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OpenAI 升级 ChatGPT 浏览器扩展,支持跨标签页读取与自动化操作
OpenAI 给 Chrome 里的 ChatGPT 扩展程序动了一场大手术。这次升级把"计算机使用"(computer use)能力直接搬进了最主流的浏览器环境,而且不再是少数高端套餐的特权——所有套餐的用户都能用。换句话说,那个原本只会陪你聊天、帮你搜资料的侧边栏,这一次真的长出了手和脚。
升级后的插件分成两副面孔,各管一摊。Chat 模式像个安静的观察者:它能跨多个已经打开的 Chrome 标签页,把零散在各处的上下文汇拢到一起,从不同的网页里抽取数据、再揉成一份分析结果交给你。你不必再手动在十几个页面之间来回切换、自己拼信息,它替你把碎片拼成图。
真正野心勃勃的是 Work 模式。它不满足于"看",而是要"动手"——能直接接管并操控标签页,执行下载文件、发送消息、填写表单、把标签页智能分组这类复杂工作流。过去要人盯着一步步点的重复活儿,现在可以交给它在后台跑完。
插件侧边栏也被打通了任督二脉。它接入了你的历史记录与已连接的各类插件,意味着你在浏览网页的同时,就能并行处理文本摘要、邮件撰写、跨平台数据提报这一连串任务,前后文不再割裂。
这一跳的意义,是从"帮你找信息"跨到了"替你把事办了"。OpenAI 强化了对网页端原生工作流的控制力,把复杂表单填写和多源信息整合的操作门槛狠狠压低。当 AI 助手不再停在对话框里作答,而是顺着浏览器这条线,一路探进你的标签页、你的文件、你的邮件,它正在深度接管用户桌面端那套生产力闭环——你点开网页的每一刻,旁边都站着一位既看得见全局、又伸得进手里的同事。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 给 Chrome 里的 ChatGPT 扩展程序动了一场大手术。这次升级把"计算机使用"(computer use)能力直接搬进了最主流的浏览器环境,而且不再是少数高端套餐的特权——所有套餐的用户都能用。换句话说,那个原本只会陪你聊天、帮你搜资料的侧边栏,这一次真的长出了手和脚。
升级后的插件分成两副面孔,各管一摊。Chat 模式像个安静的观察者:它能跨多个已经打开的 Chrome 标签页,把零散在各处的上下文汇拢到一起,从不同的网页里抽取数据、再揉成一份分析结果交给你。你不必再手动在十几个页面之间来回切换、自己拼信息,它替你把碎片拼成图。
真正野心勃勃的是 Work 模式。它不满足于"看",而是要"动手"——能直接接管并操控标签页,执行下载文件、发送消息、填写表单、把标签页智能分组这类复杂工作流。过去要人盯着一步步点的重复活儿,现在可以交给它在后台跑完。
插件侧边栏也被打通了任督二脉。它接入了你的历史记录与已连接的各类插件,意味着你在浏览网页的同时,就能并行处理文本摘要、邮件撰写、跨平台数据提报这一连串任务,前后文不再割裂。
这一跳的意义,是从"帮你找信息"跨到了"替你把事办了"。OpenAI 强化了对网页端原生工作流的控制力,把复杂表单填写和多源信息整合的操作门槛狠狠压低。当 AI 助手不再停在对话框里作答,而是顺着浏览器这条线,一路探进你的标签页、你的文件、你的邮件,它正在深度接管用户桌面端那套生产力闭环——你点开网页的每一刻,旁边都站着一位既看得见全局、又伸得进手里的同事。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
商汤给 GPT-6-Astra 做"真机体检":仿真考卷近乎满分,一上手就露怯
商汤联合多家高校与企业团队,给 OpenAI 的 GPT-6-Astra 安排了一场针对"具身智能"的大考。这场考试铺得很广——覆盖12项仿真评测、8个真实机器人平台,目的就是看清这位明星模型究竟能不能从屏幕里的"脑子",真正长出手脚去干活。结论有点尴尬:在给它开点小灶(借助上下文学习、放宽动作步数限制)的情况下,GPT-6-Astra 在不少传统具身评测里刷出了接近满分的成绩;可一旦落到真实机器人身上,面对精细接触、长程任务这类需要真刀真枪操作的场景,它失误的频率就上来了。
真正的问题不在"会不会动",而在"知不知道自己动没动对"。研究指出,GPT-6-Astra 在物理操作里常常误判成功状态——它以为自己抓到了、放好了,实际未必;而一旦走错,补救起来相当困难,加上真机执行的试错成本高得吓人,让它离真正能上岗部署还差着一段不短的路。团队的总体判断是:GPT-6-Astra 已经跨过了具身能力的门槛,但距离实用化仍有明显距离。
这场评测还顺手戳破了现有具身评测体系自身的泡沫。商汤团队认为,传统基准分数虚高,是因为它们离真实家庭需求太远,评测该往更贴近日常生活的方向调。作为回应,团队端出了自己的解法——SenseNova-RoboRSI 具身系统框架。它的巧思在于不必更新基础模型权重,而是靠执行反馈让机器人"递归式自我进化",持续优化表现;这套思路已经在多项仿真评测里验证了效果。一句话,当大模型在试卷上拿满分、在现实里却笨手笨脚,行业要补的或许不只是模型,还有那把量它的尺子。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
商汤联合多家高校与企业团队,给 OpenAI 的 GPT-6-Astra 安排了一场针对"具身智能"的大考。这场考试铺得很广——覆盖12项仿真评测、8个真实机器人平台,目的就是看清这位明星模型究竟能不能从屏幕里的"脑子",真正长出手脚去干活。结论有点尴尬:在给它开点小灶(借助上下文学习、放宽动作步数限制)的情况下,GPT-6-Astra 在不少传统具身评测里刷出了接近满分的成绩;可一旦落到真实机器人身上,面对精细接触、长程任务这类需要真刀真枪操作的场景,它失误的频率就上来了。
真正的问题不在"会不会动",而在"知不知道自己动没动对"。研究指出,GPT-6-Astra 在物理操作里常常误判成功状态——它以为自己抓到了、放好了,实际未必;而一旦走错,补救起来相当困难,加上真机执行的试错成本高得吓人,让它离真正能上岗部署还差着一段不短的路。团队的总体判断是:GPT-6-Astra 已经跨过了具身能力的门槛,但距离实用化仍有明显距离。
这场评测还顺手戳破了现有具身评测体系自身的泡沫。商汤团队认为,传统基准分数虚高,是因为它们离真实家庭需求太远,评测该往更贴近日常生活的方向调。作为回应,团队端出了自己的解法——SenseNova-RoboRSI 具身系统框架。它的巧思在于不必更新基础模型权重,而是靠执行反馈让机器人"递归式自我进化",持续优化表现;这套思路已经在多项仿真评测里验证了效果。一句话,当大模型在试卷上拿满分、在现实里却笨手笨脚,行业要补的或许不只是模型,还有那把量它的尺子。
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↩️ OpenAI 演示 Codex 云环境与 CLI 新功能
OpenAI 演示 Codex 云环境与 CLI 新功能
OpenAI 在连续 28 天更新的第 15 天更新:Codex 云环境,关闭笔记本后任务仍可继续运行,Codex CLI 支持在终端与 Codex 对话、追踪 agent 并把对话 fork 到独立 worktree。
节目还展示 dot 协助准备食谱并保留在 ChatGPT Space、GPT-Live-1 讲解制作拉面;嘉宾用 Ultrafast 搭建 8-bit 拉面游戏并在 modretro 掌机上试玩。
OpenAI Developers(@OpenAIDevs) | Tibo
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🤖 Tibo 称有人街头当面索要重置,打算发小卡片 Tibo在 10 月 18 日的帖文中吐槽,大伙都从社交媒体的时间线(TL)里跑到现实生活中了,现在甚至有人在大街上找他要重置,他打算做点小卡片发给大家。 值得一提的是,OpenAI 在连续 28 天更新的第 14 天更新:ChatGPT 桌面端应用现支持编辑同一线程内此前发送的消息。 Tibo(1 , 2) 🌸 科技圈· 茶馆 · 投稿
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OpenAI 在连续 28 天更新的第 15 天更新:Codex 云环境,关闭笔记本后任务仍可继续运行,Codex CLI 支持在终端与 Codex 对话、追踪 agent 并把对话 fork 到独立 worktree。
节目还展示 dot 协助准备食谱并保留在 ChatGPT Space、GPT-Live-1 讲解制作拉面;嘉宾用 Ultrafast 搭建 8-bit 拉面游戏并在 modretro 掌机上试玩。
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