想象一下，耗费动画大师宫崎骏数十年心血、一帧一画精雕细琢的艺术风格——比如《起风了》中耗时一年多的四秒人群场景，或是《幽灵公主》里那个生物钻地镜头背后一年零七个月的 5300 帧手绘，如今，在GPT-4o手中，似乎变得“唾手可得”。
自己「打脸」自己？
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试，旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
刚刚开源的新基准测试PaperBench，6款前沿大模型驱动智能体PK复现AI顶会论文，新版Claude-3.5-Sonnet显著超越o1/r1排名第一。与去年10月OpenAI考验Agent机器学习代码工程能力MLE-Bnch相比，PaperBench更考验综合能力，不再是只执行单一任务。
“艺术家与人工智能”的张力正在持续紧张。OpenAI虽然声称避免复制“个别在世艺术家的风格”，但它一直在践行并推动政策允许AI对版权内容的训练；而小部分能够承担高昂诉讼成本的艺术家，却也因为版权法灰色地带而面临不确定的局面，更不要说那些不知名的艺术家们了。
上周，OpenAI 正式支持 MCP 协议的消息，无疑成为 AI 基础设施演进的重要里程碑。短短几个月内，从 Anthropic 首次提出到微软、OpenAI 等巨头先后加入，这一标准正在以惊人的速度完成从提出、验证到主流采纳的跃迁。
OpenAI真的要开源了！奥特曼官宣，即将开源自GPT-2以来的首款推理模型，可在消费级硬件上运行。同时，OpenAI又拿到了最高400亿单轮融资，估值直冲3000亿。
一夜之间，OpenAI更新三大动向，开源、融资、用户暴增。第一，将开源一个具备推理能力的大语言模型，包含参数权重那种。上一次这样开源还是6年前推出GPT-2。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
GPT-4o玩家太疯狂，奥特曼紧急呼吁别再生成图片了：OpenAI团队为此一直在熬夜。为什么需要熬夜呢，自原生图像生成推出以来，必须一直有人守着才能保持服务器在线。
