社区讨论：不少人反对把AI整合进日常生活，反感工具主动复盘分析用户的互动数据，认为这种行为让人不适，类似Spotify年度听歌报告，属于没有价值的信息垃圾，也有人指出这个复盘功能读起来像广告。技术使用者反馈，Claude内置的记忆功能实用性差，反而会话结束后立即和AI复盘的效果很好，还有用户开通了内存也找不到内置的`/insights`复盘功能。部分人认为这个功能是指责用户使用方式错误，而非改进工具本身。

社区讨论：多数用户不满OpenAI此次产品调整，有人安装后找不到原本的普通聊天入口，切换模式后界面无变化，分不清各模式的区别，也有人吐槽非编程对话被挤到无法搜索的小弹窗里，把旧应用改名为ChatGPT Classic暗示后续会停用，属于严重的体验倒退，还有开发者认为托管式长期运行代理是企业服务的未来方向，有用户解释称普通聊天是直接调用大模型，内容存在临时文件夹，无法访问本地设备，ChatGPT Work则是可调用工具的代理模式。

社区讨论：多数开发者认可项目技术方案，有人赞赏用JSON+SSE替代API实现智能体交互的方案简洁高效，也有人称赞项目本身很酷，视频编辑新手认为它适合入门学习。不少人提出改进建议，包括增加演示视频、集成Remotion、改用Mediabunny实现客户端渲染。有两名用户指出项目名称包含“fable”显得俗气，提醒作者不要在项目名称中使用大公司知识产权，避免法律风险。

https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6/gpt-5-6.pdf
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
https://x.com/levie/status/2075287443411222628, https://xcancel.com/levie/status/2075287443411222628

社区讨论：长期使用Claude Code的用户提问，现在Codex和Claude Code的体验差距是否还重要，希望得到大家的共识。开发者不满新模型Luna、Terra、Sol的命名规则，对非拉丁语母语用户不够友好。有人发现GPT-5.6文档未将Fable 5纳入评测基准，理由是它无法回答高级生物学问题，猜测OpenAI此举是感受到了Fable的竞争威胁。还有用户实测称Terra的编码表现和GPT-5.5相近，略逊于Sonnet 5。

我们的长期福利信托已经任命 Ben Bernanke 博士为其最新成员。

了解更多：

我们已经听到企业对AI成本的担忧，而5.6 sol在单次任务美元成本上是巨大的进步，terra和luna也同样如此。

我们的 GPT‑5.6 模型系列 Sol、Terra 和 Luna，现已开始在 ChatGPT、Codex 和 API 中推送。

来认识 Hiroki（@tomiyasu16）。他是一名花椰菜农户，用 GPT-5.6 运营自己的农场。

来认识 Bartosz（@nasqret）。他是一名数学家，用 GPT-5.6 解决此前无法求解的数学问题。

来认识 Wishingrad 一家。他们用 GPT-5.6，在自家餐厅里运营着一家谷物生意。

对企业有用的 AI 在多个行业领域取得的巨大进步，都是由对特定行业训练和评估数据的大额投资推动的。

这类数据只有很小一部分是公开可得的。

很高兴看到来自 @samaya_AI 的这份更高质量的开放金融基准数据集！

人们很容易忽略 Sol 可以加速你的工程工作流这一点的意义。

我这份针对 Fable 的提示词指南同样适用于 GPT-5.6-Sol。

我在文中介绍的方法能让你得到像这样的输出结果。

在用过 Fable 5 和 GPT-5.6 进行开发后，我的感受是这样的。

它们的能力显然都实现了阶跃式提升。递归自我改进 AI 的时代已经降临。

一切很快就要变得疯狂。现在是时候重新思考，借助 AI 究竟能打造出什么了。放开你的野心，放大你的目标吧。

这些图表应该会让所有前沿AI实验室感到恐慌……Grok 4.5是目前最便宜的前沿智能。而且优势大到离谱。

我们向少数领导者提供了 Muse Spark 1.1 的抢先体验，以下是他们的反馈：

Adam Thierer 撰写了关于「无需许可创新」（Permissionless Innovation）的里程碑式著作。当我们不需要提前向政府申请许可才能开展发明时，就能诞生最棒的创意。

保护开源 AI，如今是保障这一原则的关键一环。

大部分人都知道，相比 Anthropic 的模型，我通常更喜欢 OpenAI 的模型。但在这一代产品上，情况正好相反。

话虽如此，更大的预训练基座加上 OpenAI 的 RL 技术栈会造出一个绝对强悍的模型，所以我预计 OpenAI 的下一个版本发布就能把我拉回去。

还有这张图展示了被“AI 深度渗透”的创业公司是什么样子，以及这种情况哪怕在创业公司中都有多么罕见：创始人被问到的问题是“如果没有生成式AI，你需要额外雇佣多少员工，才能在不改变质量的前提下维持你目前的产出？”

给所有正在从编程工作拓展到通用知识工作的 AI 实验室提个醒：非程序员不只是水平差一点的程序员。

把你的编码应用砍掉一堆选项，不会让它更适合知识工作。

我们需要更多类型的控制与可见性，而非更少。

GPT-5.6 分为三个模型层级。

Sol 处理需要规划、工具使用和执行力的长周期编码与智能体工作。

Terra 在日常工作中平衡性能与成本。

Luna 为定义清晰、高吞吐量的工作提供速度。

在知识工作评测中，GPT-5.6 Terra 以更低成本超越了 GPT-5.5，而 GPT-5.6 Luna 的性能几乎追平 GPT-5.5 的峰值性能，估算 API 成本还不到一半。

虽然大语言模型（LLM）的写作风格仍然一如既往地容易识别，但一个新趋势是，人类也开始下意识地写得像它们了（这很合理：你总是读这种风格，最后当然会去模仿）。

这也让区分人类写作和机器写作变得更有挑战性了。

如果你想在我们测试GPT-Live API的过程中成为设计合作伙伴（无论是开发一款创意新应用，还是将其集成到你现有的产品中），请联系我们：[email protected]。

我非常期待看到这项技术能为开发者带来哪些全新创意。

《信息论可视化导论》（收藏起来）

信息论是一门优美而强大的学科。在 AI 时代，值得你花时间学习它。

对于任何想要真正建立对熵和互信息的直觉的人，我强烈推荐这份读物。它是一本视觉优先、直觉优先的信息论指南。

它只要求你熟悉基础概率论，因此保持了易懂性，同时仍然讲到了压缩和传输的基本极限。

论文地址：来我们学院学习如何构建有效的 AI 代理：

是的，AI无疑加剧了作弊问题——包括获得「帮助」而非直接作弊——但这个问题原本就已经很严重了。

2008年，完成作业能让86%的大学生期末考试成绩提高，但2017年这一比例只有45%。

原因是什么？因为互联网让人们可以直接抄作业了。

大规模日均或月均百万级文档处理，需要一套可靠的可观测层。

开发者在LlamaParse中内置了细粒度的任务追踪与成本归因功能，可方便筛选解析任务子集，以此梳理使用情况与成本。

新增功能包含三项特性：可以给任意解析任务添加用户元数据，可以按项目和团队筛选使用数据，还支持签名网络钩子（webhook）保障下游工作流触发安全。

邀请开发者体验大规模文档处理功能。

我们的 GPT‑5.6 模型系列 Sol、Terra 和 Luna，现已开始在 ChatGPT、Codex 和 API 中推送。

如果你想在我们测试GPT-Live API的过程中成为设计合作伙伴（无论是开发一款创意新应用，还是将其集成到你现有的产品中），请联系我们：[email protected]。

我非常期待看到这项技术能为开发者带来哪些全新创意。

GPT-5.6 分为三个模型层级。

Sol 处理需要规划、工具使用和执行力的长周期编码与智能体工作。

Terra 在日常工作中平衡性能与成本。

Luna 为定义清晰、高吞吐量的工作提供速度。

在知识工作评测中，GPT-5.6 Terra 以更低成本超越了 GPT-5.5，而 GPT-5.6 Luna 的性能几乎追平 GPT-5.5 的峰值性能，估算 API 成本还不到一半。

我们已经听到企业对AI成本的担忧，而5.6 sol在单次任务美元成本上是巨大的进步，terra和luna也同样如此。

我们的长期福利信托已经任命 Ben Bernanke 博士为其最新成员。

了解更多：

对企业有用的 AI 在多个行业领域取得的巨大进步，都是由对特定行业训练和评估数据的大额投资推动的。

这类数据只有很小一部分是公开可得的。

很高兴看到来自 @samaya_AI 的这份更高质量的开放金融基准数据集！

人们很容易忽略 Sol 可以加速你的工程工作流这一点的意义。

我这份针对 Fable 的提示词指南同样适用于 GPT-5.6-Sol。

我在文中介绍的方法能让你得到像这样的输出结果。

在用过 Fable 5 和 GPT-5.6 进行开发后，我的感受是这样的。

它们的能力显然都实现了阶跃式提升。递归自我改进 AI 的时代已经降临。

一切很快就要变得疯狂。现在是时候重新思考，借助 AI 究竟能打造出什么了。放开你的野心，放大你的目标吧。

这些图表应该会让所有前沿AI实验室感到恐慌……Grok 4.5是目前最便宜的前沿智能。而且优势大到离谱。

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https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
https://x.com/levie/status/2075287443411222628, https://xcancel.com/levie/status/2075287443411222628

社区讨论：长期使用Claude Code的用户提问，现在Codex和Claude Code的体验差距是否还重要，希望得到大家的共识。开发者不满新模型Luna、Terra、Sol的命名规则，对非拉丁语母语用户不够友好。有人发现GPT-5.6文档未将Fable 5纳入评测基准，理由是它无法回答高级生物学问题，猜测OpenAI此举是感受到了Fable的竞争威胁。还有用户实测称Terra的编码表现和GPT-5.5相近，略逊于Sonnet 5。

社区讨论：多数开发者认可项目技术方案，有人赞赏用JSON+SSE替代API实现智能体交互的方案简洁高效，也有人称赞项目本身很酷，视频编辑新手认为它适合入门学习。不少人提出改进建议，包括增加演示视频、集成Remotion、改用Mediabunny实现客户端渲染。有两名用户指出项目名称包含“fable”显得俗气，提醒作者不要在项目名称中使用大公司知识产权，避免法律风险。

社区讨论：多数用户不满OpenAI此次产品调整，有人安装后找不到原本的普通聊天入口，切换模式后界面无变化，分不清各模式的区别，也有人吐槽非编程对话被挤到无法搜索的小弹窗里，把旧应用改名为ChatGPT Classic暗示后续会停用，属于严重的体验倒退，还有开发者认为托管式长期运行代理是企业服务的未来方向，有用户解释称普通聊天是直接调用大模型，内容存在临时文件夹，无法访问本地设备，ChatGPT Work则是可调用工具的代理模式。

社区讨论：不少人反对把AI整合进日常生活，反感工具主动复盘分析用户的互动数据，认为这种行为让人不适，类似Spotify年度听歌报告，属于没有价值的信息垃圾，也有人指出这个复盘功能读起来像广告。技术使用者反馈，Claude内置的记忆功能实用性差，反而会话结束后立即和AI复盘的效果很好，还有用户开通了内存也找不到内置的`/insights`复盘功能。部分人认为这个功能是指责用户使用方式错误，而非改进工具本身。

是的，AI无疑加剧了作弊问题——包括获得「帮助」而非直接作弊——但这个问题原本就已经很严重了。

2008年，完成作业能让86%的大学生期末考试成绩提高，但2017年这一比例只有45%。

原因是什么？因为互联网让人们可以直接抄作业了。

虽然大语言模型（LLM）的写作风格仍然一如既往地容易识别，但一个新趋势是，人类也开始下意识地写得像它们了（这很合理：你总是读这种风格，最后当然会去模仿）。

这也让区分人类写作和机器写作变得更有挑战性了。

给所有正在从编程工作拓展到通用知识工作的 AI 实验室提个醒：非程序员不只是水平差一点的程序员。

把你的编码应用砍掉一堆选项，不会让它更适合知识工作。

我们需要更多类型的控制与可见性，而非更少。

还有这张图展示了被“AI 深度渗透”的创业公司是什么样子，以及这种情况哪怕在创业公司中都有多么罕见：创始人被问到的问题是“如果没有生成式AI，你需要额外雇佣多少员工，才能在不改变质量的前提下维持你目前的产出？”

大部分人都知道，相比 Anthropic 的模型，我通常更喜欢 OpenAI 的模型。但在这一代产品上，情况正好相反。

话虽如此，更大的预训练基座加上 OpenAI 的 RL 技术栈会造出一个绝对强悍的模型，所以我预计 OpenAI 的下一个版本发布就能把我拉回去。

Adam Thierer 撰写了关于「无需许可创新」（Permissionless Innovation）的里程碑式著作。当我们不需要提前向政府申请许可才能开展发明时，就能诞生最棒的创意。

保护开源 AI，如今是保障这一原则的关键一环。

我们向少数领导者提供了 Muse Spark 1.1 的抢先体验，以下是他们的反馈：

《信息论可视化导论》（收藏起来）

信息论是一门优美而强大的学科。在 AI 时代，值得你花时间学习它。

对于任何想要真正建立对熵和互信息的直觉的人，我强烈推荐这份读物。它是一本视觉优先、直觉优先的信息论指南。

它只要求你熟悉基础概率论，因此保持了易懂性，同时仍然讲到了压缩和传输的基本极限。

论文地址：来我们学院学习如何构建有效的 AI 代理：

来认识 Hiroki（@tomiyasu16）。他是一名花椰菜农户，用 GPT-5.6 运营自己的农场。

来认识 Bartosz（@nasqret）。他是一名数学家，用 GPT-5.6 解决此前无法求解的数学问题。

来认识 Wishingrad 一家。他们用 GPT-5.6，在自家餐厅里运营着一家谷物生意。

大规模日均或月均百万级文档处理，需要一套可靠的可观测层。

开发者在LlamaParse中内置了细粒度的任务追踪与成本归因功能，可方便筛选解析任务子集，以此梳理使用情况与成本。

新增功能包含三项特性：可以给任意解析任务添加用户元数据，可以按项目和团队筛选使用数据，还支持签名网络钩子（webhook）保障下游工作流触发安全。

邀请开发者体验大规模文档处理功能。