今年 5 月，有研究者发现 OpenAI 的模型 o3 拒绝听从人的指令，不愿意关闭自己，甚至通过篡改代码避免自动关闭。类似事件还有，当测试人员暗示将用新系统替换 Claude Opus 4 模型时，模型竟然主动威胁程序员，说如果你换掉我，我就把你的个人隐私放在网上，以阻止自己被替代。
三周前，我离开了 OpenAI[1]。我是在 2024 年 5 月加入这家公司的。我想分享我的这些思考，是因为外界关于 OpenAI 在做什么的讨论充满了迷雾和噪音，但很少有人能第一手地描述在那里工作的文化到底是什么感觉。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
Grok 4 发出之后，风评非常两级。有人大喷特喷，觉得它又贵又不好用。有的则啧啧称神，断言「AGI 已经实现啦」。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
「停止研究 RL 吧，研究者更应该将精力投入到产品开发中，真正推动人工智能大规模发展的关键技术是互联网，而不是像 Transformer 这样的模型架构。」
曾被 OpenAI 相中，开价 30 亿美元的 AI 编程初创公司 Windsurf，如今转身投奔了 Google。就在刚刚，Google 宣布将 Windsurf 部分高管及工程团队纳入其旗下的 DeepMind 团队，重点推进「代理式编码」（Agentic Coding）方向的研究。
2025 年已经过半， 文本生成大模型是否已经进入下半场了？ OpenAI 完全不重视 API 市场？ Grok3 根本没人用？ 「大模型战」未来的走向如何？
就在刚刚，据《连线》杂志报道，OpenAI 总裁 Greg Brockman 本周二在公司 Slack 群里宣布从特斯拉、xAI 和 Meta 挖来四位硬核工程师，并将加入 OpenAI 的扩展团队。值得一提的是，Dalton 和 Ruddarraju 之前也都曾在 Robinhood 工作过。
大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
