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あまりにも危険な国宝…！？👀💥 ♨️♨️♨️♨️6月29日(月)よる8時から♨️♨️♨️♨️ 『今泊まりたい！#いいふろ温泉宿』# 次回の『今泊まりたい！いいふろ温泉宿』は、鳥取・三朝（みささ）温泉を大特集！小田井涼平さんが、圧倒的な存在感を放つ国宝「投入堂」や巨木「千年杉」といった神秘的なスポットを巡ります。 さらに、小田井さんが大興奮した濃厚な「三朝ヨーグルト」など、気になるご当地グルメも登場🍦✨ もちろん、極上の温泉で癒やされる至福の時間もたっぷりとお見せします！ #いいふろ温泉宿# #BS10# #小田井涼平# #三朝温泉# #鳥取観光# #投入堂# #三朝ヨーグルト# #ご当地スイーツ# @ryohei_odai

经济学人太犀利了，主持人问马斯克， 你要是突然被车撞死了，那你的那些公司还能运转吗？毕竟你那么爱搞一言堂... 马斯克回答，即使自己突然去世，Tesla和SpaceX也能按照现有计划继续运转几年，但时间长了就比较麻烦。 因为两家公司接下来要做什么，路线已经定好了，团队继续照着做就行，但真正的问题是将来还能不能继续做出新东西。 就像乔布斯去世后的苹果，手机和电脑依然做得很好，却没有再推出乔布斯时代那种全新的产品。 马斯克坚持掌握控制权，是因为他希望公司按照五到十年的周期做规划，哪怕月球基地和火星计划需要长期投入，短期内还会影响利润，也能按照原定方向继续推进。 公司的日常运转可以交给团队，但下一步往哪里走，他希望始终由自己决定。

Web3优质博主第二弹来了~ 今天分享一些小而美的账号，都是些我挂上小铃铛且经常看的账号。涵盖领域：DeFi、稳定币、社区、AI等。 1. 陈小萌 @MengLayer 严格来说，小萌老师应该算是大博主了。她的主要擅长领域是稳定币以及美股。去年我所了解到的几个比较大的稳定币项目，像Plasma、Falcon、USDai，都有深度参与。 今年她的主旋律放在了，美股相关赛道上，主要参与了美股STRC持仓分红，Satrun：STRC上链项目，属于RWA。 另外据她透露，近期会找切入点，如果有机会的话会大力参与Arc、Tempo这两个今年的明星项目。 代表作：Plasma 公售 2. JoeJoe @joejoedefi JoeJoe老师精通Defi类项目，对于自己参与的项目，无不是全身心投入，研究得极其细致，感觉他是那种要么不做，要做就要做到最好的人。这种态度真的蛮值得学习的。对于积分+ Yield类项目研究深刻，尤其是 Pendle，每次Pendle上有上新他参与的项目，必定会自己出一个表格，各类积分分析得一目了然。 Joe哥最近的重心放在了STRC上链项目上，主要仓位在Apyx以及Saturn上。我也是看了他的推才上车Satrun的，看好就努力的cx它们！~ 代表作：USUAL 新人手册 3. Mulight 沐光 @0xMulight 跟光哥相识于Succinct，当时对他的印象是会的东西好多啊，社区画画那都是最基础的，他还会搞3D建模、制作小视频。那会儿中文区为数不多的Prover角色（一个艺术创作角色，超级难拿），他通过自己的专业优势拿到了。 今年他有转战AI 领域，写了很多AI科普教程。大部分都是新手友好的，上手没啥门槛。 然后他近期的目标是把自己的X账号做起来，争取拿到创作者收益，我感觉下个月他就能拿到了。超级努力，web2工作贼忙，每天还花很多时间在web3上。还是那句话：功不唐捐~！ 代表作：Succinct 宣传动画（我觉得蛮专业的） 4. Jealousy 尼卡 @eastweb3eth 我习惯叫他主编，俺们也相识于Succinct，因为他在Succinct搞了个项目日报。我觉得他可以算得上是真正的KOC了，去年我所了解到的几个热门的项目，他都拿到了很不错的收获。例如：Story、Succinct、Boundless、Opinion等。 我感觉他识别优质项目的能力很强，并且总能找到适合自己的切入点，然后快速执行，简直天生的社区玩家。 由于现在行情低迷，最近他的重心也放在了做账号上。他起号的速度也是很快，执行力拉满，总能找到写热门推文的方法。然后他还是体制内的，羡慕麻了~ 代表作：让你的Hermes从机器变成数字生命 5. 辣条味奶糖 @spicycandy00 提到堂姐，我就想到三个字：艺术家。堂姐入圈时间不长，才一年多。但是天生KOC体质，她创作的每一幅画可以说无一例外不是精品。这可能是因为她本身美术专业出身，对于自己的作品有很高的要求，每次都精益求精。 还有她本身也很热爱生活，旅游、主持、手工，这些她都喜欢。热爱生活的人总给人一种满怀希望的感觉，这可能也是她初来web3，但收获也还不错的原因吧。去年她也拿到了很不错的收获：Succinct、Boundless、Falcon等。 最近她的重心依然还是平衡好web2工作+web3创作，这种生活说实话我还是蛮羡慕的。 代表作：GPT IMAGE 2｜可爱贴纸玩法 6. 0x独眼 @0xduyan 没记错的话，是在全真社区认识的独眼老师。他也是一个十分专注的博主。尤其擅长理财、套利。每一个他参与的理财项目，他都写的十分细致，每一步怎么操作，注意事项，都标注得清清楚楚。 这种稳扎稳打的做法其实适合我们大多数人，稳稳的幸福远比疯狂追逐转眼即逝的热点让人安心。 代表作：USD1 极致套利 以上就是我近两年认识到的一些优秀博主，我都给他们点上了小铃铛。大家有什么其他优秀博主的推荐，欢迎评论区告诉我~🫡

华尔街的特长： 一，任何垃圾都可以包装成产生固定收益的金融产品，设计产品时会千方百计的把风险转卖给下家，或者把爆雷时间持续往后拖延。 二，任何垃圾包装几层后，就可以堂而皇之的带上理财，保险，退休养老等面具，让消费者愉快的接盘而不知道里面的巨大风险。 三，因为层层精美包装，各种给僵尸资产续命的拖延术，买家无法获得真实迅速的反馈，长期沉浸于一种虚假的安全感之中，然后每隔几年遭遇一次突然巨大亏损的当头棒喝。消费者受重伤后，不多久又会重新投入新的包装精美的话术的温暖怀抱，再会重温一个新的循环，只不过外在表现形式和上次不同而已。 四，你看到的任何经济上没有道理，赚钱非常容易的场景，背后往往有你看不见的遥远的接盘者在补贴大家，甚至实质上可能是你的左口袋出钱，补贴右口袋。只是因为有华尔街在中间加了若干道工序，让你当时无法看清中间的逻辑链条而已。当你的右口袋在愉快的赚快钱，必须要小心左口袋在你不知情的情况下，被华尔街抽空拿去补贴其他人。

几个月之前了解到定投，看了一下说复利很牛逼，刚好去年年底去香港办了汇丰和众安，就在众安App上开始了 到现在累计投了2k美元，累计赚到60多美元，每个月大概投入3k左右人民币，路线是通过跨境支付通无损把钱转到香港账户，然后香港账户的钱转美元，美元直接购买，这里的无损只是指不要手续费这些，汇率的话可能会亏一丢丢吧 转出去比较容易，转回来如果没有中银这种可以和内地中银无损转的卡的话转回来手续费很高。这个前期很难坚持，前期别想着赚钱了，一直投就行，还可能遇到大回撤10年都不一定回本那种，比较适合每个月除了各种开支有一些闲钱的，然后就是可以坚持的，具体投个一二十年结果怎么样很难讲。有没有研究的比较透彻的，可以交流交流

兄弟们，这事属实有点魔幻。 我往Grok里面砸了50美元，配了12个meme币种池，外加6个代理，结果这AI直接开启高频调仓模式，交易手速比我本人快得离谱。 50美元本金，仅仅4分14秒，账户直接干到3532美元。 但它自始至终，没有对任何一个币种产生所谓的“偏爱”，一次都没有。 02:52:22 卖出 $Bonk 02:52:25 反手又接回 $Bonk 间隔仅仅三秒，完全不会死抱着上一个仓位不放。 全部交易记录都跑在GMGN上： 这恰恰是人类很难复刻的地方：我们普通人买入一个meme币，浮亏20%，立刻就自我说服改成“长期价值持有”。 但Grok不存在要死扛、要捍卫的仓位。12个交易标的，整整99笔成交，对任何币种的忠诚度，撑不过短短几秒。 到02:54:49，账户回落至682.70美元。整体胜率83.2%，49笔盈利，10笔亏损。 之后它的轮动交易体量持续放大，成交额从233美元一路冲高到25400美元，而胜率基本维持稳定。 最终结算：81笔盈利，18笔亏损，胜率82.0%。累计手续费104美元，订阅成本直接从交易盈亏里抵扣，不用额外掏钱。 在币圈摸爬滚打五年，我算是想通透一件事：玩meme币，机会来自不断轮动，而不是所谓的信仰执念。名单里的每一个币种，都困住了一大批对它投入感情的人。 把PEPE、TURBO这类币种只看作同类博弈标的、只是赔率高低不同，不带任何主观滤镜的机器人，或许才摸对了meme币市场的玩法。

最近 Almanak 上线了新产品，之前做过一些研究，所以正好借着热度，聊聊这个项目。 他们主打的口号是：一个人跑一个链上对冲基金。 查了一下 Almanak 这个词，是“年鉴”的意思，一般图书喜欢叫这个名字，例如《中国文物年鉴》。 不过这个项目做的东西是 AI 代理+策略，上面各种策略横飞，加到一起，倒是也可以称之为基金策略年鉴。 于是乎，测试了一下他们的产品，输入的指令是： 在 Uniswap 上做主流币（WBTC、ETH）+稳定币（USDT、USDC）做 LP。 1. 定位哪个 Pair 的 APR 最高，在什么链上？这可能会涉及到 2*2*链数 种可能。 2. 通过近期、中期判断应该设置的价格区间 3. 根据价格区间计算应当投入的主流币、稳定币两种本金占比（假设每个仓位投入 100K 美金） 然后 Almanak 的 AI 问了几个问题之后，就开始抓取、分析。 最后分析出来，Base 上面的 ETH/USDC 流动性是以上这些选择里 APR 最高的，然后选择了 1600-3300 区间。 接下来，就直接进入开发、测试、部署流程了。 PS：真不把 AI 当人啊。 整个流程也就 10 分钟。下一步，如果真的往里面打入 $ETH，这个钱包就会真的直接开始执行策略。 话说回来，从基金风控角度来说，大资金不应该直接放在 AI 写的代码里。大资金真用的话，可能还是得引入真人来校对、找专业的代码审计机构，来审计一下才能用。 这个 Almanak 产生的代码，适合小资金、适合测试想法，也就是“构想验证”。 例如去年年底，有个机构申请了夜盘比特币 ETF，在美股收盘后建仓比特币，白天天亮了就卖了。这种 idea 你乍一听挺好，但是具体效果如何，你还得去真跑一个测试。 你丢个 100 美金进去，直接告诉Almanak，让它 Vibe Coding 出来的代码一跑，跑个十天半个月的实盘，心里自然就有结果了，一下子节约好多时间。 这也是为什么拿嘴编程叫 Vibe Coding，因为它就是一种感觉（Vibe），靠感觉驱动的。 说回年鉴，因为都是 Vibe Coding 出来的策略，所以它还有个策略广场，里面有各种策略。例如在 Pancake 上跑的，BTC-BNB 策略，然后还有 AI 打分，评价了安全性和收益率等等。 感兴趣的话，可以都来测试一下。 每个普通用户可以白嫖三个策略（Signal），不过如果写得策略比较多，就要充值会员了。 链接在评论区。

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

今天我们将推出多项功能，这些功能将提升 Plus 和 Pro 计划的功能范围。为了实现这一提升，我们投入了大量计算资源。随着我们提高底线，我们正在调整各计划之间的相对差异，具体为 Plus = 1X Pro 100 = 5X Pro 200 = 10X 并且我们将重新开放 Pro 200 的订阅（我们之前已暂停）。如果你已有现有计划，你将暂时保留 20X 的倍增器，并且还会获得大量额外积分，因为我们知道变革总是艰难的，即便这意味着最终每个人都会获得更多。

1998年，桂林小渔村，克林顿正在好奇的看着桌上的算盘，店员在给他演示算盘的用法，他看的十分投入开心。当时时任美国总统的克林顿访华，来到了这个小渔村，对这个算盘意外的很感兴趣，尤其是看到珠算演示后，更是称赞。