方向演进。他举例描述，用户将能够创建高度个性化的聊天机器人，这些机器人可精准理解并适应用户的独特偏好。

实现这一愿景的关键，在于“记忆”能力。据他介绍，GPT-6将能够识别并存储用户的偏好、习惯甚至细微的癖好，借此持续优化自身行为，提供更贴心、更个性化的交互体验。这一突破有望为用户带来前所未有的定制化服务感受。

奥尔特曼还提到，OpenAI一直与心理学家合作，以更好地理解用户情绪并追踪其长期幸福感。目前公司尚未公开相关数据，但他表示未来有可能披露这些信息。

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Status: Identified

We have identified that users are experiencing elevated errors for the impacted services. We are working on implementing a mitigation.

Affected components
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● Web (Degraded performance)
● Desktop - macOS (Degraded performance)
● Desktop - Windows (Degraded performance)

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ChatGPT elevated error rate

Status: Monitoring

We have applied the mitigation and are monitoring the recovery.

Affected components
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● Search (Degraded performance)
● Context connectors (Degraded performance)
● WhatsApp (Degraded performance)
● Web (Degraded performance)
● Conversations (Degraded performance)
● Advanced Data Analysis (Degraded performance)
● Memory (Degraded performance)
● Mobile - Android (Degraded performance)
● Single Sign-On (Degraded performance)
● 1-800-CHAT-GPT (Degraded performance)
● GPT vision (Degraded performance)
● Dall-E (Degraded performance)
● Image Generation (Degraded performance)
● Codex (Degraded performance)
● Desktop - Windows (Degraded performance)
● Mobile - iOS (Degraded performance)
● GPTs (Degraded performance)
● Agent (Degraded performance)
● Deep Research (Degraded performance)
● Desktop - macOS (Degraded performance)
● Login (Degraded performance)
● File uploads (Degraded performance)

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Tiny Corp：AMD已缩小与CUDA差距、NVIDIA失误一代或丢主导地位

在AI领域，NVIDIA凭借其强大的CUDA生态长期占据主导地位，当然AMD也在凭借ROCm迅速追赶。Tiny Corp是一家专注于开发消费端AI解决方案的公司，该公司认为AMD在软件方面的进步已经使其接近NVIDIA的水平。

Tiny Corp表示，AMD正在快速缩小与NVIDIA CUDA的差距，甚至可能在NVIDIA出现一次技术失误的情况下，超越其在AI市场的主导地位：

“就像Intel在CPU领域一样，如果NVIDIA一代产品犯错误，AMD就能获得大部分市场份额，并且市场份额的转移比游戏领域更容易。”

AMD在6月的“Advancing AI”活动中推出了ROCm新版本，支持了包括vLLM v1、llm-d、SGLang在内的多种增强框架，并专注于分布式推理、预填充等优化功能。

AMD的ROCm 7主要关注推理工作负载，带来了明显的性能提升，特别是在DeepSeek的R1 FP8吞吐量和增强训练性能方面，甚至声称其性能优于NVIDIA的CUDA。

AMD还计划在今年晚些时候在基于锐龙的笔记本和工作站上开放ROCm支持，并提供Linux和Windows的全面支持，这也意味着AMD希望其ROCm能够被更多的用户使用。

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