2026年10月27日,Google DeepMind发布世界模型Genie 4,主打实时交互模拟,并首次在该系列中引入原生音频。官方介绍称,该模型基于Gemini家族能力,Gemini Omni负责让模拟贴合真实世界的外观与行为,其他Gemini模型提供维持模拟连贯性所需的复杂推理;用户可用自然语言实时操控场景,每个世界还会即时生成环境音、音乐和交互对话。次日,Google DeepMind进一步说明,Gemini 3.8 Flash在循环中拆解目标、检查画面以维持多步事件的因果连贯,Gemini 4 Argon也已用于与Gemini Robotics联合模拟任务;官方称其仍属早期实验模型,长时运行下物体恒常性与复杂物理交互仍会漂移,生成内容均带SynthID水印,目前先向可信测试者开放预览。10月28日,Ethan Mollick发帖称Genie 4能运行DOOM,并实测其边生成边产出游戏式环境,表示体验并不完美。10月29日,Peter Yang用Genie 4实时构建5个世界,认为世界模型是LLM之后AI的下一个大方向。
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2026年10月30日,科学网刊发对谈报道,提及浙江大学数学高等研究院与之江实验室共同发起未来数学计划。报道称,该计划围绕数学基础模型、形式化验证、AI数学机理和跨学科赋能四方面展开。中国科学院院士励建书在报道中表示,AI可能改变数学研究范式,并指出数学为AI做得远远不够;中国工程院院士王坚认为,AI的推理能力目前主要来自代码,从数学数据中学到更深推理将带来更大增益。报道还提到,谷歌DeepMind的AI智能体今年5月解决9个此前未解的厄多斯问题并攻克44个开放数学猜想,OpenAI近日在GitHub公开722篇由内部AI模型生成的数学手稿,陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联名发表公开信警告AI与数学出现严重错位。目前该计划尚无进一步进展披露。
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Latent Space 主理人 swyx 介绍年度旗舰大会 AIE CODE 的策展思路，会议为单轨、邀请制，面向约 1000 名智能体工程师。今年三大主题为 Scaling without Slop、System One 模型和 Increasing Ambition，其中 Jarred Sumner 将分享 Bun 用 Rust 重写及 Bun AOT 预览。文章同时汇总了 Mistral 开源权重发布、OpenAI 前沿模型监控等当日 AI 新闻。
文（按互动量） Codex 使用限额翻倍；Pro 200 削减取消 — 4.35 万 NYT：Nvidia CEO 的关联人士向北京传递情报 — 1.94 万 Claude Sonnet 5 对小鼠进行基因治疗手术 — 7,900 Mistral Large 4 开放权重 — 6,900 Claude API 最大请求大小提升至 128MB — 5,400 DeepMind 的《智能经济学》论文 — 4,300 OpenAI 扩展的前沿模型监控 — 4,100 Anthropic 的 Claude 滥用自我评估 — 4,000 AI Reddit 摘要 /r/LocalLlama + /r/localLLM 摘要 1. Gemini 4 Carbon 前沿基准测试 Gemini 4 Carbon（活动量：2434）：该图片是一张基准对比表，帖子将其归于 X 上的 @GoogleDeepMind，重点展示 Gemini 4 Carbon 与 Gemini 4 Argon、GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 的对比。帖子声称 Gem
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钛媒体文章称，字节跳动已将世界模型列为 2026 年 AI 四大重点之一，目标年底前至少发布一版，对标谷歌 Genie 3，用户可通过 Pico 头显以语音和动作进入云端生成的世界。文章同时梳理了谷歌 10 月 28 日发布的 Genie 4，其支持用自然语言实时改变天气、移动镜头和引入人物，并首次加入声音。文中还提到字节内部评测显示其世界模型综合性能距当时全球 SOTA 约差 10%，生成指标约 20fps。
ro。张一鸣想把复杂的计算生成放到云端，让头显只负责感知、传输和显示。 成本并没有消失，只是从头显转移到了数据中心。 因此，用户越多，并发计算的成本越高。网络稍有波动，延迟就会直接破坏沉浸感。 目前，字节世界模型的生成指标约为20fps，称不上流畅，顶多只能算“不卡顿”而已。 从“推荐下一条”，到“生成下一秒” 不是只有张一鸣才能做世界模型。李飞飞、杨立昆、DeepMind、英伟达，以及大量机器人与自动驾驶团队，都在从不同方向做世界模型。 他们个个都是技术大牛，但世界模型从实验室走向大众，需要的不只是技术。它还需要低摩擦交互、创作者生态、内容分发等等。 张一鸣最擅长的，不是发明每一项底层技术，他更擅长技术落地。 比如说字节起家的推荐算法，这显然不是张一鸣发明的，但是张一鸣把这项技术和字节已有的产品组织在了一起，把“找到下一条内容”这件事，压缩成了一次滑动。 你动动大拇指，下一个你可能喜欢的内容就来了。 用户不需要理解什么是推荐系统，也不需要学习一套操作方法。滑一下，不喜欢，那就再滑一下。 世界模型同样需要这样一个落地方式。 难道指望用户在进入世界模型之前，先学会三维引擎、镜头参数、动作
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微软、谷歌、亚马逊三家云厂商最新财报显示云业务全线加速，AWS 三季度收入 459.8 亿美元同比增长 39.3%，Azure 单季 331.65 亿美元增长 48%，谷歌云收入 307.1 亿美元同比增长超过一倍，积压订单分别达 5780 亿、6770 亿和 5610 亿美元。同期三家均出现负自由现金流，亚马逊过去 12 个月净流出 423.6 亿美元，Alphabet 为负 90.7 亿美元，Meta 净流出 21.2 亿美元，仅微软保有 186 亿美元正值。市场反应分化，Alphabet 因广告增速放缓与现金流转负单日跌 12.64%，文章认为竞争瓶颈正从芯片转向电力、土地与并网审批等环节。
ssy说2028年已锁定的需求“令人震惊”，Sundar Pichai说每家公司都希望手里的算力翻倍，本质上是同一句话：算力在可见的未来都是稀缺品。 面对短缺，各家的应对路径开始分化。亚马逊选择继续加码资本开支，用预建产能换取订单转化；微软双管齐下，一边自建数据中心，一边借助债券市场补充弹药；谷歌的取舍最有意味，Sundar Pichai明确表示谷歌云正在为DeepMind的前沿模型研发“让路”，主动放弃部分短期收入，同时把自研TPU推向外部客户，将芯片能力变现；Meta则在现金流转负的压力下，提前推动Muse的商业化，用订阅和交易抽佣让AI业务尽快自我造血。 对下游客户而言，短缺意味着三到五年的长约锁定和更高的价格，中小模型公司只能承受现货波动，行业准入门槛正在从技术能力变成资源获取能力。对上游而言，存储双巨头的纪录利润和英特尔的交付困境同时出现，说明产能兑现能力正在取代产能规划能力，成为新的竞争维度。 当三巨头同时出现负自由现金流，而股价反应截然不同时，市场的评分标准已经写明：谁能在现金消耗与收入兑现之间维持可信的平衡，谁就能继续拿到这场比赛的入场券。当然，这一判断也有隐含前提：倘
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2026年10月20日,Goodfire研究员Nick Cammarata发布一篇26,000字博文,提出大型语言模型可能远比此前认为的更容易被理解、监控和控制。他以Inception v1中同时响应猫和汽车的神经元为例,认为这些神经元共享V形特征,而非无规律纠缠。斯坦福的Chris Potts认为这仍只是猜想;Google DeepMind的Neel Nanda与Alignment Research Center的Jacob Hilton也指出,神经元只是更大谜题的一部分,研究者对顶级LLM内部机制的了解不足0.01%。Cammarata表示,团队已开始研究现代LLM,将很快公布技术结果。目前该说法仍处于争论之中,尚无后续技术结果公布。
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据The Information援引知情人士，奥特曼在OpenAI全员大会上讲了业内讨论过的三条路：仿照IAEA建国际组织监管前沿AI、把OpenAI、Anthropic、谷歌等实验室并进同一超级机构，以及某家公司率先实现递归自我改进后掐断其他开发者的算力。奥特曼称自己更倾向第一条，并认为第三条很糟糕，OpenAI计划在接下来一年内选定推动哪一条。文章还提到Anthropic预计11月中旬上市、目标估值2万亿美元，OpenAI则寻求约300亿美元融资、估值超1.4万亿美元。
国际原子能机构（IAEA）核查各国核设施的做法，建一个国际组织，对前沿AI执行统一的安全标准。两位知情人士说，奥特曼看起来更支持这一条。 早在2023年5月，他就和OpenAI总裁布罗克曼、时任首席科学家苏茨克维联名发文，呼吁给超级智能建一个「IAEA」，能检查系统、要求审计、追踪算力和能耗。 第二条要激进得多，奥特曼管它叫「Demis方案」。 名字来自谷歌DeepMind的创始人德米斯·哈萨比斯。大约十年前，他提议仿照CERN，建一个各国共同掌管的机构，把最顶尖的头脑聚到一起攻关前沿AI。 CERN就是欧洲核子研究中心。1954年，二战的硝烟散去不到十年，欧洲各国合伙建起了这座实验室，让被战火打散的欧洲科学重新聚到一起。 后来，世界上最大的粒子对撞机在这里建成。2012年，被称作「上帝粒子」的希格斯玻色子，也是在这里被发现的。 CERN是各国合伙建一台对撞机，奥特曼说的，是让几家正在厮杀的公司把研发本身合到一处。这一步比哈萨比斯本人走得远得多，他最近推动的，只是一个类似美国金融业监管局（FINRA）的行业自律组织。 合并这个念头，其实在OpenAI的旧文里早有影子。2023年那篇文章
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2026年10月16日,Ethan Mollick 提出判断:harness 加上更强的模型正在终结最后几个知名的困难基准。他称模型现在能持续工作极长时间(METR Long Tasks)、能输出数学正确的专业文档(GDPval),也能解决复杂的新颖谜题(ARC-AGI-3)。他引用 ARC Prize 数据称,Google 的 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 provider adapter harness 取得 97.5%、成本 4.8K 美元,标准 harness 下为 49.8%、成本 5.8K 美元;ARC-AGI-2 为 91.3%、每任务 0.32 美元,ARC-AGI-1 为 98.5%、每任务 0.16 美元,Google DeepMind 是第二个在 ARC-AGI-3 上超过 95% 的前沿实验室。目前尚无后续发展事实。
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亚马逊以违反使用条款为由拦截 Grok Bot 访问，此前还曾屏蔽 Perplexity Comet、Meta Muse，并在 robots.txt 中禁止 ChatGPT-User、Claude-User、GoogleAgent-Shopping 抓取。与此同时，亚马逊自家的 Rufus 与 Alexa for Shopping 已具备加购、比价和自动下单能力，Buy for Me 还会替用户前往其他商家网站完成购买。文章认为，Agent 可能取代电商平台成为掌握购物意图的入口，而 Shopify 已在 10 月 13 日通过 Shop MCP 向更多 AI Agent 开放超 10 亿件商品目录。
AI”，作者：袁心玥，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+161 好文章，需要你的鼓励字母AI特邀作者19收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章Meta发布美国最强开源大模型DeepMind AlphaProof Nexus登《Science》：AI自主破解多道56年未解Erdős数学难题抢入口、寻变现，大模型公司为何集体“不务正业”？刚刚，Mac Studio 迎来小扎最强开源模型，苹果等来了最意外的助攻前钉钉总裁叶军，离职一年后创业了，赌大厂做不了也不屑做的「缝隙」AI 脸不够用，普通人也能 “ 卖脸 ” 赚钱了，最高 10000 元？苹果和 Meta 和好了，是 AI 逼的Linux之父也用AI写内核了，曾嘲讽AI「90%是营销」，如今用Claude Code写了8个补丁，性能暴涨3倍我们不该投资更多的「田柯宇」字母AI特邀作者 聚焦前沿科技，抢先看到未来。发表文章496篇 最近内容亚马逊，Age
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Google DeepMind 研究副总裁 Raia Hadsell 于 2026 年 7 月 21 日提出,AI 研究应从语言扩展到世界、机器人、生物和天气等复杂系统。她认为基础模型可以学习语言之外复杂系统的底层规律,未来十年的进展将更多来自这些领域。她以 DiffusionGemma 的文本扩散机制、Genie 世界模型及机器人训练为例,说明整块生成、自适应计算和模拟交互数据如何支持推理与具身智能。
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Google DeepMind 研究负责人 Vivek Natarajan 于 2026 年 7 月 7 日介绍了利用协作智能体加速科学发现和医疗诊断的方法与进展。他展示了 AI co-scientist 与 AMIE 两个系统:AI co-scientist 通过自博弈、搜索和多智能体辩论辅助科研假设生成,其候选药物在人体肝脏类器官实验中将 TGF-beta 诱导的染色质损伤降低超过 91%;AMIE 在模拟问诊中匹配或超过医生,并在受监督的早期可行性研究中未触发预设安全中止。
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Google DeepMind 研究员 Roberta Raileanu 于2026年7月2日阐述实现超人类科学发现的路径。她指出,AI 研究智能体擅长优化已知方案,却难以探索陌生路径并完成概念跃迁,核心障碍是无法衡量一项发现是否足够好。她提出结合强化学习、强调新颖性与多样性的发散搜索,以及优化发现过程的元学习。其团队还构建了 MLGym、Rainbow Teaming 和包含超过 400 million 个程序化研究任务的 DiscoBench。
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2026年5月19日,Google DeepMind发布Gemini 3.5系列,率先推出Gemini 3.5 Flash模型。据其介绍,该模型在Terminal-Bench 2.1获得76.2%,输出速度为其他前沿模型的4倍,已全面开放,并成为Gemini应用和全球搜索AI Mode的默认模型;3.5 Pro计划下月推出。5月20日,Google的Noam Shazeer表示,Gemini 3.5的性能与速度组合适合长周期和智能体任务。同日另有消息称,由Gemini 3.5驱动的24/7个人AI智能体Gemini Spark可在文档、日历、幻灯片等应用间工作,关闭电脑后仍继续运行,下周开始推送。
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2026 年 5 月 4 日,Import AI 作者 Jack Clark 提出判断,认为 AI 系统很可能在 2028 年底前实现无人类参与的 AI 研发,即前沿模型能自主训练出自己的后继版本,他给出的概率是 60% 以上,2027 年前实现的概率约为 30%。他依据公开数据梳理证据链:SWE-Bench 从 Claude 2 的约 2% 升至 Claude Mythos Preview 的 93.9%,METR 时间跨度从 2022 年 GPT 3.5 的约 30 秒升至 2026 年 Opus 4.6 的约 12 小时,CORE-Bench、MLE-Bench、PostTrainBench 以及 Anthropic 的模型训练优化任务也显示 AI 在核心研发环节快速进步。他认为 AI 目前尚不能提出颠覆性新想法,但 AI 研发大量属于可自动化的工程性工作,且 OpenAI、Anthropic、DeepMind 及多家初创公司都在明确追求自动化 AI 研发。目前尚无后续发展事实。
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The Verge 的 Decoder 播客邀请 SemiAnalysis 分析师 Joey Brookhart 拆解 Anthropic 递交的 S-1，讨论其可能以 1.5 万亿至 2 万亿美元估值在纳斯达克上市。Brookhart 称 Anthropic 已实现 700 亿美元以上 ARR，推理毛利率从两年前的负 94% 转为正 85%，每兆瓦推理收入约 6500 万美元，但收入高度集中于编程场景，且约七成算力用于训练与研究。他还提到 Anthropic 未来 7 至 10 年有 5000 亿至 6000 亿美元算力承诺，并对比了 OpenAI 更偏消费端的业务结构。
布上有些搞砸了，而缺乏零数据保留正是我们看到一些放缓的原因。这是他们可以通过Fable 5.5解决的问题，也许能在那里推动更多企业采用。 当我们与企业交谈时，这对他们来说是一件大事。我们现在确实看到企业，而且更多的是，很多AI原生公司，在开放权重模型上进行自定义训练和后训练，然后要么基于此运行他们的推理，要么甚至将他们的产品用于内部或外部用例。 显然，谷歌的DeepMind和[Meta Superintelligence Labs]都是资金非常充足的实验室，拥有相当相似的训练算力，而且他们正在引入大量算力。更不用说SpaceX了，Elon说过明年净新增约10吉瓦，其中一半是长期内部用例。 今年上半年，Anthropic一骑绝尘。他们占了行业净新增ARR的90%。我们在第三季度看到，OpenAI实际上可能占了行业净新增ARR的大部分。开源从第一季度大约10亿美元的token推理成本、ARR，增长到第三季度的100亿美元以上。 所以没错，这个行业的竞争激烈了许多，但同时也涌现出所有这些新的用例，而其中一些垂直化的用例，正是我们未来将看到增长的地方。因为很明显，编程不可能推动我们在这里再翻三
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财联社报道称，近几周黑客大举启用AI智能体和自动化工具发起攻击，业内人士将本月形容为网络安全界的黑色十月。PHP被曝重大漏洞，全球多达70%的网站可能面临被黑风险，美国国家安全局和联邦调查局警告企业若无法立即打补丁就关停网站，加拿大、比利时、法国和荷兰的部分政府网站主动下线。安全公司RunSafe Security首席技术官Shane Fry称，AI可在几小时内把漏洞武器化为攻击代码，而过去这需要数周甚至数月。
本周五(10月23日)，美国能源部宣布，已根据《2020年能源法》将氦气认定为关键材料，以加强美国制造业和供应链安全； ②美国能源部长克里斯·赖特在一份声明中写道，氦气对于生产推动美国经济发展的半导体和先进技术至关重要。 OpenAI、Anthropic齐参与！全球首个AI生物安全实验室将问世 财联社 潇湘 2026-10-24 15:45 ①英国内阁办公厅周六发布公告表示，英国将设立一个国家级人工智能生物安全实验室，以帮助加强其应对新出现生物威胁的防御能力； ②该实验室将由OpenAI、Anthropic与Google DeepMind共同支持，这是英国为提升理解并化解AI技术潜在风险而推出的一揽子关键举措之一。 什么信号？亚马逊CEO：AWS 2027年容量基本售罄，巨额投资仍难匹配需求！ 财联社 黄君芝 2026-10-24 13:40 ①受人工智能基础设施需求不断增长的影响，亚马逊网络服务的云计算容量在2027年底前已基本售罄，且大量订单已排至2028年； ②亚马逊计划在2026年投入约2200亿美元用于资本支出，反映出其对数据中心和配套基础设施的积极投资，但供应仍然受到限制。
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Claude 工程负责人 Felix Rieseberg 在访谈中表示，自己几乎不再写代码，核心做法是把崩溃数据、业务工具和电脑交给模型，让它自己决定修什么，而不是由人当传话筒逐条转述。他建议对同一产出开多条线程专攻证明其错误，再开一条做 judge 筛选成立的批评；与其给每个 Agent 切一小片数据，不如给全景业务视图和文档清楚的工具。他还提到 Skills 半衰期极短、官方与个人都建议慎用，且同一个会话自评仍不可靠，应尽量找外部信号。
立的反馈可回原会话，原会话也可判断是否采纳。 · 找茬往往比创造容易，对抗侧有时可用略弱模型。 · 两类任务：自己完全不懂好坏 → 多砸 token/多轮 AI；自己能当「甲方」判断观感（如他不懂 Blender 但能判网站 3D 好不好）→ 观感即可。 Agent、Skills、数据怎么摆 · 偏刺的观点：行业对「Agent 角色扮演」过转；模型是强通才，DeepMind 定制数学银牌后，通才模型很快拿金。硬套「你是数据科学家」常限制用法；他多数任务不设人设。 · 与其给每个 agent 切一小片数据，不如给全景业务视图 + 文档清楚的工具（需要业务数据就调业务工具，不必整库灌进上下文）。工具调用变强后，他不再优先做「该给谁哪片数据」的决策。 · Skills：官方与他个人都劝慎用；半衰期极短，有时删掉 skill 输出更好；上一世代模型的规矩常会绑住新模型。 · 换位成「模型体验」：你会要原始数据、一台电脑、装软件的权限、少被别人先下结论，而不是只听人转述。 不信任什么 · 问「还信不过 agent 做什么」时，他改答：更不信同一个会话自评；当前会话当自己工作的法官仍很不靠谱。尽量
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Google CEO 皮查伊在《Sources》访谈中透露，Gemini 4 Argon 上线72小时处理约25万亿Token，是Gemini 3.0同期的3倍，因算力受限仍在限流。他首次解释砍掉Gemini 3.5 Pro的原因：团队发现模型在Agentic Coding上存在缺口，先用Flash版本在约3个月内完成3.5到3.8的密集迭代，而当时Argon预训练已完成，于是把积累注入Argon后训练。他还提到Google内部已进入研究人员与模型协同的RSI阶段，并称下一代Gemini 5.0将比Argon强得多。
3.0同期的3倍。 这是Google最新旗舰模型Gemini 4 Argon交出的首秀成绩单。哪怕是家底丰厚的Google，面对瞬间涌入的调用需求，也不得不再次实施算力限流。 在科技播客《Sources》的最新访谈中，Google CEO桑达尔·皮查伊复盘了Gemini 4 Argon的发布细节，首次公开解释了Gemini 3.5 Pro为何神秘消失，以及DeepMind核心管理层变动的幕后原因。 1.砍掉3.5 Pro直接冲刺Argon，内部研发已进入RSI阶段 过去几个月，外界一直好奇曾在I/O大会上提及的Gemini 3.5 Pro去哪了。皮查伊在访谈中直接给出了答案：为了抢夺Agent编程能力的高地，被团队主动舍弃了。 今年年中，Google在训练3.5系列时发现，模型在Agentic Coding上存在明显缺口。团队判断，利用体积更小、效率更高的Flash版本进行高频迭代，是补齐短板的最快路径。于是Google在约3个月内密集推进了从3.5、3.6、3.7到3.8 Flash的连续迭代。 当这套技术方案跑通并准备应用到Pro版本时，Gemini 4.0 Argon的预训练已
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Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 在访谈中复盘公司从 VLA 转向 WAM（世界动作模型）的路线调整，并把预训练数据扩大到 100 万小时第一人称人类视频。团队在 100 小时到 10 万小时的多个阶梯上观察到数据规模扩大带来预测能力提升，且模型对未见过本体的机器人动作预测也变好，但 10 万到 100 万小时的斜率有所下降。新机器人 Taku 已能在洗衣房完成取放、操作洗衣机、烘干和折叠的长程任务，Dyna-2.1 只需几十分钟数据即可学习新任务。
太鼓励在真机上跑强化学习，因为我曾经做过。真机的并行程度太低，远不如模拟器可以4000个环境一起跑。 张君武：这是不是也是你们选择毛巾的原因？力度不准确，毛巾也不会被捏碎，不像我们之前包装维生素瓶子，力气一大，整个瓶子就被压碎了。 Jason：对。所以公司一开始，希望商业化和技术同时往前走，就先从叠毛巾、叠衣服出发，因为很难叠坏。 陈茜：游戏很适合强化学习，DeepMind也训练了很多游戏，后来往大语言模型走了。但你没有选择大模型，反而选择了机器人方面的强化学习，是因为导师，还是自己的兴趣？ Jason：读博士时，主要是自己的兴趣。一开始在机器人里做强化学习，我觉得前几篇论文做得还不错。导师也建议我继续在一个路线上做最顶尖的工作，比起做很多不同的工作，但在每个领域都马马虎虎，回报会更高。 陈茜：你怎么找自己感兴趣的论文选题？从论文题目和选题看，你似乎喜欢挑战现有认知的方向。 Jason：博士后面几年，我确实是这样想的。如果要写一篇论文，这个问题必须很新颖，没有现成的基线方法。机器人现在还没有被解决，一个很大的原因是，大家对问题定义还没有完全形成共识。在这种情况下，如果只是沿用一个已经设
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机器之心转述 Every 联合创始人 Dan Shipper 的长篇报道《How Codex Happened》，还原 OpenAI 编程智能体 Codex 从 2025 年 5 月云端版上线遇冷，到转向本地终端与桌面应用的翻盘过程。报道称 Codex 团队一年内做了云端、终端、编辑器侧边栏和桌面应用四种形态，2026 年 7 月 9 日 Codex 桌面应用正式成为新版 ChatGPT 桌面应用，Codex 与 ChatGPT for Work 合计周活超过 4000 万。Tibo 已升任 OpenAI 全部核心产品与平台负责人，统管 ChatGPT、Codex 和 API。
穿印着「Research and Deployment Co」的深棕色连帽衫，手里还拿着一块意式辣香肠披萨。他在团队里的人气也可见一斑：同事 Ambrosino 曾在社交媒体上发过一条内容只有「tibo」的帖子，收获了上千个赞。在中国，他甚至有着「重置之神」的称号。 比外表更值得一说的是他的履历。Tibo 职业生涯的大部分时间都在为研究员搭建基础设施，先在 DeepMind，后到 OpenAI。所谓研究基础设施，是 AI 研究员运行、评估、复现和部署实验所依赖的那套共享代码。 在很多人印象里，基础设施就像科技世界的水管，必不可少却无人在意，直到哪里漏了水；作为日后执掌 Codex 的人，这样的出身似乎有些意外。但在 AI 领域，研究基础设施恰恰是很多关键进展发生的地方：缩短一次实验的时间，就能多跑几次实验，更早得到更好的模型。 这种「为造模型的人造工具」的思路，也成了他进入编程智能体领域的起点。2024 年 12 月，Tibo 开始做编程智能体，目标是帮 OpenAI 更快地写基础设施、做研究。他的团队在 OpenAI 的单一代码仓库（monorepo）上训练内部编程智能体，研究员每天
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