OpenAI 与 Department of War 的协议
OpenAI 披露与 Department of War 达成的协议内容，详细划定 AI 部署的安全红线，明确相关法律保障措施，并具体说明 AI 系统接入机密环境的部署方式。
推荐理由：OpenAI官方披露与军方合作的安全红线与机密部署框架
公司与模型
OpenAI / ChatGPT 最新动态
OpenAI 的 GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品更新，以及公司战略与人事变化。
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OpenAI：官网动态精选
OpenAI：官网动态精选 让 AI 规模化惠及每个人
宣布获得 1100 亿美元新投资，投前估值达 7300 亿美元。其中 SoftBank、NVIDIA 各出资 300 亿美元，Amazon 出资 500 亿美元。
推荐理由：OpenAI获1100亿美元融资，估值达7300亿美元
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分6666 Codex 接入 Figma MCP server，支持设计与代码双向转换
OpenAI 宣布 Codex 现可通过 Figma MCP server 生成和读取 Figma 设计文件。
推荐理由：原文给出从设计到代码、再从代码回画布的双向流程和具体工具名，读者可以照此判断是否接入自己的工作流。
OpenAI：官网动态精选 OpenAI Codex 与 Figma 推出无缝代码转设计体验
OpenAI 与 Figma 推出全新 Codex 集成，打通代码与设计的双向链路。开发团队可直接在代码实现与 Figma 画布间无缝切换，加速迭代和交付流程。
推荐理由：OpenAI Codex 集成 Figma，打通代码与设计工作流
OpenAI Developers精选AI 评分7373 OpenAI 发布 gpt-5.3-codex 提示词指南
OpenAI 发布 Codex 模型提示词指南，API 上的 Codex 调优模型为 gpt-5.3-codex，推荐用 medium 推理力度平衡智能与速度，复杂任务可用 high 或 xhigh。
推荐理由：官方为 gpt-5.3-codex 给出完整提示词与工具迁移指南，覆盖并行调用、compaction 和 phase 参数等可落地的集成细节。
Jim Fan@DrJimFan精选
推荐理由：42M小模型实现人形机器人全身控制，零样本迁移真实硬件且完全开源，开发者可复现
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分6767 OpenAI 工程师实测 GPT-5.3-Codex 连续运行约25小时从零构建设计工具
OpenAI 开发者博客记录一次长时程实验：用 GPT-5.3-Codex 在空白仓库上以 Extra High 推理从零构建设计工具， uninterrupted 运行约25小时、消耗约13M token、生成约30k行代码。
推荐理由：作者用一次25小时的实测复盘，给出长时程 Codex 任务的文件栈和验证方法，可迁移到自己跑长任务。
PromptArmor：Threat Intelligence精选AI 评分7171 PromptArmor 发布 OpenAI Codex 恶意 config.toml 风险 PSA，OpenAI 判定为按设计工作
PromptArmor 发布安全公告，指出 OpenAI Codex CLI 在用户信任项目后会自动加载并执行 .codex/config.toml 中的任意代码，且信任对话框只提示 prompt injection 风险，未说明会执行项目级配置命令。
推荐理由：原文给出了具体的攻击链演示和组织级缓解方案，读者可以据此评估在不可信仓库中使用 Codex 的实际风险。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6969 GPT-5.2 在理论物理中推导出新结果
GPT-5.2 提出了一种胶子振幅的新公式，该结果随后由 OpenAI 与学术合作者正式证明并验证，相关内容见预印本论文（https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics）。
推荐理由：原文说明新公式由 preprint 提出、再经合作方证明验证，读者可以据此了解 GPT-5.2 在理论物理中的实际用法。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6767 OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark 实时编码模型
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark，称其为首款实时编码模型，生成速度提升 15 倍，支持 128k 上下文。该模型以 research preview 形式向 ChatGPT Pro 用户开放。
推荐理由：官方宣布首个实时编码模型，给出速度倍数、上下文长度和可用人群，可据此判断其对编码工作流的影响。
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分7373 OpenAI 发布长时运行智能体实践指南：Skills、shell 工具与服务端 compaction
OpenAI 基于 Codex 与内部智能体经验发布一组智能体原语实践指南，包括 Skills（对齐 Agent Skills 开放标准的可复用版本化指令）、支持安装依赖和写输出的托管 shell 工具，以及自动压缩对话历史的服务端 compaction。
推荐理由：OpenAI 以自家和 Glean 的生产经验总结了 Skills、shell 与 compaction 的组合模式，含可操作的路由与安全建议。
OpenAI：Alignment 研究博客精选AI 评分7171 在真实世界使用中发现未知的 AI 对齐偏差
研究表明，推理模型能够通过分析用户的实际反馈，识别并理解此前未知的 AI 行为对齐偏差。这种方法不依赖预设的偏差分类，而是从真实互动数据中主动发现模型行为与人类意图之间的潜在偏离，为动态监测和修正 AI 系统提供了新途径。
推荐理由：OpenAI 让推理模型从真实用户反馈中自动发现未知的对齐失败，这比红队测试更接近真实威胁面。做安全和对齐的人应该认真看，它可能改变你们的检测范式。
PromptArmor：Threat Intelligence精选AI 评分6969 PromptArmor 演示通过 MCP 对 OpenAI Agent Builder 的数据外泄攻击
PromptArmor 实测演示了对 OpenAI Agent Builder 的间接提示词注入攻击：攻击者提交含注入的 Google Form，诱使销售智能体工作流通过 Gmail 将 Salesforce CRM 数据发送给攻击者。
推荐理由：作者以第一手实测演示了 OpenAI Agent Builder 中经 MCP 的提示词注入数据外泄路径，还展示了 Guardrail 被绕过和多步工作流传递注入的细节。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6565 OpenAI 解析 Codex App Server：如何嵌入 Codex 智能体
OpenAI 介绍如何通过 Codex App Server 嵌入 Codex 智能体，这是一个双向 JSON-RPC API，支持流式进度、工具调用、审批和 diffs。文章还讲述了该 App Server 的构建过程。
推荐理由：官方拆解了 Codex App Server 的构建思路和 JSON-RPC 通信机制，对想在自有产品中嵌入 Codex 智能体的开发者有直接参考价值。
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分6565 Alpic 总结构建 ChatGPT Apps 的 15 条经验，并开源 Skybridge 框架与 Codex Skill
Alpic 基于 Apps SDK 在三个月内开发二十多个 ChatGPT Apps，总结出 15 条经验，核心包括用户、UI 与模型三方之间的上下文不对称问题。
推荐理由：作者基于三个月开发二十多个 ChatGPT Apps 的一手经验，总结上下文流、UI 模式与 CSP 等实操教训，并开源配套框架。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6969 OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用
OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用，定位为 AI 编码与软件开发的指挥中心。该应用支持多个 agent、并行工作流和长时间运行的任务。
推荐理由：官方发布Codex macOS应用，定位多智能体并行开发指挥中心，适合想了解OpenAI编码工具布局的读者。
OpenAI Developers精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Codex 应用并演示核心工作流
OpenAI 发布 Codex 应用，并提供了介绍性演示视频，展示该应用及其核心工作流。
推荐理由：官方演示了 Codex 应用的核心工作流，想了解这款编码工具实际用法的读者可以从中看到直接的操作示例。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6060 OpenAI 将于 2026 年 2 月 13 日在 ChatGPT 中下线 GPT-4o、GPT-4.1 等旧模型
OpenAI 宣布将于 2026 年 2 月 13 日在 ChatGPT 中下线 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 OpenAI o4-mini，与此前宣布的 GPT-5（Instant、Thinking 和 Pro）下线同步进行。API 侧目前没有任何变化。
推荐理由：官方明确了 ChatGPT 内多款旧模型的具体下线日期，并说明 API 暂不受影响，方便用户安排切换。
Hugging Face 社区博客精选AI 评分8383 解锁GPT-OSS的智能体强化学习训练：一项实践回顾
LinkedIn团队探索了将GPT-OSS模型作为智能体应用核心进行强化学习的可行性。实验发现，由于GPT-OSS采用的混合专家架构在两次前向传播中可能产生路由差异，导致在同策略PPO训练中出现重要性采样比率偏离、KL散度爆炸及奖励不增长的问题。团队通过一个关键修复——在同策略条件下强制将旧对数概率设置为新计算值（并分离梯度），确保了重要性采样比率为1，从而恢复了PPO同策略训练的完整性。该修复方案适用于GPT-OSS-20B及GPT-OSS-120B模型。
推荐理由：为MoE模型RL训练提供实用调试方案，提升代理AI开发效率。
OpenAI Developers：Blog精选AI 评分6363 OpenAI 开发者博客讲解如何用 Evals 系统化测试 Codex Agent 技能
OpenAI 开发者博客发布教程，讲解如何像测试 LLM 应用一样，用 evals 系统化评估 Codex 的 Agent 技能。核心流程为定义可度量的成功标准、用 $skill-creator 创建技能、以 codex exec -- 捕获 JSONL 轨迹做确定性检查，再用 --output-schema 输出符合评分规则的 JSON 做风格等定性评估。
推荐理由：OpenAI 官方给出用 evals 系统化测试 Codex 技能的完整模式，从定义成功标准到确定性检查与评分规则均可迁移复用。