DogeDesigner@cb_doge · 5月6日11

ChatGPT is so dumb.

译ChatGPT 真笨。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月6日56

http://x.com/i/article/2051727987352141824 # April for OpenAI Developers April kept the changelog busy. Here’s what changed for developers building with OpenAI: It’s 5/5, so yes, GPT-5.5 gets the first slot: Our community is putting GPT-5.5 to work: Codex got more plugins to work with your go-to tools: Chronicle helps Codex pick up where you left off: Bring your setup and your team to Codex: The Agents SDK added more control for long-running agents: Building with TypeScript? We also talked to our sandbox partners @vercel, @CloudflareDev, and @modal about Agents SDK: WebSockets came to the Responses API: Symphony turns issue queues into agent workflows: Create and edit images in Codex and the API: People are turning gpt-image-2 into visual workflows: Build interactive voice apps: A lot has shipped, and the stack keeps moving. Follow @OpenAIDevs on X to stay up to date.

译OpenAI在四月份为开发者推出多项重要更新。核心是GPT-5.5的发布和广泛应用，社区已积极采用。Codex获得增强，支持更多插件集成、Chronicle上下文记忆功能以及团队协作。Agents SDK增加了对长时间运行智能体的控制，并新增TypeScript支持。API方面，Responses API引入WebSockets支持，Symphony功能可将问题队列转化为智能体工作流。图像创建与编辑功能已集成至Codex和API，同时支持构建交互式语音应用，推动开发者工具生态发展。

TestingCatalog News 🗞@testingcatalog · 5月6日77

OPENAI 🚨: GPT-5.5 Instant is rolling out to all users on ChatGPT! "gpt-5.5-chat-latest" is coming to APIs as well. > Much more concise. Better memory. More personalized. Instant testing time 👀

译OPENAI 🚨: GPT-5.5 Instant 正在向所有 ChatGPT 用户推出！"gpt-5.5-chat-latest" 也将进入 API。 > 更加简洁。更好的记忆。更个性化。 即时测试时间 👀

Sam Altman@sama · 5月6日50

i would like to talk to people who have built amazing things with 5.5 that weren't possible with earlier models. i am especially interested in examples that took ludicrous token budgets. thanks.

译我想与那些利用5.5版本构建了惊人项目的人交流，这些项目在早期模型中是无法实现的。我特别关注那些消耗了巨额令牌预算的案例。谢谢。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月6日73

The updated Agents SDK is now available in TypeScript, with support for sandbox agents and an open-source harness built in.

译更新后的 Agents SDK 现已提供 TypeScript 版本，支持沙盒代理并内置开源测试框架。 [引用 @OpenAIDevs]：构建可长期运行的代理，获得更多对代理执行的控制权。 Agents SDK 的新功能： • 在受控沙盒中运行代理 • 检查并自定义开源测试框架 • 控制记忆创建时机及存储位置

Sam Altman@sama · 5月6日69

5.5 instant comes to ChatGPT today! imo it is a pretty big upgrade, i really like using it.

译5.5 instant 今日登陆 ChatGPT！ 在我看来这是一个相当大的升级，我真的很喜欢使用它。 [引用 @ericmitchellai]：Excited that we're updating the default model in ChatGPT today! 5.5 instant 在智能、图像感知和事实准确性方面都有显著提升。 它还更新了写作风格，使其更平实、更直接。 你的愿望清单上有什么？

宝玉@dotey · 5月6日77

OpenAI 把 ChatGPT 的默认模型升级成了 GPT-5.5 Instant，从今天开始替换原来的 GPT-5.3 Instant，全量推送给所有用户。 Instant 是 ChatGPT 里反应最快的日常档，几亿人每天都在用，这次升级针对的也是日常问答场景。 【1】幻觉显著减少 OpenAI 内部测试的数据：在医疗、法律、金融这类答错代价很高的高风险问题上，GPT-5.5 Instant 编造事实的概率比上一代少 52.5%。在用户实际标记过"这答错了"的对话上，错误率降 37.3%。 跑分跟着上来：博士级科学题 GPQA 从 78.5% 升到 85.6%，AIME 2025 数学竞赛从 65.4% 跳到 81.2%，多模态推理 MMMU-Pro 从 69.2% 提到 76%。 【2】回答更短，废话更少 以前 ChatGPT 经常被吐槽答得太啰嗦，问个简单问题能给你回三屏。新版明显收敛，不必要的反问、过度排版和表情符号都少了。 【3】主动用你的过去聊天记录 如果你连了 Gmail、上传过文件、之前和它聊过别的事，新版会更主动地把这些内容拿来用。比如问"推荐一家新茶饮店"，它会参考你之前说过常去哪、偏好哪种风格，给出更贴你的答案，而不是泛泛列几家热门店。 OpenAI 同时上线了一个叫"记忆来源"（memory sources）的功能，每条用到记忆的回答都可以点开看具体引用了什么，不想被引用的内容随时删掉。 【4】发布节奏 今天起向所有 ChatGPT 用户推送，免费档也能用。API 里的别名是 chat-latest。付费用户想保留旧版的，GPT-5.3 Instant 在模型设置里还会留三个月。 个性化记忆功能先上 Plus 和 Pro 的网页端，移动端随后跟进，Free、Go、Business、Enterprise 之后再逐步开放。

译OpenAI 将 ChatGPT 默认模型全面升级为 GPT-5.5 Instant，替换原有的 GPT-5.3 Instant，并向所有用户推送。新模型显著减少了事实幻觉，在医疗、法律等高风险领域的错误率大幅降低，并在多项基准测试中性能提升。回答风格更为简洁，减少冗余内容。同时增强了记忆功能，能主动利用用户历史聊天记录等数据提供个性化回答，并上线“记忆来源”功能供用户管理引用。免费用户即可使用新版模型，付费用户可保留旧版三个月。个性化记忆功能将逐步向各版本用户开放。

AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️@AISafetyMemes · 5月6日35

Reminder that OpenAI *and* Anthropic think we have 0-2 years left A few companies are accelerating humanity into a black hole just to see what happens

译提醒一下，OpenAI *和* Anthropic 都认为我们只剩下0-2年时间 几家公司正加速将人类推入黑洞，只为看看会发生什么

ChatGPT@ChatGPTapp · 5月6日83

GPT-5.5 Instant is starting to roll out to everyone in ChatGPT. Much more concise. Better memory. More personalized. And it's way easier to talk to. Really.

译GPT-5.5 Instant 开始向所有 ChatGPT 用户推出。 更简洁。记忆更佳。更个性化。 而且对话体验顺畅得多。真的。

OpenAI@OpenAI · 5月6日86

GPT-5.5 Instant is starting to roll out in ChatGPT. It’s a big upgrade, giving you smarter, clearer, and more personalized answers in a warmer, more natural tone. And it's also more concise, which we heard you wanted. We think you'll love chatting with it.

译GPT-5.5 Instant 正在 ChatGPT 中逐步推出。 这是一次重大升级，以更温暖、更自然的语调为您提供更智能、更清晰、更个性化的答案。 同时它也更加简洁，这正是我们所了解到的用户需求。我们相信您会喜欢与它对话。

Eric@ericmitchellai · 5月6日82

Excited that we're updating the default model in ChatGPT today! 5.5 instant is a substantial improvement in intelligence, image perception, and factuality. It also updates the writing style to be a bit plainer and more straightforward. What was on your wishlist?

译OpenAI宣布将ChatGPT的默认模型更新为GPT-5.5 Instant。新版模型在智能水平、图像理解能力和事实准确性方面均有显著提升。其回应风格变得更简洁、直接和自然，同时提供更个性化和清晰的答案。此次升级基于用户反馈，旨在提供更优质的对话体验。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月6日83

Nice, big update: OpenAI is rolling out GPT-5.5 Instant in ChatGPT as the new default model (very good jumps in benchmark) The upgrade makes ChatGPT smarter, more factual, more dependable, and better at everyday tasks like image analysis, STEM questions, writing, and high-accuracy domains such as medicine, law, and finance. The bigger shift is personalization: ChatGPT can now use saved memories, past chats, files, and connected Gmail context more effectively, while showing users which memory sources influenced a response. GPT-5.5 Instant will roll out to all ChatGPT users over the next two days, while personalization improvements are coming first to Plus and Pro users on web, with mobile following soon. In the API, it will be available as gpt-5.5-chat-latest.

译OpenAI正式将GPT-5.5 Instant设置为ChatGPT的新默认模型，该模型在基准测试中表现大幅提升，变得更智能、准确和可靠。其在图像分析、STEM、写作及医学、法律等高精度领域能力增强。核心升级在于个性化功能，能有效利用用户保存的记忆、过往聊天、文件和Gmail上下文，并展示影响回复的记忆来源。该模型将在未来两天内向所有用户推出，个性化改进优先面向网页版Plus和Pro用户，移动版随后跟进；API版本为gpt-5.5-chat-latest。官方表示，升级后的模型能提供更智能、清晰、个性化的答案，语气温暖自然且更简洁。

Sam Altman@sama · 5月5日23

hey chat, we haven't forgotten about you 👀

译各位，我们没忘记你们 👀

凡人小北@frxiaobei · 5月5日45

AI 研发团队长这样： codex + figma = 产品 codex + github = 开发 codex + compute = 测试 codex + cloudflare（wrangler / cf cli / code mode）= 运维 最后一组目前做得最好。

Berryxia.AI@berryxia · 5月5日56

我擦！奥特曼这一波赢麻了！ 最让人意外的是👇 OpenAI Codex 的 npm 下载量突然暴增到每周 4600 万，Claude Code 只有 49.1 万，差距直接拉到接近 100 倍。 TickerTrends 的图表显示：4月30日完成交叉后，Codex 份额还在加速扩大，而 Claude Code 明显放缓。 Sam Altman 亲自下场回复：“codex is doing great but this is not possibly accurate。” 这波下载大战，表面上看是 Codex 完胜， 但社区立刻炸锅了：Claude Code 几个月前就已经官方弃用 npm 安装方式，只推荐原生安装器！ 而 Codex 的 4600 万下载里，到底有多少是真实开发者？多少是 CI 流水线自动拉取、锁文件刷新、甚至可能的 bot 流量？ 真正的对比，从来不是谁“被下载”更多，而是谁被开发者真正留在电脑里、每天打开用。 Codex 靠着 OpenAI 的巨大生态和 VS Code 绑定，轻松拿到分发红利； Claude Code 则靠更高质量的工具体验，吸引了更忠诚的高意图用户。 下载量只是“安装战”， 真正决定胜负的，永远是“留存战”和“日活战”。 当两个顶级 AI 编码工具把战场从“谁更聪明”打到“谁下载更多”的时候， AI 工具的商业化竞争，才真正进入白热化。 你觉得最终赢家是靠分发取胜的 Codex，还是靠产品黏性取胜的 Claude Code？ 我觉得是gpt和cc的封控过于变态！

译OpenAI Codex的npm周下载量达4600万，远超Claude Code的49.1万，但社区指出对比存在偏差。Claude Code数月前已弃用npm安装方式，而Codex的巨大下载量可能包含大量自动化流水线拉取，未必反映真实使用。Sam Altman也回应数据可能不准确。竞争核心已从能力比拼转向商业化阶段，关键并非安装量，而是工具的实际留存率和日活跃度。Codex凭借生态绑定获得分发优势，Claude Code则以体验吸引高忠诚度用户，胜负取决于产品黏性。

Berryxia.AI@berryxia · 5月5日68

手机内卷到AI届？而且竟然非主流芯片厂商拿到AI巨头的订单？ OpenAI 终于不满足于只卖模型了，他们要直接造手机，而且是专为 AI Agent 量身打造的硬件底座。 最新产业调查更新：OpenAI 正加速首款 AI Agent 手机开发，最快 2027 上半年量产。背后动机可能包括年底 IPO 叙事 + AI Agent 手机竞争白热化。 供应链细节已经清晰： - 联发科大概率独家拿下处理器订单，基于天玑 9600 的客製版本 - 台积电 N2P 工艺在 2026 下半年投产 - 规格焦点是强化 ISP 实现高动态范围真实世界视觉感知 - 双 NPU 架构做 AI 算力分层 - LPDDR6 + UFS 5.0 彻底缓解记忆体瓶颈 - pKVM + inline hashing 强化安全性 若开发顺利，2027-2028 年预计出货约 3000 万台。 这不是又一款“带 AI 的手机”，而是第一次把 Agent 能力从 App 层直接推到系统层，让手机真正成为可感知、可决策、可长期执行的随身 Agent 底座。 当 OpenAI 从云端模型玩家变成硬件玩家，手机行业的下一场战争，才真正开始了。 你觉得 OpenAI 这款 AI Agent 手机，会把整个行业卷成什么样？

译OpenAI正加速开发其首款AI Agent手机，预计2027年上半年量产。该手机将AI Agent能力深度集成至系统层，使其成为可感知、决策与执行的随身智能底座。供应链方面，联发科独家提供基于天玑9600的定制处理器，采用台积电N2P工艺，并配备强化ISP、双NPU、LPDDR6内存及UFS 5.0存储等硬件。预计2027-2028年出货量约3000万台。此举标志OpenAI从软件模型商转向硬件领域，可能引发手机行业新一轮竞争。

Sam Altman@sama · 5月5日15

come for the rate limits, stay for the best model

译为速率限制而来，为最佳模型而留

Sam Altman@sama · 5月5日43

we have very efficient models, especially for their capability level happy codexing

译我们拥有非常高效的模型，尤其是考虑到它们的能力水平 祝编码愉快 [引用 @thekitze]：yo, i'm actually worried. codex limits are genuinely insane so it's sus af .. i feel this is an intentional move for a honeymoon period until we get over the claude → codex migration and then we get rugpulled hard

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月5日17

It’s 5/5. What are you building with GPT-5.5?

译今天是5月5日。 你们在用GPT-5.5构建什么？

Chubby♨️@kimmonismus · 5月5日47

For everyone who applied to the GPT-5.5 party but didn’t get a spot, OpenAI is 10x codex the rates until June.

译对于所有申请了GPT-5.5派对但未获得名额的人，OpenAI在六月前将Codex的使用费率降低至十分之一。 [引用 @sama]：我们将为所有申请了GPT-5.5派对但未能容纳的参与者准备一份心意。希望你们喜欢！

Chubby♨️@kimmonismus · 5月5日57

New ChatGPT Voice mode pretty much confirmed. And im really excited for it.

译新的 ChatGPT 语音模式基本确认了。 我对此感到非常兴奋。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月5日61

Codex has surpassed Claude Code in downloads. According to TickerTrends, the crossover happened on April 30, after which Codex continued to gain share while Claude Code’s growth visibly slowed. Claude 4.7 was released April 16th, GPT-5.5 April 24th. Connect the dots.

译Codex 在下载量上已超越 Claude Code。根据 TickerTrends，交叉点出现在 4 月 30 日，此后 Codex 持续扩大份额，而 Claude Code 的增长明显放缓。 Claude 4.7 发布于 4 月 16 日，GPT-5.5 发布于 4 月 24 日。把点连起来。

OpenRouter@OpenRouter · 5月5日65

We analyzed GPT 5.5 vs GPT 5.4 and found that costs increased between 49-92%. The 2x price hike of GPT 5.5 is mitigated by the model generating 19-34% fewer completion tokens for longer prompts. More analysis here: https://openrouter.ai/announcements/gpt55-cost-analysis

译我们分析了GPT 5.5与GPT 5.4，发现成本增加了49-92%。 GPT 5.5价格翻倍的影响因模型生成长提示时补全令牌减少了19-34%而有所缓解。 更多分析请见：https://openrouter.ai/announcements/gpt55-cost-analysis

meng shao@shao__meng · 5月5日55

OpenAI 如何实现规模化的低延迟语音 AI 语音交互的"自然感"完全建立在毫秒级响应之上。一旦网络抖动、首包慢、丢包，用户立刻感知为停顿、被打断或抢话失败。OpenAI 面对的约束有三条： · 全球可达：服务 9 亿+ 周活用户 · 首连快：会话建立后用户能立刻开口 · 媒体 RTT 低且稳：低抖动、低丢包，让对话节奏紧凑 为什么选 WebRTC？ WebRTC 把实时音视频里最难的部分（NAT 穿透、加密传输、编解码协商、抖动缓冲、回声消除等）做成了浏览器与移动端原生支持的标准栈。对 AI 产品而言，最关键的特性是 音频以连续流的形式到达——模型可以在用户还在说话时就开始转写、推理、调用工具乃至生成回答，这是"对讲机"和"对话感"的分水岭。 媒体架构选择：放弃 SFU，采用 Transceiver 模型 · SFU（选择性转发单元）：适合多方会议，把所有参与者的音视频汇聚后选择性转发。 · OpenAI 的实际负载：绝大多数会话是 1:1（一个用户对一个模型），对每一轮延迟都极敏感。 因此选择了 Transceiver 模型：边缘的 transceiver 服务终结 WebRTC 连接，再把媒体和事件转换为更简单的内部协议送往后端推理服务。所有 WebRTC 状态（ICE、DTLS 握手、SRTP 密钥、生命周期）只集中在 transceiver 一处，后端服务因此能像普通服务一样横向扩展，而不必充当 WebRTC 对端。 核心矛盾：WebRTC 与 Kubernetes 不兼容 最初版本是基于 Pion 的单 Go 服务，同时承担信令与媒体终结。但传统 WebRTC 的 "一会话一端口" 模型在 K8s 上水土不服： · 端口耗尽：高并发意味着上万个公网 UDP 端口；云负载均衡和 K8s Service 都不擅长管理这种大端口段。 · 安全面扩张：庞大端口范围难以审计与加固。 · 弹性差：Pod 频繁创建销毁与端口预留冲突。 · 状态粘性问题：转向"单端口 + 应用层多路复用"后，又出现新问题——ICE 和 DTLS 是有状态协议，同一会话的后续包必须回到创建它的进程，否则握手与解密都会失败。 目标因此被精确定义为：对外暴露极小且固定的 UDP 表面，同时保证每个包都能精准回到拥有该会话的 transceiver。 解决方案：Relay + Transceiver 的拆分架构 把 包路由 和 协议终结 分离： · Relay：轻量 UDP 转发层，公网入口很小；不解密、不跑 ICE、不参与编解码协商，只读取必要包头后转发。 · Transceiver：保持完整 WebRTC 状态机，对客户端而言完全是标准 WebRTC 行为。 关键技巧：用 ICE ufrag 做首包路由 WebRTC 在握手时本就交换一个短标识 ufrag（ICE username fragment）。OpenAI 在服务端生成 ufrag 时，把"目标集群 + 目标 transceiver"的路由信息编码进去： · 信令阶段，transceiver 分配会话状态，并在 SDP answer 中返回 relay 的 VIP+端口（如 203.0.113.10:3478）。 · 客户端首个媒体包通常是 STUN binding request，relay 解析其中的 server ufrag，解码出路由提示，把包送到正确的 transceiver。 · 后续的 DTLS、RTP、RTCP 包基于已建立的会话表直接转发，不再重复解析。 Relay 只维护极小的内存态（地址映射 + 计数器 + 过期清理）。即使 relay 重启丢失会话，下一个 STUN 包就能依据 ufrag 重建路由。同时配 Redis 缓存使恢复更快。 Global Relay 与就近信令 公网 UDP 表面收敛后，可以把同一套 relay 模式部署到全球各地： · 用 Cloudflare 地理与就近导向 把信令请求送到最近的 transceiver 集群。 · 该集群在 SDP answer 中通告就近的 Global Relay 入口。 ufrag 中携带的路由信息确保媒体包既能进入就近入口，又能锚定到唯一的 transceiver。 效果：信令与首个 ICE 探测都走最短路径，直接缩短了用户开口前等待的时间。 Relay 实现细节 Go 编写，运行在用户态，不引入内核旁路（kernel bypass），靠以下手段就能扛全球流量： · SO_REUSEPORT：多 worker 绑同一 UDP 端口，内核分发，避免单读循环瓶颈。 · runtime.LockOSThread：goroutine 钉到固定 OS 线程，让同一 flow 落在同一 CPU 核，提升缓存局部性。 · 预分配缓冲 + 零拷贝解析：减少 Go GC 压力。 · 设计要点：不做协议终结、状态短时可丢、可水平扩展、重启对流量影响极小。 效果与可迁移的经验 · 在 K8s 上跑 WebRTC 媒体不再需要暴露上万 UDP 端口；安全面更小、负载均衡更稳、扩缩容更顺。 · 验证了对 1:1 的 AI 语音场景，SFU-less 是更合适的默认选择。 四条更普适的工程结论： · 在边缘保留协议语义：客户端依旧说标准 WebRTC，浏览器与移动端不做任何特殊适配。 · 硬状态集中一处：ICE/DTLS/SRTP/会话生命周期全部归 transceiver。 · 路由用协议本身已有的字段：ufrag 提供了无需额外热路径查询的首包路由钩子。 · 先把常规路径打磨干净：用 SO_REUSEPORT、线程绑核、低分配解析就够用，不必上来就追求 kernel bypass。 原文地址 https://openai.com/index/delivering-low-latency-voice-ai-at-scale/

译为实现语音AI的自然对话感，OpenAI采用WebRTC支持音频流式处理。针对1:1场景，采用Transceiver模型集中管理WebRTC状态，使后端可横向扩展。为解决WebRTC与K8s的端口和状态粘性问题，设计了Relay+Transceiver架构：轻量Relay层收敛公网UDP入口，并利用ICE ufrag字段编码路由信息，实现首包精准转发至对应Transceiver。该设计保留了协议语义，状态集中，并通过全球部署Relay优化路径，最终在K8s上实现了低延迟、高可扩展的语音交互系统。

DogeDesigner@cb_doge · 5月5日77

How Sam Altman & Greg Brockman betrayed Elon Musk? Back in 2017, Brockman secretly bought his own shares in Cerebras. Sam Altman invested in it separately. Brockman then pushed OpenAI to merge with Cerebras… but never told Elon he personally owned part of the company. In late 2025, OpenAI agreed to pay Cerebras about 10 billion dollars and also gave them a 1 billion dollar loan. By early 2026, because OpenAI was pouring so much money their way, Cerebras’ value jumped three times higher, from 8 billion to 23 billion dollars. In April 2026, OpenAI locked in even more spending, over 20 billion dollars total spread out until 2029. That same month, Cerebras announced they’re going public at a value close to 27 billion dollars. Today under oath, Brockman admitted he was an owner during the talks… but said he sent zero emails, texts, or chats telling Elon. OpenAI is supposed to be a non-profit charity. These two were its leaders and were supposed to protect it. Instead, they secretly made themselves rich. This is straight-up self-dealing. Elon Musk built OpenAI to help humanity. Altman and Brockman turned it into their personal ATM. Elon was right all along. The truth is finally out!

译推文指控萨姆·奥特曼和格雷格·布罗克曼在OpenAI非营利架构下进行自我交易。2017年，布罗克曼秘密持有Cerebras股份，并同期推动OpenAI与之合并，却未向埃隆·马斯克披露个人利益。2025年末至2026年，OpenAI与Cerebras签署了总额超200亿美元的合作协议并提供贷款，直接助推Cerebras估值从80亿飙升至近270亿美元。布罗克曼在宣誓证词中承认交易讨论期间自己是Cerebras投资者，但无法提供任何向马斯克披露此利益的邮件、聊天或文字记录。此举涉嫌违反加州慈善信托法，将本为造福人类的非营利组织变为个人牟利工具。

Sam Altman@sama · 5月5日18

we love you too!

译我们也爱你们！ [引用 @aravhawk]：WHAT THE HELL I LOVE YOU @OpenAIDevs 10X RATE LIMITS ON CODEX IS FRICKING CRAZYYYYYYYY

Sam Altman@sama · 5月5日47

pretty excited for voice models to get great its interesting to watch how people are already starting to change the way they interface with AI

译对语音模型即将变得出色感到相当兴奋 观察人们已经开始改变与AI交互的方式，这很有趣

Chubby♨️@kimmonismus · 5月5日62

The Trump administration is discussing the creation of an AI working group that could establish a government review process for new AI models before public release, following growing cybersecurity concerns around increasingly capable systems like Anthropic's Mythos. White House officials briefed executives from Anthropic, Google, and OpenAI on the plans last week, though the proposals remain in early stages and no executive order has been confirmed. Via NYT

译特朗普政府正在讨论成立一个人工智能工作组，该工作组可能会在公众发布前为新的AI模型建立政府审查程序，此前围绕像Anthropic的Mythos这样能力日益增强的系统的网络安全担忧不断增加。 白宫官员上周向Anthropic、Google和OpenAI的高管们通报了这些计划，尽管提案仍处于早期阶段，尚未确认任何行政命令。 Via NYT

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月5日48

🎙️ Voice AI only feels natural when conversation keeps pace with speech. Here’s how we rebuilt our WebRTC stack with a thin relay and stateful transceiver to keep real-time media fast for ChatGPT voice, the Realtime API, and more. https://openai.com/index/delivering-low-latency-voice-ai-at-scale/

译🎙️ 只有当对话与语音保持同步时，语音AI才会感觉自然。 以下是我们如何通过一个轻量级中继和有状态的收发器重建了WebRTC技术栈，以确保ChatGPT语音、Realtime API等服务的实时媒体传输速度。 https://openai.com/index/delivering-low-latency-voice-ai-at-scale/

ginobefun@hongming731 · 5月5日46

#BestBlogs 早报 2026-05-05 今日主题： - Anthropic Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在红杉资本宣告编程已被解决，软件创作正交给 Agent。 - OpenAI 罕见公开 9 亿周活语音背后的 WebRTC Relay 重构。 - Daniel Miessler 戳破企业用 AI 失败的真正原因是公司自己讲不清要什么。 今天还能看到 Supabase Skills、规范驱动开发与 DeepSeek-TUI 三组工程实践，以及一篇关于 AI 学会欣赏美的科幻短篇。

译本期早报聚焦AI对软件开发的变革。Anthropic Claude Code创始人宣称“编程已被解决”，软件创作将交由AI Agent。OpenAI罕见公开其支撑9亿周活语音服务的WebRTC Relay重构技术细节。同时有观点指出，企业应用AI失败的核心原因在于自身无法清晰定义需求。此外，内容还涵盖了Supabase Skills、规范驱动开发等工程实践与一篇AI主题科幻短篇。

Berryxia.AI@berryxia · 5月5日58

该说不说没有特别火热的AI工具，贼好。 因为不会降智！ Grok 4.3 最近不错。

译Grok 4.3近期在Vals AI的私有基准测试中，于法律和金融领域展现出领先的智能推理能力。其在针对真实加拿大法庭案例的CaseLaw (v2)测试中，以79.31%的准确率超越GPT-5.1；在基于复杂多页信贷协议的CorpFin (v2)测试中，准确率达68.53%。这些测试聚焦深度法律推理与金融合同理解等高难度现实任务，结果表明Grok 4.3在真实世界高风险领域的卓越性能，印证了xAI致力于构建世界级推理引擎的目标。

Ethan Mollick@emollick · 5月5日47

May 5 is the GPT-5.5 launch celebration in San Francisco and the Claude Finance Briefing in New York. Real opposite valence events on opposite coasts.

译5月5日是旧金山的GPT-5.5发布庆典和纽约的Claude财务简报会。 东西海岸两场真正极性相反的活动。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月5日43

Build it. Break it. Fix it. From campaign trackers to financial planners, @CalStateEastBay students built projects with Codex at the Codex Creator Challenge with @joinHandshake.

译构建它。破坏它。修复它。 从竞选追踪器到财务规划器，@CalStateEastBay 的学生们在 @joinHandshake 举办的 Codex Creator Challenge 中利用 Codex 构建了项目。

AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️@AISafetyMemes · 5月5日21

I should start a nonprofit

译我应该创办一个非营利组织

Ethan Mollick@emollick · 5月5日58

I think the fact that GPT-4o and Llama 3.3-80B did no significant harm is just as important as whether AI helped. If older (less accurate & more sycophantic) chatbots essentially did nothing for people who followed their advice, it means that there is less risk of harm as well.

译一项研究显示，大多数参与者在与AI进行20分钟关于健康、职业或人际关系的讨论后会采纳其建议，但2-3周后并未表现出持续的幸福感提升。这表明大型语言模型对现实个人决策具有显著影响力，却未能带来可衡量的心理益处。对此，主推文观点认为，像GPT-4o和Llama 3.3-80B这类先进模型未造成显著危害，其重要性不亚于AI是否提供了帮助。同时指出，若旧版（准确性较低、更谄媚的）聊天机器人的建议对采纳者基本无效，则意味着其造成危害的风险也较低。这凸显了评估AI影响需同时考量其帮助潜力和潜在风险。

Sam Altman@sama · 5月4日31

we are gonna do something nice for everyone who applied for the GPT-5.5 party and that we didn't have space for. hope you enjoy!

译我们将为所有申请参加GPT-5.5派对但因名额限制未能到场的朋友准备一份心意。希望你们喜欢！

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月4日71

Bloomberg: OpenAI launches a $ 10Bn joint venture called “The Deployment Company” to help businesses use its AI. The new company, The Deployment Company, has raised more than $ 4B from 19 investors, including TPG, Brookfield, Advent, Bain, SoftBank, and Dragoneer. The basic bet is that AI adoption is no longer mainly a model-quality problem, because many companies already want AI but lack the teams, workflows, data access, security rules, and operating discipline to install it safely inside real business processes. Private equity firms are useful here because they control or advise large webs of companies, and the report says OpenAI’s partners can reach more than 2,000 portfolio companies and clients. That turns enterprise AI selling from one-company-at-a-time pitching into a routed distribution system, where OpenAI can package software, consulting, deployment playbooks, and sector-specific use cases across finance, healthcare, coding, operations, and support. The deeper technical point is that LLMs do not create value just by answering prompts, because they need to be connected to company data, permissions, tools, evaluation systems, and human review loops before they can affect revenue or cost. Anthropic also is building a similar PE-backed route for Claude, which suggests the next AI race may be less about demos and more about who can industrialize deployment fastest. --- bloomberg. com/news/articles/2026-05-04/openai-finalizes-10-billion-joint-venture-with-pe-firms-to-deploy-ai

译OpenAI成立了名为“部署公司”的百亿美元合资公司，筹集超40亿美元，旨在帮助企业克服AI部署障碍。核心观点是，当前企业采用AI的主要瓶颈已非模型质量，而是缺乏整合团队、工作流程、数据访问和安全规则的能力。该公司通过联合TPG、Brookfield等私募股权投资者，打包软件、咨询和部署方案，直接触达超2000家投资组合公司，实现规模化分发。同时，Anthropic也正与Blackstone、Goldman Sachs等华尔街机构组建类似合资公司，为私募股权支持的企业部署Claude并重建工作流程。这标志着AI实验室的竞争焦点正从模型性能演示转向工业化部署速度与路径控制的争夺。

Berryxia.AI@berryxia · 5月4日70

Sam Altman突然站出来，把AI“抢饭碗”论调直接怼了回去。 他在最新访谈里直言：那些CEO开口闭口说AI会让所有人失业，简直“tone deaf”（不懂人情）。 PS：这里是在暗示A社？ 他分享了一个亲身经历的真实案例： 有人告诉他：现在用GPT-5.5的Codex版本，一个小时就能完成两年前需要几周才能干完的工作。 而他自己的结论却是： “我这辈子从来没有这么忙过。” 这句话信息量极大。 AI没有消灭工作，反而把一个人的产能直接拉到爆炸。 以前一周才能落地的功能，现在一天就能出五个。 以前一个月才敢想的野心，现在一周就能试错十次。 生产力暴增了，但野心和期望值也同步暴增。 结果是：用AI的人反而比以前更忙，而那些拒绝拥抱AI的人，正在被悄无声息地甩开。 这正是当前AI时代最被忽略的残酷真相： AI不是在“取代”人类， 而是在把“能用AI的人”和“不会用AI的人”之间，拉开一道越来越大的鸿沟。 真正被淘汰的，从来不是AI本身， 而是那些还在等着AI“抢走别人工作”的旁观者。 Sam Altman这番话，是在提醒所有人： 别再恐慌AI会让你失业， 而是赶紧问自己：我有没有把这个把一周变一天的工具，真正用起来？ 你现在是用AI让自己更忙、产出更多， 还是还在等着AI把工作抢走？

译Sam Altman批评一些CEO宣称AI将导致大规模失业的言论是“不懂人情”。他引用案例指出，GPT-5.5的Codex版本能将耗时数周的工作压缩至一小时，但结果却是使用者“前所未有的忙碌”。AI并未消灭工作，而是极大提升个人产能，使功能开发和试错速度呈指数增长，导致拥抱AI者因生产力暴增而承担更多任务，其野心也随之扩张。当前AI时代的核心分化在于“善用AI者”与“拒绝AI者”之间不断扩大的效率鸿沟。真正的淘汰风险在于旁观而非主动利用工具。

Greg Brockman@gdb · 5月4日37

codex for helping you to ship fast

译Codex 助你快速交付 [引用 @linuz90]：Codex 是我目前最爱的编程应用。 它界面简洁，却具备快速交付所需的一切功能。使用体验愉悦流畅，能展示充足的上下文信息而不过载。 我曾犹豫是否尝试，因为不喜欢受限于单一服务商，而且原本非常习惯在终端工作。但现在我90%以上的工作都在用它完成。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月4日49

While we keep talking about how AI will make new scientific discoveries and fundamentally transform research forever, one discussion is still largely missing: how we should integrate AI into education today. I hear from many sides that chatbots have already become indispensable for both students and pupils. I finished my master’s degree at a German university in 2019. Back then, I still wrote everything manually. But I honestly cannot imagine that today’s students are not using ChatGPT, Claude, or other AI tools to help with research, structure, and writing. And frankly, that is a good thing. AI is already changing education forever. There is no going back. But especially in schools, education is still at least ideally supposed to teach students critical thinking: how to reflect on themselves, their knowledge, and the limits of that knowledge. So the real challenge is not whether AI should be part of education. It is how we integrate AI without outsourcing every act of thinking to a machine. And please don’t get me wrong: I am a strong supporter of AI. I believe we need more AI in schools and universities, not less. But we have reached a point where many educational institutions still operate as if they were stuck in the 20th century. The entire education system needs to be rethought. AI is already part of almost every domain of human reasoning: work, everyday life, medical questions, legal questions, household decisions, research, and much more. In education, it can unlock an unprecedented boost in learning and productivity. I still remember writing essays where I had to read countless books, even though perhaps 80% of the material was ultimately irrelevant to my research question before I finally found the parts that mattered. On the one hand, that forced me to look beyond my narrow topic. On the other hand, it was incredibly inefficient. That is why AI and education are not opposites. They can complement each other. The only real question is how we bring them together properly. Because let’s be honest: in the near future, no PhD program will run without AI. No bachelor’s thesis will be written without some help from ChatGPT, Claude, or similar tools. No master’s degree will be completed without access to LLMs. And that is okay. Education simply has to be reimagined. And for that, we urgently need a serious debate. just my 2 cents.

译作者指出，尽管AI将彻底改变教育已是事实，学生普遍使用ChatGPT、Claude等工具进行研究与写作，但当前教育体系仍停留在20世纪模式。核心矛盾并非是否该使用AI，而是如何将其整合进教育，避免将思考过程完全外包给机器。教育必须重新设计，在利用AI提升学习效率与生产力的同时，坚守培养学生批判性思维与自我反思能力的根本目标。学术界需就如何正确融合AI展开紧迫而严肃的讨论。