本文字数:约 5585 字,预计阅读时间:18 分钟OpenAI 的「群聊」,可能比你想得更重要!1. 有「眼力见」的 AI功能本身并不复杂,用户可以轻松创建一个群聊,并通过链接邀请最多 20 位成员加入。群聊数据与个人 ChatGPT 记忆完全隔离,确保用户的私密对话不被泄漏。在群聊中,用户可以明确召唤 ChatGPT,确保它在关键时刻回应需求。更重要的是,ChatGPT 可以自主判断是否需要发言,这使得 AI 的交互体验更加自然。此外,群聊还支持丰富的多模态能力,例如联网搜索、生成图片、文档摘要等功能。基于群聊的上下文,AI 能够理解每个人的对话风格和需求,从而提供更加个性化的服务。2. 从个人助理,到协作平台OpenAI 推出群聊功能的真实意图可能与大多数人的理解不同。OpenAI 不仅仅是为了突破模型瓶颈,而是为了调整其商业化逻辑。通过将 ChatGPT 从个人助理变成可协作的平台,OpenAI 希望让客户在平台上沉淀关系和数据,从而产生网络效应,使用户离开的成本远高于简单的 API 更换。此外,群聊功能也在测试 ChatGPT 的社交能力,为未来的多 Agent 协作打下基础
本文字数:约 4000 字,预计阅读时间:15 分钟OpenAI debuts GPT‑5.1-Codex-Max coding model and it already completed a 24-hour task internallyOpenAI has introduced GPT‑5.1-Codex-Max, a new frontier agentic coding model now available in its Codex developer environment. This release marks a significant step forward in AI-assisted software engineering, offering improved long-horizon reasoning, efficiency, and real-time interactive capabilities. GPT‑5.1-Codex-Max will replace GPT‑5.1-Codex as the default model across Co
本文字数:约 5400 字,预计阅读时间:20 分钟Musk's xAI launches Grok 4.1 with lower hallucination rate on the web and apps — no API access (for now)In what appeared to be a bid to soak up some of Google's limelight prior to the launch of its new Gemini 3 flagship AI model — now recorded as the most powerful LLM in the world by multiple independent evaluators — Elon Musk's rival AI startup xAI last night unveiled its newest large language model, Grok 4.1. The model is now live for consumer use on Grok.com, social
本文字数:约 4500 字,预计阅读时间:15 分钟两个月破 300 万用户,Agnes AI 刷新 Instagram 与 Snapchat 增长纪录仅用两个月,Agnes AI 打破 Instagram 和 Snapchat 的用户增长纪录。由新加坡国立大学博士团队创立的全民 AI 产品 Agnes,凭借涵盖搜索、研究、图片、视频、PPT、表格等在内的多功能一体化工作流,迅速赢得东南亚、拉美、中东地区知识工作者和年轻用户的青睐,成为消费级 AI 领域的现象级应用。Agnes AI 于 7 月 14 日正式上线 PC 版,并以核心功能吸引了首批种子用户。9 月移动端 App 推出后,增长势能全面爆发:短短两个月新增注册用户 300 万,日活跃用户突破 20 万。而作为对比,Instagram 达到首个百万用户用了 2.5 个月,Snapchat 则耗时 10.5 个月。更令人关注的,是其增长背后呈现出的罕见的高留存率:W4 留存率达 40%,W8 留存率仍保持在 30%。换句话说,每 10 位注册用户中,8 周后仍有 3 人活跃使用。在 AI 产品中,属于比较好的水平。增长可以靠营销
本文字数:约 4600 字,预计阅读时间:12 分钟From shiny object to sober reality: The vector database story, two years laterWhen I first wrote “Vector databases: Shiny object syndrome and the case of a missing unicorn” in March 2024, the industry was awash in hype. Vector databases were positioned as the next big thing — a must-have infrastructure layer for the gen AI era. Billions of venture dollars flowed, developers rushed to integrate embeddings into their pipelines and analysts breathlessly tracked funding rou
康叔的AI全栈工坊
Code for Life, AI for Future