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OpenAI
研究和部署通用人工智能系统的公司。
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最新报道
AI 使用方法
上下文越长，答案越不准：资料该喂到什么程度
模型的可用上下文远短于标称上下文，退化也会在窗口用满之前逐步出现。五份独立测量揭示了长上下文失效的机制；成本、延迟和资料筛选共同决定一次调用该放多少内容。
AI 治理
AI 幻觉：哪些输出必须核验
幻觉会持续出现，背后有训练与评测规则的激励。文章结合一手研究，解释其成因和可检测程度，并按“错误能否被发现、能否撤回”整理核验清单。
模型与算法
别把重要工作流押在一个 AI 工具上
从输入、规则、验收、适配层和人工接管出发，说明如何评估单一 AI 工具依赖，并用实测建立可维护的降级路径。
人工智能
当 AI 直接给出答案，谁还会点开原网站？
以 Pew 的浏览行为数据和生成式搜索研究为边界，区分答案满足、来源打开、核验和任务完成，并为内容网站提出可证伪的页面责任与测量框架。
人工智能
当 AI 开始替你工作，改变的是判断、权限与责任边界
从任务自动化与工作流委托的区别出发，分析 AI 连续执行任务后判断位置、行动权限、证据链、责任归属与能力形成机制如何变化，并提出一套可执行的五步治理方案。
人工智能
从 128K 到 1M：长文本工作流省下了什么，又增加了什么
把长上下文放回合同审阅、跨版本对照和技术决策这些具体任务中，比较 128K 与 1M 各自解决什么问题，以及检索、引用和版本控制为何仍不可缺。
人工智能
开放模型会怎样影响用户的控制权、成本与选择
区分开放访问、开放权重与开放源码，比较托管 API、托管开放模型和自托管在数据控制、许可、成本、运维、安全更新与可迁移性方面的真实取舍，并给出八项决策检查。