OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
当前，AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围，每当有新的东西发布，便迅速引发广泛关注与高度评价，仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈，从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南，就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”，一时间风头无两。
现在，AI 产品仅仅只靠机器人尬聊，已经留不住用户了，这是显而易见的新共识。
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI agents」一篇进行了翻译。除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
最近，一位 X 网友向 OpenAI CEO Sam Altman 提问：「我很好奇，人们在和模型互动时频繁说『请』和『谢谢』，到底会让 OpenAI 多花多少钱的电费？」尽管没有精确的统计数据，但 Altman 还是半开玩笑地给出了一个估算——千万美元。他也顺势补了一句，这笔钱到底还是「花得值得」的。
OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「AI in the Enterprise」一篇进行了翻译。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
OpenAI首席财务官Sarah Friar探讨了通往AGI的发展路径，目前OpenAI已到达第三阶段：智能体（Agent）。除Operator和深度研究Deep Research智能体外，OpenAI即将发布全球最强编程智能体。
