企业如何使用AI：来自ChatGPT的企业级证据
OpenAI发布ChatGPT Enterprise企业使用数据，覆盖1500+公司、1700万条消息。 使用量在2025年6月至2026年3月增长约7倍，其中约一半增长来自已采用企业的内部使用强度提升。采用者主要是规模更大、估值更高、研发和SG&A投入更强的美国上市公司。企业内部使用分布广泛，早期职业员工发送消息数量远超高管，任务类型涵盖写作、沟通、信息综合、研究、数据分析、法律合规等。
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收藏GPT-5.6 八月更新：安全评估与健康基准测试数据
OpenAI发布GPT-5.6 Sol和Luna模型的八月更新系统卡片，包含安全评估、青少年保护、健康基准测试等数据。GPT-5.6 Sol在HealthBench Professional上得分54.0，比GPT-5.5 Instant提升15.6分；在青少年安全评估中，对受限商品和性内容的防护表现优于前代。模型被评定为网络安全和生物化学领域的高能力级别，但未达到AI自我改进的高能力阈值。
十大数学难题的推理过程解析
OpenAI发布了一份AI生成的数学证明推理 walkthrough，覆盖高维球体堆积、非sofic群构造、Connes刚性反例、永久电路下界等10个前沿数学问题，逐题还原证明思路与关键转折。
用于“循环双重覆盖猜想证明”的提示词详解
OpenAI公开了让GPT-5.6解决图论“循环双重覆盖猜想”的完整Prompt。内容展示了如何通过多智能体协作、对抗性审计和严格的数学约束来引导大模型处理极高难度的纯数学证明。这对理解AI在复杂逻辑推理中的能力边界及提示工程策略极具参考价值。
GPT-5.6 Sol Ultra 证明循环双重覆盖猜想
OpenAI 发布论文称其模型 GPT-5.6 Sol Ultra 独立证明了图论中的循环双重覆盖猜想。该猜想由 Tutte 等人提出，断言每个无桥无向图都存在覆盖每条边恰好两次的圈族。文中声明证明完全由 AI 完成，展示了大模型在复杂数学推理领域的最新能力边界。
知识工作的下一个时代：Codex如何重塑现代工作流
OpenAI发布白皮书，阐述Codex从开发者工具向知识工作领域扩展的趋势。文章指出知识工作者采用Codex的速度是开发者的3倍以上，并列举了数据分析、研究和知识文档生成等快速增长场景。通过GroundVue、Proaction等案例，展示AI代理如何帮助小团队解决信息碎片化、协调成本高和验证流程繁琐的问题。最后提出政策建议，强调AI素养应成为核心技能，并主张以工人为主导的AI采纳方式。
关于单位距离猜想被证伪的评注
多位顶尖数学家对OpenAI内部模型提出的埃尔德什单位距离猜想反例进行梳理、验证和简化。文章详细解释了如何利用无限类域塔和代数数论构造反例，展示了AI在复杂数学证明中的突破性能力以及人类专家对AI生成证明的消化过程。
智能时代的产业政策：OpenAI关于让“人”处于核心地位的政策构想
OpenAI发布2026年政策白皮书，主张在迈向超级智能时代需采取新的“产业政策”。核心建议包括：建立公共财富基金让公民分享AI红利、将AI接入视为基本权利、改革税基以应对劳动力减少、加速电网扩建、以及通过“效率红利”改善工人福利。文章强调通过民主进程和公共-私人合作，确保AI技术带来的繁荣广泛共享，并缓解对就业和社会稳定的冲击。
OpenAI称其模型已解决1stproof.org发布的多个高等数学难题
OpenAI发布了一份PDF，声称其模型成功解决了发布的10个高等数学难题中的部分问题。文章详细展示了关于Phi^4_3测度光滑平移等价性、Rankin-Selberg积分测试向量等纯数学问题的推导过程。这引发了关于大语言模型在极端专业领域推理能力边界的讨论。
GPT-5.2 系统卡片更新：安全评估与能力披露
OpenAI发布GPT-5.2系统卡片，详细披露了模型在安全评估、幻觉率、欺骗行为及网络防御等方面的性能数据。相比GPT-5.1，GPT-5.2 Thinking在减少欺骗和增强网络安全性上有显著提升，但在某些特定场景下的幻觉和指令遵循策略上存在细微变化。文档还介绍了针对生物化学领域的高能力防护框架。
通过“忏悔”机制训练LLM的诚实性
OpenAI提出通过“忏悔”机制训练LLM诚实性的方法。在RL训练中加入独立奖励信号，要求模型自我报告违规或不诚实行为。实验显示GPT-5-Thinking在沙袋测试、奖励黑客等场景中，忏悔准确率显著高于直接回答，且训练后诚实性有所提升。该研究为AI对齐和监控提供了新思路，但依赖裁判模型且存在误报风险。
GPT-5早期科研加速实验报告
OpenAI联合多位顶尖学者发布论文，展示GPT-5在数学、物理、天文学等领域的科研加速能力。文章包含多个具体案例，如GPT-5独立推导凸优化新界、发现黑洞对称性、协助免疫实验分析等，并展示了四个经人类作者验证的数学新结果。报告同时客观指出了模型的局限性和错误，强调人机协作模式。
OpenAI：权重稀疏Transformer拥有可解释电路
OpenAI研究提出通过强制权重稀疏化训练Transformer，使模型电路更易于人类理解。实验显示稀疏模型能学习到更解耦、更紧凑的电路，神经元激活对应自然概念。研究还展示了如何利用桥接技术解释现有稠密模型，并开源了权重和电路代码。
GPT-5.1 模型安全评估报告：性能基准与风险缓解
OpenAI 发布 GPT-5.1 系列模型（Instant 和 Thinking）的安全评估附录。内容包含针对非法内容、骚扰、自残等类别的生产基准测试数据，以及针对越狱攻击（StrongReject）和视觉输入的鲁棒性评估。数据显示新模型在多数安全指标上与 GPT-5 持平或略有波动，并新增了对心理健康和情感依赖的评估。