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OpenAI拟推行组织验证机制，使用先进模型API需验证身份
OpenAI在其支持页面表示，该公司可能很快就会要求组织机构完成身份验证流程，以便访问未来某些AI模型。该验证流程称为“已验证组织”（Verified Organization）。
该支持页面上称：“这是开发者解锁OpenAI平台上最先进模型和功能的一种新方式” 。验证要求提供来自OpenAI API支持国家的政府签发的身份证明。OpenAI表示，一个ID每90天只能验证一个组织，并不是所有组织都有资格进行验证。
TechCrunch | OpenAI
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OpenAI在其支持页面表示，该公司可能很快就会要求组织机构完成身份验证流程，以便访问未来某些AI模型。该验证流程称为“已验证组织”（Verified Organization）。
该支持页面上称：“这是开发者解锁OpenAI平台上最先进模型和功能的一种新方式” 。验证要求提供来自OpenAI API支持国家的政府签发的身份证明。OpenAI表示，一个ID每90天只能验证一个组织，并不是所有组织都有资格进行验证。
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Twitter（现为 X）和 Square（现为 Block）的联合创始人杰克·多西 (Jack Dorsey) 发表了一篇简短的帖子，宣称应“废除所有知识产权法”，引发了整个周末有关知识产权、专利和版权的争论。
X 现任所有者埃隆·马斯克很快回复道：“我同意。”
目前尚不清楚究竟是什么引发了这些评论，但这些评论发表之际，包括 OpenAI（马斯克是 OpenAI 的联合创始人、竞争对手，并且正在法庭上挑战OpenAI ）在内的人工智能公司正面临多起诉讼，指控他们侵犯了版权来训练他们的模型。
作家林肯·米歇尔 (Lincoln Michel)写道： “如果没有知识产权法，杰克和埃隆的公司就不会存在”，并补充道：“他们就是讨厌艺术家。”
多西在随后的回复中详细阐述了他的立场，他写道，有“更好的模式来支付创作者的费用”，同时声称“目前的模式从创作者身上榨取了太多，而且只会寻租”。
马斯克的回答至少与他过去的言论一致，例如他告诉杰·雷诺“专利是给弱者的”。
十年前，在所谓的“专利赠予”中，他承诺特斯拉不会对其他“善意”使用专利的公司强制执行专利。（该公司随后就专利问题起诉了澳大利亚的Cap-XX公司，但该公司表示，这是对Cap-XX公司针对特斯拉子公司提起的诉讼的回应。）
🗒 标签: #马斯克 #知识产权
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访问OpenAI API中的未来AI模型或需验证ID
据OpenAI官网支持页面上周发布的一则消息显示，该公司可能很快会要求组织完成身份验证流程，才能使用某些未来的人工智能模型。该验证流程名为 “经验证的组织”，官网页面上称其为开发者解锁OpenAI平台最先进模型和功能的一种新方式。验证需要提供来自OpenAI API所支持国家的政府颁发的身份证明文件。一个身份证明文件每九十天只能验证一个组织，且并非所有组织都有资格进行验证。官网页面中提到：遗憾的是，少数开发者故意违反OpenAI的使用政策，不当使用OpenAI API。为减少人工智能的不安全使用，同时继续向更广泛的开发者群体提供先进模型，OpenAI增加了这一验证流程。”
—— Techcrunch
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据OpenAI官网支持页面上周发布的一则消息显示，该公司可能很快会要求组织完成身份验证流程，才能使用某些未来的人工智能模型。该验证流程名为 “经验证的组织”，官网页面上称其为开发者解锁OpenAI平台最先进模型和功能的一种新方式。验证需要提供来自OpenAI API所支持国家的政府颁发的身份证明文件。一个身份证明文件每九十天只能验证一个组织，且并非所有组织都有资格进行验证。官网页面中提到：遗憾的是，少数开发者故意违反OpenAI的使用政策，不当使用OpenAI API。为减少人工智能的不安全使用，同时继续向更广泛的开发者群体提供先进模型，OpenAI增加了这一验证流程。”
—— Techcrunch
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🚀谷歌Gemini 2.5发布，重夺AI领导地位：谷歌发布Gemini 2.5 Pro Experimental，在LMArena、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam和AIME等测试中均排名第一，创意写作表现出色，用户评价为当前最佳大模型。Gemini 2.5反应迅速且成本低廉，上下文窗口高达100万tokens。此外，谷歌开源模型Gemma 3性能媲美Llama 4和DeepSeek-V3等顶尖开源模型。
(科技情报)
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(科技情报)
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神秘模型上线三天已被玩疯 网友发现大量OpenAI痕迹
有网友试着用它挑战MC-Bench，生成《我的世界》风格的场景，并对比了4o-mini，结果高下立判：还有人系统测试了它的编程水平，发现Optimus Alpha在Ruby语言上是表现最好的模型。有人更是直接称赞，Optimus Alpha必须是SOTA。惊讶于其优异表现的同时，Optimus Alpha神秘身份也引发了猜测……百万上下文窗口，面向现实世界任务Optimus Alpha支持百万上下文窗口，最大输出位32K。并且响应速度很快，首个Token延迟中位数仅有0.81秒，输出速度中位数为每秒24.8个Token。同时介绍中提到，Optimus Alpha主要面向现实世界中的任务，并特别提及了编程。有博主让它写一个带购物车功能的电商网站，结果Optimus Alpha设计出了合理的UI界面，其他很多AI都翻车的购物车功能也能正常工作，并且跨越不同文件时也一切正常。或者写一个贪吃蛇游戏，不仅能正常工作，还加入了蛇头部颜色变化、蛇身颜色渐变等巧妙设计，在新思上胜过了一些其他AI编程工具。甚至还有人用它编写出了OCR文字识别应用，支持手写文字的那种。成绩方面，其Elo分数为1338，在榜单中排名第二，仅次于Claude 3.7 Sonnet，领先于DeepSeek-R1，以及疑似Optimus Alpha前身的Quasar Alpha。特别是在SQL数据库查询任务上，Optimus Alpha取得了最高的平均成绩。Aider榜单则显示，Optimus Alpha的编程能力与Quasar Alpha，以及Grok 3和中号o3-mini接近，略胜过GPT-4.5-preview。除了编程之外，Optimus Alpha在创意写作上也表现优异，Elo分数排名第四，位列DeepSeek-V3之后。神秘模型来自OpenAI？最简单粗暴的调查方式，就是直接让模型自己交代。因为模型发出来的目的就是收集反馈，Optimus Alpha目前在OpenRouter上可以免费使用，也就有了试验的可能。当被问及身份时，Optimus Alpha毫不犹豫地说自己是ChatGPT。如果追问具体版本，回答则是“基于GPT-4，知识截止时间2024年6月”。此外，还有人直接根据Optimus这个名字，联想到特斯拉的擎天柱机器人，认为神秘模型来自马斯克。但也有人认为这是奥特曼的障眼法，如果信了它来自马斯克旗下的公司就正中奥特曼下怀了。而更有说服力的证据，还要从已经下线的Quasar Alpha说起，它最早出现在本月2日。Reddit上有网友发现，在试图用Quasar Alpha进行违规操作时，模型的拒绝方式和OpenAI非常相似。而这名网友提到的Tokenizer bug，指的是更早之前有人发现Quasar Alpha在执行中译英任务时出现了GPT-4o同款的已读乱回现象。这个bug似乎是OpenAI独有，Grok、Claude以及DeepSeek上都不会出现此类情况。还有人甚至进行了更为复杂的分析——AI研究员Sam Paech（前面的创意写作榜单也是他发起的）通过模型回答中的差异，利用信息学方法试图建立模型之间的关联。结果Paech发现，Quasar Alpha与OpenAI的模型极为相近，并且特别点明了是GPT-4.5-preview。后来，奥特曼也在推文中暗示了Quasar Alpha的身份。终于可以回到Optimus Alpha，测试发现，ChatGPT和Quasar Alpha中的同款bug，再次出现在了其中。Paech这边也有新结果，在最新的谱系图中加入了Optimus Alpha，与其最接近的模型是今年3月27日更新的ChatGPT-4o。而从时间上看，Quasar Alpha的下架时间是Optimus Alpha上线次日，因此有人认为Optimus Alpha是Quasar Alpha的替代。除了实验观察到的种种迹象之外，以神秘模型的方式对新模型进行社区测试，已经是OpenAI的传统艺能。加上奥特曼对Quasar Alpha的暗示，Optimus Alpha来自OpenAI的概率，整体看还是非常高的。至于再具体的细节，结合OpenAI刚刚泄露出的“GPT-4.1”，被视为是GPT-4o的升级，加上Paech最新谱系图的印证……你认为这个神秘模型的真实身份是什么呢？参考链接：[1]https://x.com/TheMattBerman/status/1910813233008509191[2]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jrd0a9/chinese_response_bug_in_tokenizer_suggests/[3]https://x.com/sam_paech/status/1910346895110848553 ...
PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1492502.htm
手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1492502.htm
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有网友试着用它挑战MC-Bench，生成《我的世界》风格的场景，并对比了4o-mini，结果高下立判：还有人系统测试了它的编程水平，发现Optimus Alpha在Ruby语言上是表现最好的模型。有人更是直接称赞，Optimus Alpha必须是SOTA。惊讶于其优异表现的同时，Optimus Alpha神秘身份也引发了猜测……百万上下文窗口，面向现实世界任务Optimus Alpha支持百万上下文窗口，最大输出位32K。并且响应速度很快，首个Token延迟中位数仅有0.81秒，输出速度中位数为每秒24.8个Token。同时介绍中提到，Optimus Alpha主要面向现实世界中的任务，并特别提及了编程。有博主让它写一个带购物车功能的电商网站，结果Optimus Alpha设计出了合理的UI界面，其他很多AI都翻车的购物车功能也能正常工作，并且跨越不同文件时也一切正常。或者写一个贪吃蛇游戏，不仅能正常工作，还加入了蛇头部颜色变化、蛇身颜色渐变等巧妙设计，在新思上胜过了一些其他AI编程工具。甚至还有人用它编写出了OCR文字识别应用，支持手写文字的那种。成绩方面，其Elo分数为1338，在榜单中排名第二，仅次于Claude 3.7 Sonnet，领先于DeepSeek-R1，以及疑似Optimus Alpha前身的Quasar Alpha。特别是在SQL数据库查询任务上，Optimus Alpha取得了最高的平均成绩。Aider榜单则显示，Optimus Alpha的编程能力与Quasar Alpha，以及Grok 3和中号o3-mini接近，略胜过GPT-4.5-preview。除了编程之外，Optimus Alpha在创意写作上也表现优异，Elo分数排名第四，位列DeepSeek-V3之后。神秘模型来自OpenAI？最简单粗暴的调查方式，就是直接让模型自己交代。因为模型发出来的目的就是收集反馈，Optimus Alpha目前在OpenRouter上可以免费使用，也就有了试验的可能。当被问及身份时，Optimus Alpha毫不犹豫地说自己是ChatGPT。如果追问具体版本，回答则是“基于GPT-4，知识截止时间2024年6月”。此外，还有人直接根据Optimus这个名字，联想到特斯拉的擎天柱机器人，认为神秘模型来自马斯克。但也有人认为这是奥特曼的障眼法，如果信了它来自马斯克旗下的公司就正中奥特曼下怀了。而更有说服力的证据，还要从已经下线的Quasar Alpha说起，它最早出现在本月2日。Reddit上有网友发现，在试图用Quasar Alpha进行违规操作时，模型的拒绝方式和OpenAI非常相似。而这名网友提到的Tokenizer bug，指的是更早之前有人发现Quasar Alpha在执行中译英任务时出现了GPT-4o同款的已读乱回现象。这个bug似乎是OpenAI独有，Grok、Claude以及DeepSeek上都不会出现此类情况。还有人甚至进行了更为复杂的分析——AI研究员Sam Paech（前面的创意写作榜单也是他发起的）通过模型回答中的差异，利用信息学方法试图建立模型之间的关联。结果Paech发现，Quasar Alpha与OpenAI的模型极为相近，并且特别点明了是GPT-4.5-preview。后来，奥特曼也在推文中暗示了Quasar Alpha的身份。终于可以回到Optimus Alpha，测试发现，ChatGPT和Quasar Alpha中的同款bug，再次出现在了其中。Paech这边也有新结果，在最新的谱系图中加入了Optimus Alpha，与其最接近的模型是今年3月27日更新的ChatGPT-4o。而从时间上看，Quasar Alpha的下架时间是Optimus Alpha上线次日，因此有人认为Optimus Alpha是Quasar Alpha的替代。除了实验观察到的种种迹象之外，以神秘模型的方式对新模型进行社区测试，已经是OpenAI的传统艺能。加上奥特曼对Quasar Alpha的暗示，Optimus Alpha来自OpenAI的概率，整体看还是非常高的。至于再具体的细节，结合OpenAI刚刚泄露出的“GPT-4.1”，被视为是GPT-4o的升级，加上Paech最新谱系图的印证……你认为这个神秘模型的真实身份是什么呢？参考链接：[1]https://x.com/TheMattBerman/status/1910813233008509191[2]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jrd0a9/chinese_response_bug_in_tokenizer_suggests/[3]https://x.com/sam_paech/status/1910346895110848553 ...
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OpenAI揭秘GPT-4.5训练：10万块GPU，几乎全员上阵，有出现过“灾难性问题”
OpenAI近日披露了一些GPT-4.5研发细节，训练耗时两年，动用10万块GPU，几乎全员参与。过程中遭遇基础设施故障、隐藏Bug等问题，团队不得不“边修边训”。
模型性能较GPT-4提升约10倍，智能增强效果超出预期。OpenAI发现，未来突破关键在于数据效率，而非算力。系统架构正转向多集群，未来或需千万级GPU协作。
团队还分享了数据长尾效应与Scaling Law的关系，以及算法与系统协同设计的经验。GPT-4.5的成功验证了Scaling Law的长期有效性。
完整分享内容｜YouTube
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OpenAI近日披露了一些GPT-4.5研发细节，训练耗时两年，动用10万块GPU，几乎全员参与。过程中遭遇基础设施故障、隐藏Bug等问题，团队不得不“边修边训”。
模型性能较GPT-4提升约10倍，智能增强效果超出预期。OpenAI发现，未来突破关键在于数据效率，而非算力。系统架构正转向多集群，未来或需千万级GPU协作。
团队还分享了数据长尾效应与Scaling Law的关系，以及算法与系统协同设计的经验。GPT-4.5的成功验证了Scaling Law的长期有效性。
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☁️ PDF: https://drive.google.com/file/d/1AbaBYbEa_EbPelsT40-vj64L-2IwUJHy/view
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Prompting guide 101（2024版）: https://services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf
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