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實驗室
不用每天手動刷十幾個官方部落格。OpenAI、Anthropic、DeepMind 等實驗室的一手發布，每篇都提煉出核心內容。
OpenAI 深度學習基礎設施與 Kubernetes-EC2 自動擴縮器
OpenAI 發布了其深度學習基礎設施實踐，並釋出 Kubernetes‑EC2 自動擴縮器，以協助研究人員在 AWS 與本地 GPU 叢集上擴展突發工作負載。
OpenAI 機器學習非正式會議 2016 公告
OpenAI 宣布將於 2016 年 10 月 7‑8 日在其舊金山辦公室舉辦免費的機器學習非正式會議，旨在促進參與者驅動的討論與 ML 研究者與從業者之間的交流。
OpenAI 團隊更新 2016 年 8 月：新增全職僱用與實習生
2016 年 8 月 16 日，OpenAI 宣布新增五位全職研究員與工程師以及數名實習生和訪問者，擴展其在語音、安全、策略、GPU 優化、深度學習及相關領域的專業知識。
OpenAI 特別專案 2016
OpenAI 在 2016 年宣布了一份四個優先問題領域的清單，專注於推進 AI 能力和減緩社會風險，包括 AI 偵測、自動編程、網路安全和複雜模擬。
OpenAI 與 Google Brain：AI 安全的具體問題
OpenAI、Google Brain、伯克利與斯坦福的研究人員已確定 AI 安全的五項核心技術挑戰，以確保現代機器學習系統如預期般運作。
OpenAI 技術目標（2016）
OpenAI 在 2016 年概述了其早期技術路線圖，重點在於建立通用智慧指標，並開發能夠執行機器人、自然語言理解與多遊戲精通的代理人。
OpenAI 生成模型研究概覽
OpenAI 闡述生成模型在實現機器對世界理解中的作用，並介紹五項改進 GANs、VAEs 與強化學習的研究專案。
OpenAI 團隊更新 2016年5月
OpenAI 宣布新增數名具備深度學習、競賽程式設計、AI 安全及基礎設施工程專長的全職員工與實習生。
半監督式文本分類的對抗訓練方法
OpenAI 研究人員開發了一種方法，通過在循環神經網路中擾動詞嵌入來應用對抗訓練和虛擬對抗訓練於文本，在半監督式文本分類中達到最先進的結果。
OpenAI Gym Beta 版發布
OpenAI 已發布 OpenAI Gym 的公開 Beta 版，這是一個旨在標準化強化學習環境並加速演算法開發與比較的工具包。
OpenAI 團隊更新：Pieter Abbeel 與 Shivon Zilis 加入
OpenAI 宣布於 2016 年 4 月新增 Pieter Abbeel 為全職團隊成員，並任命 Shivon Zilis 為正式顧問。
OpenAI Team++ 更新
OpenAI 宣布加入數位知名機器學習研究員與實習生，將當前重點放在無監督學習與強化學習上。
權重正規化：加速深度神經網路訓練
OpenAI 研究者提出了權重正規化，一種將權重向量長度與方向解耦的重新參數化技術，以加速隨機梯度下降的收斂，而無需批次正規化的小批量依賴。
介紹 OpenAI：非營利 AI 研究倡議（2015 年 12 月）
2015 年 12 月 11 日，OpenAI 宣布成立，作為一家非營利 AI 研究組織，致力於在不受財務限制的情況下推動數位智慧，以廣泛造福人類。