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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。
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这篇开盒思路,最好别让你不对付的人刷到。 鱼哥把网警那套查人法子给掏出来了,五个免费开源工具,查人、查公司、查设备,你脑子里能想到的场景基本都覆盖了。先说好,这玩意不是让你去扒别人的,我是想让你拿它把自己护住。 五个工具各管各的,地址和用途我一条条给你摆清楚: 1️⃣ Blackbird(7.3k Star),用户名和邮箱都能搜,接了 600 多个平台,搜完还能免费让 AI 给你拼人物画像,PDF 直接导,刚上手的先玩这个。 🔗 2️⃣ Maigret(35.6k Star),专靠用户名挖人的进阶版,覆盖 3000 多个平台,厉害在会递归追,发现你在别的平台还有个小号,它自己拿这小号接着往下刨,一路刨到底。 🔗 3️⃣ SpiderFoot(22k Star),重家伙,手机号、邮箱、域名、IP 通吃,200 多个模块一起开火,数据泄露、暗网、子域名都能翻,最后给你画一张可视化关系图。 🔗 4️⃣ theHarvester(17k Star),丢一个域名给它,自动从谷歌、必应、LinkedIn、DNS 记录等 40 多个来源里,把公司员工邮箱、子域名、IP、URL 成批捞出来,查公司就靠它。 🔗 5️⃣ Shodan Python(2.4k Star),Shodan 相当于设备界的谷歌,全网扫那些暴露在公网上的摄像头、路由器、服务器、工控系统,这个库让你用代码去翻它的数据库。 🔗 说实话,不少小公司的 NAS、摄像头、打印机,配置压根没动过,密码还是出厂那套,Shodan 一搜就现形。你以为藏得挺严实,其实露出来的比你想象的多得多。 自己先跑一遍,搞清楚到底暴露了啥,这才是头一步。 好东西,转给用得上的兄弟。
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