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Translation isn’t always about changing languages. Sometimes, it’s turning words into meaning, meaning into clarity, and clarity into action. This International Translation Day, we’re thinking about how AI can help more people be understood. The language you speak shouldn’t decide how well your ideas come across. Comu does the literal kind of translation, too—with real-time transcription and translation, plus in-depth summaries across 113 languages. More voices heard. More ideas carried forward. Translate what matters.

Salesforce acquires Listen Labs for ~$2b. But who gets the 💰? My usual breakdown below 👇 The company was founded in Sep-23 and had raised less than $100m. Investors will share ~$850m of profits on $96m invested, a ~10x blended. From a huge pivot to a unicorn valuation term sheet they refused, this is truly a wild story ✍️. In the end an incredible outcome for all involved. So let's dive in! 1) The boldest move: walking away from $1.5b 🎲 Listen Labs had a signed $125m Series C term sheet from Menlo at a $1.5b valuation... and walked away from it to sell to Salesforce at ~$2b. This takes a huge amount of courage: few founders turn down a signed unicorn-plus round. @itsalfredw and @florian_jue did it 2.5 years after founding. Huge congratulations are in order for the discipline and execution of the founders here. 2) Founders and team: a life-changing outcome in under 3 years 🥳 By my best estimates, founders and team still own over half the company. At $2b, that's ~$1.1b for them to share. Specifically, assuming a 15% option pool, that is ~$300m for the team and ~$750m for the two co-founders. And, as was the case with Hugging Face, this is all from a pivot. They originally built an AI customer-interview tool to understand why their viral app BeFake was growing, then realised the tool was the business! 3) Sequoia's Bryan Schreier did it again 👑 What few people know is that Bryan was an early backer of Qualtrics... the category Listen Labs is disrupting. Now he led both the seed and the Series A here. By my estimates, those two rounds will return ~$670m combined, or ~25x on ~$27m invested, in under three years. Pattern recognition and industry knowledge have their perks, it would seem! 4) Ribbit: 4x in 8 months ⚡ Ribbit led the $69m Series B in Jan-26 at ~$500m. At $2b, that's ~4x in 8 months. Unbelievable IRR and a great return on a meaningful cheque. 5) Neo does it again, congrats @apartovi 🎯 Listen Labs went through the Neo accelerator early on, which came with a $600k SAFE. On my estimates, that cheque is worth ~$25m+ today. This comes just three months after Cursor's acquisition (a cool >1,000x for Neo). What a hit rate! This one is very straightforward: it is a massive win for everyone. And so congratulations to all involved: Sequoia, Ribbit, Conviction, Pear, Neo and the team!

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。

C Ye @C_Ye__ & Britney’s Drama reminds me another story back in 2023. It’s kinda like Deja Vu. Britney leveraged her fame and connections to bully an unknown small-time poker player. I’ve seen many hustler players backing Britney. A lot of them were coerced into supporting her, yet none stepped up to speak up for C Ye. To me, this is grossly unfair and amounts to collective bullying. Most of them don’t even know what really happened. They may simply fear that if they fail to back her, she will get them banned from Hustler @HCLPokerShow since she is the “Queen” of hustler. XD This happened in 2023 at the Bicycle Casino in Los Angeles. Britney set up a game with Peter. She personally brought in two players, Hank and Jimmy, and asked another host, L, to bring five more. (L is just a codename — he is a very well-known Chinese host, but he prefers not to have his name mentioned here.) Most importantly, Britney bought action in all of the players — every player’s wins and losses ultimately ran through her. Charles the Prince also played in the game for about an hour and had action in Hank as well. That means both L and Charles were financially exposed to Hank’s play that night. To this day, L still believes that Hank and Britney were together at the time. The players on L’s side ended up losing. But when it came time to settle up, Britney refused to pay, claiming that someone had stolen chips from the table. The game itself balanced, though — every number was accounted for. Since Britney had action in all of the players, the “stolen chips” story looked less like an explanation and more like an excuse to avoid settling. And when people pushed back, she firmly denied owing the debt. Alan, an Australian regular who used to play at the Bike, happened to be there that night, and he took the matter into his own hands. He spent 36 hours on it. For the first 20-plus hours, he negotiated with the casino and obtained everyone’s deposit and withdrawal records along with the surveillance footage. The review showed that the person who had actually taken the chips was Hank — one of Britney’s own players, and reportedly someone very close to her at the time. Alan handed all of the evidence to Britney. She still refused to pay — and even after all of this came out, she kept up her good relationship with Hank. Only after their relationship later ended did she start distancing herself from him and publicly criticizing him, as if she had never had anything to do with him. Later, L — who was in Vegas at the time — called Britney and warned her that the police would be involved if the payment wasn’t made. Meanwhile, Alan and several other pros were right there at the Bike. Alan never left — he stayed the entire time for one purpose: to get his money. He was relentless. In the end, Britney had no choice but to pay up. Start to finish, the whole thing took 36 hours.

祝大家中秋快乐！🌕🥮 趁着假期，给大家分享一个超实用的小教程。 其实刚开始接触 AI 的时候，我就用上了 CC Switch 这个开源项目，当时最开始能顺畅用上 Claude code，真的完全离不开它！不仅项目非常了不起！超级惊喜的是，开发者大佬@Jason_Young1231竟然在 X 上关注了我！！！！真的非常敬佩这些开源贡献者！✨ 今天录了一个实操视频，教大家怎么用 CC Switch 把第三方 API（比如 DeepSeek）无缝接入到 Codex 里。 这个方案主要解决两个痛点： 1️⃣ 没买会员：不用充值官方订阅，直接填 API 就能用上 Codex。 2️⃣ 额度告急：像我一样是 Plus 用户，额度完全不够，也可以通过这个方法让codex干活。 完整演示看视频👇，遇到问题随时在评论区留言！

大早上群里过客的消息给我看笑了.... Bitget被盗受影响资金约3.516亿美元，在黑暗森林很稀松平常的事。 让我有印象的是Bg的谢加印，很性感的人，作为客户经理对客户非常好，就是平台确实有些拉垮。 说到交易所，是真的不敢盘点.... 其实大家也都默认少说话，逢年过节的礼物不是白吃白拿的。 无法得罪太多人，简单聊几句就停。 所有的交易平台，在现在，越来越尴尬，他们是币圈最好的广告商，因为一直在打广告吸引新人进来，马路上，地铁上，公交站牌，小说网站，黄赌网站，各种引流手段。 但是带来的用户，等输完之后（大多数是合约），一部分坚挺的，学会了，一部分不坚挺的，再见了。 之前每四年一轮回，人来人往，给行业输送了非常多的人才！每一个交易所也捕获到了相应的价值，拿到了收获。 每个交易所都有平台币，这些平台币随着平台的发展，慢慢走向了不同的道路。 一般，在交易所需要的时候，这个时候，价值捕获和拉升最大！ 回购，销毁，加大力度，各种活动！ 但是当一旦不需要的时候，自己运转顺畅的时候，几乎都是出尔反尔，更有甚者还跟自己的平台币割离。 Cc拉了两张表，自己看吧... 其中有的说销毁币，但是销毁的不是市面上买的，而是基金会自己的。 其中有的割离完之后，成了项目方用的代币。 还有更甚... 自己看图问Codex 唯一价值捕获高一些的，前阵子，客户被盗160w美金，说是客户自己的问题，没法用都。 另外一个敢给你持有的币加一个P，不是Plus...是Ptoken 真他妈的要笑死了，但是我觉得都属于正常，因为毕竟不需要代币再做些什么了。 平台大了，赚到钱了，也就不需要再对持有人做那么多。给持币的人，年化4个点以上的都属于老子看的起你。 有时候不能看一个人或者一个公司嘴上怎么说，一定要看怎么做！！！ 有一个范式变化： 5年豁免链上美股创新 这个一出来，交易所的下行趋势已经注定！ 赚钱是肯定还继续，但是未来的红利，他们不再是最大赢家！ 行业在上行，交易所的生意也可能会继续好下去，但绝不再是最前排的那一批！ 毕竟中心化交易所用起来方便快捷。 （本文资料与截图均由微信群和Ai完成，如果数据错了，那就是Cc错了，欢迎指正）