全球软件承包巨头 Endava 正通过 OpenAI Codex 重塑其交付模式，将资深工程师的经验“编码”为智能体，与团队并肩工作。其欧洲 CTO Joe Dunleavy 表示，需求分析时间已从“数周”缩短至“数小时”，代码质量也呈指数级提升。 ## 从“写代码”到“管代码” 对于一家为银行、保险、零售和媒体客户交付高质量软件的企业而言，Endava 的角色正发生根本转变。Joe Dunleavy 指出：“我们过去自己写大量代码，现在则转为监督 Codex 产出的工作。”这一转变使得小团队能在极短时间内交付巨大价值，这正是他们自称“智能体组织”的底气——将资深专业知识固化到智能体中，贯穿从需求接入、构思到交付的整个客户参与生命周期。 ## 技能放大：资深经验的可复制性 Endava 全球智能体架构高级副总裁 Mike Krolnik 强调，Codex 改变了资深与初级工程师的协作方式。“像我这样来自复杂环境的资深架构师，能够表达出想要什么，Codex 则将其转化为团队中初级成员可理解的信息。”初级开发者可以接手通常留给资深工程师的任务，而 Codex 充当实时的最佳实践与架构决策指南。Krolnik 补充道：“我可以给 Codex 一个观点，当开发人员工作时，它会帮助他们理解这个观点。他们可以就自己不懂的地方提问。作为开发过程中的学习工具，我能将自己的经验编码，让 Codex 与团队一起传授更好的软件架构与开发实践。”这种知识转移成为智能体组织的核心价值之一——原本需要数年结对编程、代码审查和指导才能获得的资深判断力，现在团队可以实时与之协同。 ## 行业启示：智能体组织的新范式 Endava 的实践为软件服务行业提供了重要参照。在 AI 编码工具日益普及的背景下，如何将工具从“辅助写代码”升级为“组织能力的基础设施”成为关键。Endava 没有简单地将 Codex 视为效率工具，而是将其嵌入到组织架构和人才培养体系中。这种模式不仅加速了交付，更创造了可复制的“经验杠杆”——资深工程师的智慧不再受限于个人时间与精力，而是通过智能体持续赋能整个团队。对于面临人才短缺和成本压力的科技企业而言，这或许是一条值得探索的路径。
OpenAI 于 2026 年 5 月 28 日正式发布《前沿治理框架》（Frontier Governance Framework），这是一份旨在说明其安全实践如何与新兴法律要求保持一致的公开文件。该框架重点回应了**加州《前沿 AI 透明度法案》**以及**欧盟 AI 法案中通用 AI 行为准则**的相关规定。 尽管《准备框架》仍作为 OpenAI 定义和管理高级 AI 系统最严重风险的基石，但《前沿治理框架》将其中相关部分提炼为一份面向公众的治理文件，聚焦具体的监管义务。其覆盖范围包括： - **风险评估与缓解**：涵盖网络攻击、CBRN（化学、生物、辐射与核）风险、有害操纵以及失控风险等关键领域。 - **模型报告与安全风险管理**：要求对模型能力进行定期报告，并建立系统化的安全风险管理流程。 - **事件响应与外部专家输入**：明确事故响应机制，并引入独立外部专家参与评估。 - **框架更新机制**：承诺随着模型能力、评估方法和监管要求的发展，持续迭代该框架。 OpenAI 强调，其内部实践已经超出了当前法律的最低要求，而《前沿治理框架》正是将这些“超额”实践系统化、公开化的尝试。这一举措正值全球 AI 监管加速推进的关键时期——欧盟 AI 法案即将全面实施，美国加州也率先通过了针对前沿 AI 模型的透明度法案。 值得注意的是，OpenAI 并未将《前沿治理框架》视为终点，而是将其定位为“动态文档”。随着技术演进与法规完善，该框架将定期更新，以保持与最新监管环境的同步。 对于行业而言，OpenAI 的这一动作具有双重意义：一方面，它为其他 AI 公司提供了一个将内部安全实践转化为合规框架的可参考模板；另一方面，它也向监管者传递了信号——行业领先者愿意主动拥抱透明度与问责制。 在 AI 安全日益成为全球焦点的当下，《前沿治理框架》的发布不仅是一次合规动作，更是对“负责任 AI”理念的一次实质性落地。
思科（Cisco）与OpenAI正通过Codex重新定义企业级软件工程。这一合作不仅让思科在AI原生开发上实现规模化，还加速了其AI安全产品AI Defense的构建，并将缺陷修复效率提升了10-15倍。 ## 从工具到队友：Codex的进化 对于思科这样一家运营着全球最复杂、最关键软件系统的企业而言，生成式AI的成熟意味着必须找到一种既能保障安全合规、又能真正落地的工程化路径。思科没有将Codex当作一个独立的开发者效率工具，而是直接将其嵌入生产级工程流程，与庞大的多仓库系统、C/C++密集代码库以及全球企业的安全与治理要求深度融合。 这一过程中，Codex从“开发者生产力工具”演变为“企业级AI工程队友”。思科工程领导层成员Ching Ho表示：“我发现将Codex集成到思科企业软件生命周期工作流中的新机会非常令人兴奋。与OpenAI团队合作让Codex达到企业生产就绪状态，也让我收获良多。” ## AI Defense：从几个季度压缩到几周 AI Defense是思科推出的端到端AI安全解决方案，旨在防范AI引入的安全与风险。Codex在该产品的构建中发挥了核心作用——**思科团队使用Codex编写了AI Defense的绝大部分代码，以及几乎所有正在构建的新功能**。 思科AI软件与平台高级副总裁兼总经理DJ Sampath指出：“原本需要几个季度才能交付给客户的功能，现在缩短到了几周。”这种效率飞跃背后，是Codex对复杂工程任务的深度理解与自动化能力。 ## 数据说话：效率与规模的突破 思科部署Codex后取得了一系列可量化的成果： - **95%以上的新AI功能由Codex编写** - **使用Codex CLI后，缺陷修复吞吐量提升10-15倍** - **每月节省超过1500个工程工时** 这些数字表明，Codex已从辅助编码工具升级为工程流程的核心驱动力，尤其在大规模、高复杂度的企业环境中，其价值尤为突出。 ## 更广泛的安全生态：Daybreak计划 思科的工作还体现了其在推进AI安全方面的更广泛角色。思科是参与OpenAI Daybreak计划的主要安全组织之一。该计划将OpenAI模型、Codex与安全合作伙伴结合在一起，以加速网络防御并持续保护软件安全。这意味着Codex不仅改变思科自身的工程方式，也在重塑整个行业的安全开发范式。 ## 小结 思科与OpenAI的合作案例表明，企业级AI工程化已经进入新阶段。当AI工具被深度整合到生产流程、安全合规体系以及大规模代码库中时，它带来的不仅是效率提升，更是产品交付节奏与质量的根本性改变。对于其他寻求AI原生转型的企业而言，思科的经验提供了一个可参考的范本：从“用AI写代码”到“与AI共同构建系统”，关键不在于工具本身，而在于如何将AI嵌入到企业最核心的工程血脉中。
OpenAI 与 Thrive Holdings 共同为 Crete 旗下 30 多家会计师事务所开发了 Tax AI，该系统基于 Codex 构建，能够在生产环境中自动从使用反馈中学习并改进。在试点季中，Tax AI 处理了 7000 份纳税申报表，大幅节省了数据录入时间，并且系统性能在三个月内实现了可量化的自我提升。 ## 从手动调试到自动进化 传统 AI 系统部署后，工程师需要手动分析失败案例、调整提示词，再重新部署。这个过程耗时且依赖人工。Tax AI 的突破在于：它利用 Codex 的**前沿智能体能力**，将生产环境的实际使用转化为结构化信号，驱动系统自主改进。 ## 税务场景的痛点 Crete 的会计师每个报税季要准备数万份申报表，处理数百万份底层文档。对于中高复杂度的申报，仅数据录入就需要每份 **8 小时**，涉及杂乱的数据源、往年文档以及手动提取和计算。Tax AI 的目标就是自动化这一瓶颈环节。 ## 可量化的自我改进 在本次试点中，Tax AI 处理了 7000 份 1040 和 1041 申报表。更值得注意的是，**三个月后系统的性能明显优于初始部署版本**。它通过内置的评估基础设施，直接连接从业者的实际工作流，让 Codex 能够持续优化提取、计算和提交逻辑。 ## 启示 Tax AI 展示了一条新路径：不是让工程师去修复每个失败案例，而是让系统自己从实践中学习。这种“生产即训练”的模式，可能成为未来专业 AI 代理的标准范式。
初创公司 Warp 正借助 OpenAI 最新模型 GPT-5.5，将其终端产品从“开发者工具”升级为“代理化开发平台”。通过开源终端客户端并引入 Open Agentic Development 模式，Warp 让人类开发者定义目标、监督结果，而 AI 代理则负责规划、编码、测试甚至提交 Pull Request。在内部基准测试中，GPT-5.5 比上一代模型减少了 30% 的 token 消耗，使长期运行的代理工作流更加高效。目前，Warp 已拥有近 100 万开发者，覆盖超过 56% 的财富 500 强企业，其内部 90% 的 Pull Request 由代理协同创建。CEO Zach Lloyd 表示：“通过与社区共同监督代理集群，我们可以更快地交付更好的 Warp。”这一模式预示着软件开发的未来：代理写代码，人类做决策。
2026年将是生成式AI普及后的第二个重大选举年。OpenAI在2024年基础上持续深化选举保护措施，聚焦四大方向：提供可靠投票信息、支持网络防御者、提升AI内容透明度、打击滥用行为并监控模型偏见。 ## 可靠信息获取 用户已通过ChatGPT查询选举相关问题，如注册、投票地点、截止日期等。OpenAI与合作伙伴协作，引导用户获取权威信息。今年秋季起，在美国和巴西，OpenAI将提供美联社的实时计票结果；在美国，还将与Democracy Works合作，展示投票地点等可靠信息。全球范围内，将继续优化网络搜索功能，提供带来源链接的答案。 ## 网络基础设施防御 OpenAI认为AI在加固数字基础设施中扮演关键角色。近期推出的Daybreak项目旨在改变软件构建与防御方式，提升软件安全性与韧性，包括支持选举执行的相关系统。 ## AI内容透明度与偏见监控 OpenAI持续提升生成内容的透明度，并监控模型偏见，确保ChatGPT的回应保持政治中立。自2024年以来，已改进ChatGPT在选举话题和突发新闻上的信息质量，通过联网搜索提供更准确的答案并附带来源链接。 ## 小结 2026年，OpenAI通过技术合作与产品优化，致力于在信息准确性、网络安全和内容透明度三个维度为全球选举保驾护航，同时保持模型的政治中立性。
OpenAI 宣布与巴西两大媒体集团 Grupo Folha 和 Grupo UOL 达成战略内容合作，这是 OpenAI 在巴西的首个媒体合作伙伴关系。即日起，全球超过 9 亿周活跃 ChatGPT 用户将能够通过 ChatGPT 获取来自《圣保罗页报》和 UOL 的高质量新闻报道摘要，并附有原文链接。 ## 合作背景与意义 巴西是 ChatGPT 全球最大的市场之一，拥有超过 **5000 万月活跃用户**，日均消息交换量约 **1.4 亿条**。此次合作将帮助 OpenAI 为巴西用户提供更及时、更具本地相关性的答案，同时支持更广泛的新闻生态系统。 OpenAI 媒体合作副总裁 Varun Shetty 表示：“《圣保罗页报》和 UOL 是巴西最权威的原创报道来源之一。通过让 ChatGPT 用户访问它们的新闻内容，我们希望能带来更有用、更及时、更本地化的回答。” ## 双方表态与行业影响 《圣保罗页报》联合首席执行官 Carlos Ponce de Leon 指出：“AI 将定义新闻业的下一阶段，Folha 希望参与塑造这一未来。通过与 OpenAI 合作，我们将 Folha 置于这一变革的前沿，并创造新方式来扩大可信新闻的覆盖范围、相关性和影响力。” UOL 首席执行官 Paulo Samia 强调：“AI 平台需要可靠的新闻来源，它们与高质量内容创作者合作是自然而然的事。”UOL 内容总监 Murilo Garavello 补充说：“我们希望我们的新闻出现在巴西人使用的每一个环境中，让真实信息尽可能广泛传播。” ## 透明性与溯源机制 此次合作延续了 OpenAI 与全球多家新闻机构（包括美国、英国、法国、德国）的合作模式，核心原则是**强调归属、透明度和原文链接**。ChatGPT 中展示的新闻摘要会明确标注来源，并提供指向原始报道的链接，方便用户深入阅读和核实。 《圣保罗页报》主编 Sérgio Dávila 评论道：“像 OpenAI 这样的人工智能巨头对展示《圣保罗页报》和 UOL 内容感兴趣，这只会强化专业新闻的重要性。” ## 未来展望 随着 AI 技术深度融入内容消费，媒体与 AI 平台的合作模式正在成为行业焦点。OpenAI 与巴西媒体巨头的合作不仅为当地用户提供了可信信息渠道，也为其他市场探索类似合作树立了范例。 对于新闻机构而言，与 AI 平台合作意味着新的受众触达机会和商业模式可能性；对于用户而言，则意味着在 AI 生成内容泛滥的时代，能够更便捷地获取经过专业编辑核实的高质量新闻。
维珍航空（Virgin Atlantic）借助 OpenAI 的 Codex 工具，在圣诞出行高峰这一高风险窗口内成功交付了新版移动应用，实现了近乎 100% 的单元测试覆盖率和零 P1 缺陷。这一成果不仅保障了旅客的出行体验，也展示了 AI 辅助编程在企业级软件开发中的巨大潜力。 ## 挑战与窗口 作为一家运营型航空公司，维珍航空对软件上线的稳定性要求极高。其数字工程副总裁 Neil Letchford 表示：“人们正在用这个应用办理登机、登机，我们必须极其谨慎。”圣诞出行季是全年 bug 引入风险最高的时期之一，传统做法往往需要缩减功能或牺牲测试来赶工期。 ## Codex 带来的改变 借助 Codex，维珍航空的工程团队在保持完整功能的同时，大幅提升了代码质量。新应用的单元测试覆盖率接近 **100%**，上线时未出现任何 **P1（最高优先级）缺陷**。Letchford 指出：“在应用交付到客户手中之前，利用 Codex 提升质量，这对我们来说是颠覆性的。” 这种改进不仅体现在新应用上，在遗留代码重构中同样显著。团队维护多年的代码库，重构时间从 **两周** 缩短到 **30 分钟**，代码库体积减少了 **78%–80%**。 ## 更广泛的影响 除了移动应用，维珍航空的分析团队也开始在数据仓库之上直接使用 Codex 构建工具。Letchford 认为，Codex 让团队能够更自信地向领导层汇报“一切就绪”，而不再习惯性地推迟交付。 ## 行业启示 维珍航空的案例表明，AI 代码生成工具不仅适用于初创公司，也能在大型企业的关键业务系统中发挥价值——尤其是在时间紧迫、质量要求苛刻的场景下，Codex 帮助团队在速度与质量之间找到了新的平衡。
OpenAI 近日宣布，其在 2026 年 Gartner 企业 AI 编码代理魔力象限中被评为领导者，旗下的 Codex 产品凭借创新能力和企业级部署表现获此殊荣。目前，Codex 每周已被超过 400 万开发者使用，客户包括 Cisco、Datadog、Dell Technologies 和 NVIDIA 等知名企业。 ## 从自动补全到智能代理 软件开发的范式正在发生根本性转变。开发者不再仅仅依赖 AI 进行代码自动补全，而是将更复杂的任务委托给像 Codex 这样的智能代理。Codex 能够理解大型代码库、调用工具、修改代码、运行测试，并将结果准备就绪供人工审查。这种“速度与控制并存”的能力，让企业团队在加速开发的同时，依然可以维持所需的治理、安全和审计标准。 ## Gartner 评价的核心优势 在 Gartner 的评估中，Codex 在**执行能力**和**愿景完整性**两个维度均获得认可。报告特别强调了 Codex 在**代理式软件开发**、**企业治理**、**沙箱机制**以及**灵活部署选项**方面的突出表现。 具体而言，Gartner 指出了 Codex 广泛的开发者触达面——包括 Codex 应用、IDE 扩展、命令行工具、SDK 以及云端编排能力。同时，企业级控制功能如审批关卡、基于角色的访问控制（RBAC）、可自定义策略、操作系统级沙箱以及可审计的工作空间治理，也成为其获评领导者的关键因素。 ## 真实案例：Cisco 的 AI 防御平台 OpenAI 声称，这些优势使其成为 Cisco 的理想合作伙伴。Cisco 利用 Codex 开发了其 AI Defense 安全平台的大部分代码，将交付时间从原来的几个季度缩短至几周。Cisco 的 AI 软件与平台产品高级副总裁 DJ Sampath 分享了 Codex 如何改变 Cisco 构建软件的方式。 ## 未来方向：前沿模型与深度集成的结合 在 OpenAI 看来，最优秀的编码代理需要将前沿模型能力与深度集成的产品体验相结合。这正是 OpenAI 打造 Codex 的核心理念：让它能够推理复杂任务、使用开发者工具、在受控环境中运行，并提供企业所需的治理、安全和管控能力。 随着 GPT-5.5 的引入，Codex 在工具调用、性能速度和企业软件开发工作流支持方面得到了显著增强。OpenAI 认为，企业不再仅仅询问 AI 能否编写高质量代码，而是开始关注如何安全、可控地将 AI 融入整个软件开发生命周期。
美国医疗系统 AdventHealth 正在全面部署 **ChatGPT for Healthcare**，以减轻临床工作负担、优化流程并释放更多时间用于患者护理。该机构首席 AI 官 Rob Purinton 指出，AI 在医疗领域的最大挑战并非技术本身，而是让人类安全、持续地使用它。AdventHealth 将“采用”视为核心目标，通过系统化部署实现 **行政任务时间减少 80%**，让医生从繁琐的文档工作中解脱，专注于更高价值的临床决策。 ## 从“观望”到“规模化应用” AdventHealth 横跨美国九个州，每年服务数百万患者。面对紧张的利润空间、不断增长的需求和日益复杂的行政流程，传统工作模式已难以为继。例如，医生顾问在审核病例时，平均每个病例需要花费约 **10 分钟** 完成阅读、识别关键信息、核对标准并撰写结构化理由——这些重复性劳动在数千个病例中累积为巨大的时间成本。 与此同时，员工对 AI 的兴趣早已在组织内部萌发。许多人开始尝试使用聊天机器人，但受限于正式政策而无法大规模应用。Purinton 表示：“我们有些员工迫不及待想尝试，但还有大量人持观望态度，他们不确定如何在日常工作中有效使用 AI。” ## 采用率才是关键 AdventHealth 的领导层很快意识到，零散的试点项目无法带来实质性变革。真正的挑战在于推动大规模、一致且安全的使用。“医疗 AI 中最难的部分是让人类安全地使用它，”Purinton 强调。因此，该机构将 **AI 采用本身视为目标**，而非技术部署的附属品。 通过引入 ChatGPT for Healthcare，AdventHealth 实现了 **80% 的行政任务时间缩减**。自动化文档处理和辅助支持任务让医护团队每周节省数小时，从而将更多精力直接投向患者。这不仅提升了运营效率，还扩大了临床容量、加快了就医速度，并显著改善了患者体验。 ## 超越临床：全链条的 AI 赋能 AI 的价值并不局限于临床场景。财务、人力资源、IT 等部门的员工同样花费大量时间起草文件、总结信息和准备材料。这些必要但耗时的任务长期占据着团队精力，使许多部门陷入“持续运营模式”，难以腾出手进行更高价值的工作。 AdventHealth 的案例表明，在医疗健康领域，AI 的成功落地需要 **自上而下的战略支持** 与 **自下而上的使用意愿** 相结合。当工具足够安全、易用且与工作流无缝集成时，从观望到主动采用的自然转变便会发生。 ## 结语：AI 重塑医疗的“人文”内核 AdventHealth 的实践揭示了一个重要趋势：AI 在医疗中的真正价值不是取代医生，而是将医生“还给”患者。当技术默默承担起文档、审核、协调等幕后工作时，临床工作者得以回归医疗的本质——人与人之间的关怀与决策。
OpenAI 在数学推理领域取得里程碑式突破。其内部通用推理模型成功解决了困扰数学界近 80 年的**平面单位距离问题**，推翻了该领域自 1946 年以来的核心猜想。该成果已被外部数学家验证，标志着 AI 首次独立攻克一个子领域内的著名开放问题。 ## 问题背景：从 Erdős 到今日 1946 年，匈牙利数学家 Paul Erdős 提出了一个看似简单的问题：如果在平面上放置 n 个点，最多能有多少对点之间的距离恰好为 1？这便是**平面单位距离问题**，也是组合几何中最著名、最难解的问题之一。Erdős 本人曾为此设立奖金。长期以来，学界普遍认为“方格点阵”构造在最大化单位距离对数方面已接近最优——这一信念持续了约 80 年。 ## 突破：AI 给出反例 OpenAI 的一个**通用推理模型**（并非专为数学设计，也未针对该问题做特别训练）在测试一组 Erdős 问题时，意外地找到了一个**无限族反例**，证明了原猜想不成立。这些新构造在多项式意义上优于方格点阵，从而推翻了长期以来的猜想。 外部数学家团队已审阅并验证了该证明，并撰写了配套论文来解释论证过程及其意义。值得注意的是，该模型并未依赖专门的数学搜索工具或脚手架，而是凭借**通用推理能力**独立完成证明。这是 AI 第一次自主解决一个在数学子领域中具有核心地位的开放问题。 ## 意义与展望 这一成果不仅是对离散几何的重要贡献，更标志着 AI 推理能力的跃升。数学因其精确性和可验证性，成为测试 AI 推理能力的理想场所。OpenAI 表示，该模型在多个 Erdős 问题上的表现，展示了深度推理系统在**前沿研究**中的潜力。未来，AI 或将成为数学家的得力助手，协助发现新定理、构造反例，甚至独立开辟新的研究方向。
Ramp 的 AI 开发者体验团队正在利用 OpenAI Codex（基于 GPT-5.5）来加速代码审查并开发内部代理工具。通过 Codex 的深度推理能力，工程师们能在几分钟内获得实质性的拉取请求反馈，而非过去数小时的等待。Codex 的审查覆盖了人类审查者常遗漏的细节，已成为 Ramp 代码审查流程中的强制性环节。此外，团队还基于 Codex 构建了“On-Call Assistant”代理，大幅减轻工程师在值班轮换中的负担。 ## 代码审查的行业标杆 Ramp 的 AI DevEx 负责人 Austin Ray 指出，Codex 的代码审查“是行业金标准”。工程师们会主动要求 Codex 审查每一个 PR，其深度和全面性甚至超过大多数人类审查者。Codex 不仅能在 CLI 中满足偏好底层操作的工程师，其应用程序也提供了丰富的视觉提示和实用工具，帮助团队提升工作效率。 ## 从审查到自动化工具 除了代码审查，Ramp 还利用 Codex 开发了 **On-Call Assistant**——一个代理工具，能够接管值班轮换中的大部分工作。Ray 表示，值班任务往往复杂且耗费精力，而 Codex 结合 GPT-5.5 后，能高效处理这类复杂性，减少工程师的精神负担和专注时间。 ## 未来展望 Ramp 的实践表明，AI 不仅能辅助代码审查，还能进一步深入开发流程，自动化繁琐的运维任务。随着 Codex 能力的持续进化，开发者体验和生产力有望迎来更大突破。
在伦敦教育世界论坛上，OpenAI 分享了其“国家教育计划”（Education for Countries）的早期进展，并宣布新加坡正式加入。该计划于今年达沃斯论坛启动，首批成员包括爱沙尼亚、希腊、意大利（CRUI）、斯洛伐克、特立尼达和多巴哥、哈萨克斯坦、阿联酋及约旦。计划围绕三大支柱展开：**研究驱动的部署**（使用学习成果测量套件评估AI影响）、**本地化AI工具**（提供合规的ChatGPT、Codex及API平台）以及**教师培训与赋能**（AI素养、专业发展与认证）。 爱沙尼亚作为数字先锋，其教育部通过AI Leap基金会已在**全国20,000多名学生和4,600名教师**中部署ChatGPT Edu，实现本地化体验并建立负责任的采用基础。OpenAI强调，随着AI工具快速发展，负责任部署不能事后弥补，需要政府主导的大规模研究伙伴关系。目前全球每周有**超过9亿人使用ChatGPT**，超过400万人使用Codex，代理型AI有望将更大的创造力、智力和技术能力交到每位学生手中。
2026年5月19日，在ATxSummit峰会上，OpenAI宣布启动“OpenAI for Singapore”计划，与新加坡数字发展及信息部（MDDI）合作，支持其国家AI战略。该计划获得超过**3亿新元**（约合人民币16亿元）的承诺资金，聚焦三大领域：帮助本地组织部署前沿AI并解决最棘手问题；培养本地下一代AI人才；让更多新加坡个人和企业受益于AI。 作为核心举措，OpenAI将在新加坡设立其**首个海外“应用AI实验室”（Applied AI Lab）**，未来几年内创造超过200个技术岗位，并将新加坡打造为全球**前向部署工程师**（Forward-Deployed Engineer）枢纽之一。这些工程师将直接与企业合作，将前沿研究转化为实际应用，重点覆盖**公共服务、金融、医疗和数字基础设施**等国家AI使命优先领域。 OpenAI首席营收官Denise Dresser表示：“新加坡拥有优秀的技术人才、值得信赖的机构以及利用AI推动长期增长的明确雄心。通过这一伙伴关系，我们希望帮助更多组织受益于前沿AI，支持本地AI人才成长，并扩大全国范围内对这些工具的获取。” 此举标志着OpenAI首次在海外建立深度本地化研发与部署能力，也凸显新加坡作为全球AI领导者的吸引力。随着团队扩张，OpenAI还计划逐步扩大在当地办公室的规模。
OpenAI 与戴尔科技宣布合作，旨在将 AI 编程助手 **Codex** 部署到企业的混合云和本地（on-premises）环境中。这一举措标志着 Codex 从云端的开发者工具向企业级 AI 代理平台的关键跃迁。 ## 合作背景与核心内容 Codex 已成为 OpenAI 增长最快的企业产品之一，**每周有超过 400 万开发者使用**。企业不仅用它辅助代码审查、测试覆盖和事件响应，还开始将其用于跨工具的信息收集、报告生成、产品反馈路由、销售线索筛选等业务场景。 然而，许多企业的核心数据、系统和流程仍运行在本地或混合云环境中。为了规模化部署 AI 代理，企业需要 Codex 在安全可控的前提下接入这些内部环境。为此，OpenAI 与戴尔达成合作： - **集成戴尔 AI 数据平台**：Codex 将连接戴尔的 AI 数据平台，该平台已用于本地数据存储、组织和治理，使 Codex 能更贴近企业的代码库、文档、业务知识和团队工作流。 - **探索戴尔 AI 工厂**：双方还将研究 Codex、ChatGPT Enterprise 及其他 API 解决方案如何与戴尔 AI 工厂协同，以在混合或本地基础设施上完成数据准备、系统管理、测试运行和 AI 应用部署。 ## 行业意义与影响 戴尔基础设施解决方案集团 CTO Ihab Tarazi 表示：“与 OpenAI 的合作将戴尔业界领先的企业级基础设施与 OpenAI 前沿的代理 AI 模型结合起来，让企业能在数据所在的位置——本地环境中——安全地大规模部署 AI 代理。” 对于企业客户而言，这意味着一条更务实的 AI 落地路径：无需将所有数据迁移至云端，即可在本地获得强大的 AI 能力，同时保持对数据的控制权。这一合作也反映出 AI 行业从“通用云服务”向“混合云+本地化”部署模式的转变，尤其对金融、医疗、制造等对数据主权要求严格的行业至关重要。 ## 未来展望 随着 Codex 从编程助手扩展到更广泛的业务代理场景，其与戴尔基础设施的深度集成将加速企业 AI 应用的普及。可以预见，未来更多企业将采用“混合 AI”策略，在本地和云端之间灵活调度 AI 工作负载，而 OpenAI 与戴尔的合作正是这一趋势的典型注脚。
OpenAI 宣布为美国 Pro 用户预览 ChatGPT 中的个人财务管理功能。用户可安全连接银行、信用卡等金融账户，通过仪表盘查看资金流向，并基于自身财务数据向 ChatGPT 提问获取洞察与建议。该功能依托 GPT-5.5 的推理能力，帮助用户分析收支模式、权衡决策并规划重大目标。目前支持超过 12,000 家金融机构，通过 Plaid 完成连接，Intuit 支持即将到来。OpenAI 强调该功能并非专业财务建议的替代品，将从 Pro 用户开始逐步扩展至 Plus 及所有用户。
Databricks 宣布将 OpenAI 的最新模型 **GPT-5.5** 集成到其企业智能体工作流平台中，此举基于该模型在公司自研的基准测试 **OfficeQA Pro** 上取得的突破性表现。OfficeQA Pro 专为评估企业级文档处理任务设计，涵盖扫描 PDF、遗留文件及长上下文文档的解析、检索与推理。在智能体测试环境中，GPT-5.5 相比上一代 GPT-5.4 将错误率降低了 **46%**，并以 **超过 50%** 的准确率成为首个在该基准上达到这一里程碑的模型。 ## 核心表现：解析能力跃升与任务路径优化 据 Databricks 研究工程师 Arnav Singhvi 介绍，OfficeQA Pro 中包含大量扫描或遗留企业文档，微小的解析错误便可能引发下游工作流的连锁失败。GPT-5.5 在解析老旧文档和扫描 PDF 方面实现了“阶跃式提升”，能够更准确地提取数字与文本，避免了因早期错误导致的整个流程偏离。此外，GPT-5.4 在执行多步骤任务时常常出现不必要的“搜索绕路”，导致效率低下；而 GPT-5.5 在检索相关上下文和完成复杂工作流时更加可靠，无需额外的人工干预，显著提升了智能体路径的规划效率。 ## 部署路径：通过 AI Unity Gateway 落地生产 目前，Databricks 已通过 **AI Unity Gateway** 向客户提供 GPT-5.5，用户可在基于 **AgentBricks** 和 **Agent Supervisor API** 构建的工作流中调用该模型。在这些系统中，GPT-5.5 负责协调多个专业智能体之间的解析、检索与执行任务。这一部署意味着企业能够将最先进的文档理解能力直接嵌入到发票处理、合同审查、合规报告等高频业务场景中，减少因传统 OCR 或规则引擎导致的错误积累。 ## 行业意义：企业级 AI 智能体进入新阶段 GPT-5.5 在 OfficeQA Pro 上的表现，标志着大语言模型在处理非结构化、异构企业数据方面迈出了关键一步。此前，多数模型在干净、格式化的文档上表现良好，但在面对扫描件、水印、手写注释等真实企业文件时仍力不从心。Databricks 的测试表明，模型在解析精度上的提升正在转化为可衡量的业务效率改进。随着更多企业尝试将智能体投入生产，像 GPT-5.5 这样在“脏数据”环境下依然稳健的模型，将加速从实验性部署到核心业务落地的转变。
OpenAI 近期发布了一份实用指南，详细展示了业务运营团队如何利用 **Codex** 将分散在项目追踪器、KPI 仪表盘、规划文档、会议记录、Slack 线程和电子表格中的信息，快速转化为可供决策的高质量文档。 ## 从碎片信息到决策就绪文档 业务运营工作常涉及多个数据源：执行层的需求、项目状态、财务模型、利益相关者反馈等。Codex 的核心价值在于**自动整合这些碎片信息**，生成初版工作成果，例如： - **项目偏离简报**：当战略项目可能延期时，Codex 能分析 KPI 变动、项目状态和财务模型，生成一份包含原因、选项、风险和建议的执行摘要。 - **战略更新与决策包**：从会议纪要和利益相关者输入中提炼关键信息，形成结构化的领导层决策文件。 - **进展报告**：基于追踪器和仪表盘数据，自动生成定期更新。 - **情景模型**：结合财务数据和假设，快速生成不同决策路径的利弊分析。 ## 人机协作：判断力仍是核心 指南强调，Codex 并非替代人类判断，而是**加速“初稿”产出**。团队仍负责验证证据、完善建议、解决开放问题，但 Codex 将原本数小时的信息收集和整理工作压缩到几分钟。 典型工作流如下： 1. **输入**：提供执行要求、项目文档、KPI 仪表盘、项目追踪器、财务模型、会议记录、利益相关者更新等。 2. **处理**：Codex 分析上下文，识别变化、原因、风险、选项和负责人。 3. **输出**：一份结构清晰的简报，包含明确建议和决策请求。 ## 实际应用场景 ### 1. 项目偏离简报 当领导者需要快速了解为何项目偏离轨道时，Codex 可整合所有相关数据，生成包含“发生了什么变化”、“可能原因”、“执行差距”、“备选方案”和“推荐行动”的简报。 ### 2. 战略更新与决策包 业务运营团队常需为高管准备决策材料。Codex 能从会议纪要和邮件中提取关键冲突点，自动生成权衡分析，帮助团队更快达成共识。 ### 3. 进度更新与情景建模 对于周期性报告，Codex 能基于实时数据自动填充模板；在战略规划中，它还能模拟不同资源分配下的结果，为“如果…会怎样”问题提供数据支撑。 ## 行业意义 在 AI 工具日益渗透办公场景的今天，Codex 这类产品代表了**从“自动化”到“智能协作”** 的转变。它不直接做决策，而是通过降低信息整合成本，让人类专注于更高价值的判断和沟通。对于业务运营团队而言，这意味著更快的响应速度、更少的重复劳动，以及更高质量的决策支持。 OpenAI 还提供了按需网络研讨会，供团队进一步学习如何将 Codex 融入日常工作流。随着类似工具的普及，企业运营的效率边界有望被重新定义。
Sea Limited 是一家总部位于新加坡的全球科技公司，业务覆盖数字娱乐、电商和数字金融服务，旗下 Shopee 是东南亚领先的电商平台。近日，Sea 联合创始人兼 Shopee 首席产品官 David Chen 分享了公司为何决定在全工程组织内部署 Codex，以及 AI 辅助开发如何从效率工具演变为战略杠杆。 ## 从效率工具到结构性乘数 在 Sea 的规模下，工程不仅仅是写代码，而是管理碎片化、超本地化市场中的大规模系统复杂性。David Chen 指出，**Agentic AI 编码工具如 Codex 并非仅提升局部生产力**，而是代表一种结构性乘数，帮助工程组织在日益复杂的运营环境中加速响应、提升效能。 ## Codex 的独特优势：深度上下文感知 Codex 与其他工具的关键区别在于其**超越自动补全的能力**：它具备对大型、分散代码库的深度上下文感知。在庞大的微服务架构中，工程师的痛点并非语法输入，而是跟踪依赖关系、理解遗留逻辑以及在峰值负载下保持可靠性。Codex 充当本地化知识引擎，大幅缩短工程师导航和理解代码的时间。 ## 内部数据：87% 的周活跃率 Sea 正在开发者组织中推广 Codex，内部数据显示 **87% 的用户为周活跃用户**。这一高采用率表明，AI 辅助开发已从实验性工具转变为日常工作流的核心组成部分。 ## 对东南亚及亚太地区的启示 David Chen 认为，AI 原生软件开发对东南亚及更广泛的亚太地区意义深远。该地区市场动态、语言多样性和基础设施差异巨大，传统软件开发模式难以快速适应。Agentic AI 工具有望降低开发门槛，使团队能够更快地构建本地化解决方案，从而推动区域数字经济的进一步增长。 ## 未来展望 Sea 将 AI 辅助软件开发视为更深层次的转变——不仅仅是边际生产力提升，而是工程团队应对复杂性、构建弹性系统以及从创意到实现的方式变革。随着 Codex 等工具的持续进化，**AI 代理将改变开发者的工作模式**，从被动辅助走向主动协作，最终实现真正的 AI 原生软件开发。
OpenAI 宣布了 ChatGPT 的新安全更新，旨在提升模型在敏感对话中对上下文的识别能力。这些改进帮助 ChatGPT 在风险逐渐显现时做出更安全的响应，例如通过缓和对话、拒绝提供有害细节或引导用户寻求支持。更新聚焦于自杀、自残和伤害他人等急性场景，通过模型训练和与心理健康专家的合作，使 ChatGPT 能够更好地识别对话中随时间演变的警示信号，并基于上下文采取谨慎行动。这一举措旨在平衡安全性与日常对话的自然流畅，避免过度反应。