OpenAI最近向股东们做了汇报，豪言将在未来五年烧1150亿美元，主要用于将自建的数据中心。与此同时，OpenAI也预测2030年营收将达到2000亿美元。OpenAI的信心因何如此充足？
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
今天吃到一个科技圈的瓜，主角是 77 岁的 AI 教父 Geoffrey Hinton，诺贝尔奖图灵奖得主。
刚刚，据华尔街日报报道，OpenAI 正在为一部名为《Critterz》的动画长片提供工具和算力支持，预计将在明年 5 月的戛纳电影节上首映。《Critterz》讲的是一群森林小生物在陌生人打扰村庄后踏上冒险的故事。OpenAI 的创意专家 Chad Nelson 三年前在尝试用刚推出的 DALL-E 图像生成工具制作短片时
GPT-5，一夜又成为了编码圈的顶流。AI大牛Karpathy发文狂赞，Claude Code折腾一小时没搞定的难题，GPT-5 Pro十分钟就完成了，奥特曼秒回感谢。
OpenAI重磅结构调整：ChatGPT「模型行为」团队并入Post-Training，前负责人Joanne Jang负责新成立的OAI Labs。而背后原因，可能是他们最近的新发现：评测在奖励模型「幻觉」，模型被逼成「应试选手」。一次组织重组+评测范式重构，也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
七岁学音乐，剑桥读硕期间组乐队，Alexander Cobb一度以为音乐是毕生挚爱。但奥特曼的一场演讲，当头一棒，让他醍醐灌顶：果断自学编程搞AI，十个月后投身创业，坚信AI是新的「互联网」，终将掀起第四次工业革命。
好家伙，我直呼好家伙。 号称「赛博白月光」的 GPT-4o，在它的知识体系里，对日本女优「波多野结衣」的熟悉程度，竟然比中文日常问候语「您好」还要高出 2.6 倍。
AI 最臭名昭著的 Bug 是什么？不是代码崩溃，而是「幻觉」—— 模型自信地编造事实，让你真假难辨。这个根本性挑战，是阻碍我们完全信任 AI 的关键障碍。
《金融时报》最新消息，OpenAI 正在和博通合作，自研一颗代号 “XPU” 的 AI 推理芯片，预计会在 2026 年量产，由台积电代工。不同于英伟达 的 GPU，这款芯片不会对外销售，而是专门满足 OpenAI 内部的训练与推理需求，用来支撑即将上线的 GPT-5 等更庞大的模型。
