OpenAI AI 治理承諾
OpenAI 已承諾建立一個內部與外部紅隊演練、資訊分享、AI 生成內容識別以及對模型能力和社會風險進行透明報告的框架。
ChatGPT 自訂指令 發布
OpenAI 已為 ChatGPT 引入自訂指令，允許使用者設定持續的偏好與需求，該模型將在所有未來對話中考慮這些設定。
OpenAI 與美國新聞專案的地方新聞合作夥伴關係
OpenAI 透過 $10 million 的資金與 API 點數承諾，與美國新聞專案（AJP）建立合作夥伴關係，以探索 AI 如何提升地方新聞並對抗錯誤資訊。
使用 Viable 與 GPT-4 分析大規模質性資料
Viable 利用經過微調的 GPT-4 模型，超越簡單摘要，提供準確的大規模質性資料分析，以獲得商業洞見。
OpenAI 前沿 AI 監管提案
OpenAI 與一組多學科研究人員提出一個監管框架，用於管理前沿 AI 模型的公共安全風險，透過標準制定、註冊和合規機制。
OpenAI 全球對話：見解與戰略重點領域
OpenAI 在 25 個城市和 6 個洲進行了全球傾聽之旅，以收集來自使用者、開發者和政策制定者的回饋，從而完善其 AI 開發與部署策略。
OpenAI 倫敦辦公室開幕
OpenAI 已在倫敦開設其首個國際辦公室，以擴大其研發足跡並吸引全球人才，以促進安全通用人工智慧（AGI）的發展。
OpenAI 函式呼叫與 API 更新
OpenAI 為 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 引入了函式呼叫，使模型能夠輸出結構化 JSON 以進行外部工具和 API 整合。
OpenAI 網路安全補助金計畫
OpenAI 已推出 $1M 網路安全補助金計畫，以賦能防禦者並量化 AI 在網路安全中的角色，之後隨著 GPT-5.3-Codex 的發布，該計畫演進為包含 $10M API 點數及 Trusted Access for Cyber。
OpenAI 透過過程監督提升數學推理
OpenAI 已開發出一種方法，透過獎勵每一個正確的推理步驟（過程監督）而非僅獎勵最終答案（結果監督），來改善數學問題解決，從而達到最先進的表現和更好的 AI 對齊。
OpenAI 民主輸入 AI 計畫
OpenAI 推出一項補助金計畫，資助十項每項 $100,000 的實驗，旨在開發決定 AI 系統應遵循規則的民主程序。
OpenAI 超級智慧治理提案
OpenAI 提出一個由國際協調、類似 IAEA 的全球監管機構以及先進安全研究三大支柱構成的超級智慧管理框架。
OpenAI 發布使用 GPT‑4 的 GPT‑2 自動神經元說明資料集
OpenAI 宣布了一種使用 GPT‑4 為 GPT‑2 中每個神經元生成與評分自然語言說明的方法，並將產生的資料集、檢視器與程式碼釋出給研究社群。
OpenAI 為 ChatGPT 推出全新資料管理控制
OpenAI 推出了一項新設定，可停用聊天記錄以防止模型在使用者對話上進行訓練，同時規劃 ChatGPT 商務訂閱與全新資料匯出工具。
OpenAI 漏洞懸賞計畫公告
OpenAI 與 Bugcrowd 合作推出漏洞懸賞計畫，以獎勵安全研究人員發現並修補系統中的漏洞。
OpenAI 對 AI 安全的做法
OpenAI 採用多層次的安全策略，結合嚴謹的部署前測試、迭代的實務部署以及持續的對齊研究，以降低強大 AI 系統所帶來的風險。
OpenAI 3月20日 ChatGPT 停機與資料外洩分析
OpenAI 因開源函式庫的錯誤於 2023 年 3 月 20 日將 ChatGPT 下線，該錯誤導致部分活躍的 ChatGPT Plus 訂閱者的聊天標題與付款資訊外洩。
ChatGPT 插件發布
OpenAI 已為 ChatGPT 推出插件，使模型能夠存取即時資訊、執行計算，並整合第三方服務，以擴展其功能並降低幻覺現象。
GPT 即 GPT：大型語言模型對勞動市場的影響
OpenAI 研究顯示，大約 80% 的美國勞動力可能有至少 10% 的工作任務受到大型語言模型的影響，將其定位為通用技術。
OpenAI GPT-4 公告與功能概述
OpenAI 宣佈了 GPT-4，一個大型多模態模型，在許多專業基準上達到人類水平的表現，且現在可透過 ChatGPT、API 等候名單以及開源評估工具取得。
OpenAI 宣布 GPT‑4 驅動的虛擬志工服務於 Be My Eyes
OpenAI 將 GPT‑4 的視覺輸入整合到 Be My Eyes 應用程式中，打造了一位能描述、分析並與圖像對話的虛擬志工，顯著提升盲人與弱視使用者的視覺可及性。
Stripe GPT-4 整合案例研究
Stripe 在其平台上整合了 GPT-4，以自動化業務摘要、透過文件分析提升開發者支援，並改善社群論壇的詐騙偵測。
Duolingo 整合 GPT-4 以提升進階語言學習
Duolingo 推出 Duolingo Max，這是一個全新訂閱等級，具備 GPT-4 驅動的角色扮演與「解釋我的答案」功能，提供沉浸式對話練習與情境語法回饋。
可汗學院整合 GPT-4 以驅動 Khanmigo AI 助手
可汗學院正在試行 Khanmigo，一個由 GPT-4 驅動的 AI 輔導員與教師助理，以提供個別化學習與教學支援。
OpenAI 與冰島政府合作保護冰島語言
OpenAI 已與冰島政府及私營產業合作，利用 GPT-4 與強化學習自人類回饋（RLHF）來保護冰島語在數位時代的存續。
OpenAI 對 AGI 及未來的規劃
OpenAI 概述了一項逐步部署 AI 系統的策略，以讓社會得以適應，並強調需要加強對齊研究、全球治理，以及對生存風險採取謹慎的態度。
OpenAI AI 系統行為與治理框架
OpenAI 概述了兩步驟的訓練流程以塑造 ChatGPT 的行為，並提出三大支柱策略，以改進預設行為、啟用使用者自訂，並將公共意見納入 AI 治理。
ChatGPT Plus 推出
OpenAI 宣佈推出 ChatGPT Plus，這是一項每月 20 美元的訂閱服務，保證在高峰時段仍可使用、更快的回應速度，以及優先獲得功能更新，並將其可用性擴展至全球。
OpenAI AI 文本分類器發布（2023 年 1 月）
OpenAI 於 2023 年 1 月發布了公共 AI 文本分類器，能標記可能由 AI 生成的英文文本，但其可靠性不足——僅能識別 26% 的 AI 文本，且誤標 9% 的人工文本。
OpenAI 與 Microsoft 擴大戰略夥伴關係
OpenAI 與 Microsoft 已延長其多年、數十億美元的合作夥伴關係，以加速獨立的 AI 研究並透過 Azure 擴大 AI 模型的部署。
預測語言模型在錯資訊活動中的濫用
OpenAI、喬治城大學與斯坦福網路觀測站發布了一份報告，分析大型語言模型如何降低錯資訊活動的成本並擴大規模，並提出四階段的緩解框架。
Yabble GPT-3 整合於客戶回饋分析
Yabble 整合了 OpenAI 的 GPT-3，將分析複雜客戶回饋資料集所需的時間從數週縮短至數分鐘。
Waymark 微調 GPT-3 以製作影片腳本
Waymark 整合了微調的 GPT-3 模型，以自動化生成量身訂做的高品質影片廣告腳本，縮短客戶的編輯時間並提升影片製作的規模。
OpenAI 創建次世代角色公告
由於 404 錯誤，提供的關於創建次世代角色的公告來源資料不可用，未提供任何技術細節或官方聲明。
OpenAI 應用 AI 研究：對 AGI、安全性與持續學習的觀點
OpenAI 應用 AI 研究團隊的 Lilian Weng 討論了通往 AGI 的道路、模型對齊與安全性的重要性，以及持續學習在 AI 發展中的角色。
OpenAI Point-E：從文字提示生成 3D 點雲
OpenAI 推出 Point-E，一個能在單顆 GPU 上於 1-2 分鐘內從複雜文字提示生成 3D 點雲的系統，優先考慮抽樣速度而非絕對樣本品質。
OpenAI text-embedding-ada-002 發布
OpenAI 宣佈了 text-embedding-ada-002 模型，這是一個統一的、更快、更便宜的嵌入模型，在大多數任務上優於先前的模型。
OpenAI 超級運算基礎設施與後端系統工程
OpenAI 工程師 Jake Stangel 描述了管理價值數十億美元的超級運算叢集所面臨的技術挑戰，極端規模會顯露出其他使用者未曾見過的硬體與核心問題。
OpenAI 推出 ChatGPT
OpenAI 已發布 ChatGPT，這是一款基於 GPT-3.5 系列、透過人類回饋強化學習（RLHF）訓練的會話式 AI 模型，能以對話格式進行互動。
OpenAI DALL·E API 公測公告
OpenAI 宣佈 DALL·E 圖像生成 API 現已開放公開測試，讓開發者能將最先進的圖像創作與內建審核功能整合至其應用程式中。
OpenAI 獎勵模型過度優化的縮放定律
OpenAI 發現，針對不完美的代理獎勵模型進行優化最終會削弱真實表現，且此過程遵循基於模型參數與資料集規模的可預測縮放定律。
OpenAI DALL·E 測試版現已開放，無需等候名單
OpenAI 已取消 DALL·E 測試版的等候名單，允許立即註冊，該系統目前支援超過 150 萬使用者，每天產生超過 200 萬張圖像。
OpenAI Whisper 發布
OpenAI 已發布 Whisper，一個自動語音辨識（ASR）系統，該系統在 68 萬小時的多語言與多任務監督資料上進行訓練，以提升在口音、噪音與語言方面的魯棒性。
DALL·E 外延功能發布
OpenAI 已推出 DALL·E 的外延功能，允許使用者透過自然語言描述延伸圖像超出原始邊界，同時保持視覺一致性。
OpenAI 宣佈使用人類回饋強化學習與 InstructGPT 的對齊策略
OpenAI 詳述其對齊方法，強調人類回饋強化學習與 InstructGPT 為低成本且有效的手段，使語言模型能遵循人類意圖，同時承認目前的限制與未來 AI 驅動的對齊研究目標。
OpenAI 內容審查端點發布
OpenAI 已發布免費的審核端點，提供基於 GPT 的分類器，協助開發者在其應用程式中偵測並阻止違規內容。
OpenAI 宣布高效的 Fill‑in‑the‑Middle 語言模型訓練方法
OpenAI 發佈了一種新訓練方法，使自回歸語言模型能夠執行填充中間（fill‑in‑the‑middle）任務，同時不犧牲從左至右的生成品質，提供了一種簡單且高效的方式來加入填充功能。
代碼合成大型語言模型的危害分析框架
OpenAI 推出了一套危害分析框架，以識別並減輕與部署像 Codex 這樣的先進程式碼生成模型相關的技術、社會、政治與經濟風險。
OpenAI DALL·E 測試版發布
OpenAI 宣布 DALL·E 現已向 100 萬名受邀使用者開放測試版，提供免費的每月點數與商業使用權。
減少偏見並提升 DALL·E 2 的安全性
OpenAI 已實施一項系統層面的技術於 DALL·E 2，以提升生成人物的多樣性，並加強安全過濾機制以防止製作欺騙性內容。