OpenAI 正考虑大幅降低向用户收取的费用，以期从竞争对手 Anthropic 手中争夺客户。 据知情人士透露，该公司正在权衡大幅削减其按 token收取的费用。这些人士称，此举是为了应对预期中 Anthropic 将采取的类似降价措施。 企业高管们已开始对高昂的 AI 使用费用表示不满。OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼在近期活动中表示，成本已成为“一个巨大问题”。“我认为我们将有多种方式帮助用户以更低支出获得更高价值，”他说道。 大幅降价可能会侵蚀两家公司的利润率，这两家公司因 AI 系统处理查询和执行任务所需的巨额计算资源成本，已亏损数十亿美元。 OpenAI 正试图在争夺企业客户的竞赛中赶上其年轻对手，这些客户正为能提升工作效率的 AI 工具支付高额费用。Anthropic 的编码工具 Claude Code 在软件工程师中迅速走红后，其收入近期激增 ，这家成立五年的初创公司首次超越 OpenAI 的估值。此后，OpenAI 也将自家编码工具 Codex 列为公司重点发展项目。 部分企业向 Anthropic 产品投入巨额资金，以至于其高管现在寻求控制支出 。今年早些时候，一位优步高管表示，该公司已用尽 2026 年用于自主 AI（即智能体 AI）的预算；另一位企业负责人上月表示，很难将 AI 编码带来的效率提升与新增客户功能直接关联。 许多高管的此类言论在硅谷引发了一场关于“token最大化”的辩论，即尽可能多地使用 token 以提高生产力，包括那些无法产生投资回报的方式。 价格战将成为两家公司在备受期待的上市前对其商业模式实力的一次早期考验。OpenAI 和 Anthropic 占据了新 AI 产品的大部分收入，推动了它们的崛起。但投资者长期以来发现的一个潜在风险是它们产品的可互换性，以及客户轻易放弃一个转而选择另一个的便利性。 OpenAI 本周早些时候秘密提交了 IPO 申请 ，紧随 Anthropic 之后。在最近给员工的一条 Slack 消息中，奥特曼表示公司计划“在一年内”上市。 该公司在一份机密文件中表示，“作为一家私营公司，有些事情我们做起来可能更容易”，但拒绝进一步说明。 查看评论
兄弟们我们看看谁在搞事情。 绝对不会收集各位的key信息，只是想看看谁有问题。 测试站 排行榜（模糊处理域名） 在说一次 ，永远不收费，也不会卖api，接受监督，公益服务已经关闭了，改到自用了。 网站上面有群聊，可以进群里看看。 阶段性报告（已经测试2000+） 部分渠道 将input 进行放大，最高的37倍 部分渠道 发送简单的提示词也会命中缓存（没有创建缓存，例如发送一个97token的文本，返回提示缓存命中了1w～3w tokens 不等。） 你现在必须要做的事情 使用CURL发起简单的请求，看一下input 与 缓存命中，可能10次出现一两次，也可能10次全部出现大量缓存命中，这种在每次都是新回话的时候不应该出现。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
目前手中有GG,德国沃达丰，O2,美国手机卡，如果有护照的，强烈建议德国沃达丰和O2,买个小白卡成本20多元，但是可以写入6个手机号，目前我申请了3个沃达丰和3个02，使用wise定时保号，沃达丰一个月充值0.01元，o2目前充值0.01，官网变成一年保号一次就可以，所以6个号一年成本就2块人民币左右，最不推荐的就是GG 31 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题
所有佬友听我口令，立即停止手中工作站起来接杯茶水，别把腰累坏啦！ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
兄弟们我们看看谁在搞事情。 测试站 绝对不会收集各位的key信息，只是想看看谁有问题。 排行榜（模糊处理域名） 在说一次 ，永远不收费，也不会卖api，接受监督，公益服务已经关闭了，改到自用了。 9 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
打算把手中的一些用不到的key分发了，用azure100的赠金搭个中转站，中转出去应该行吧。。。 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
苹果正开发一项全新“防抢夺”安全功能，有望在用户的 iPhone 被人从手中猛然抢走时自动锁定设备，使其立即变得无法使用，从而遏制日益严重的街头抢机犯罪。这一功能目前仍处在开发阶段，具体何时面向消费者开放尚不明确。 在伦敦等全球大城市，街头飞车党或飞抢 iPhone 的案件愈发常见，甚至出现犯罪团伙专门“挑苹果、不要Android”的情况，反映出 iPhone 作为高价值目标所面临的安全压力。虽然被盗 iPhone 最终可能被拆解运往包括中国在内的地区按零部件出售，但更严重的风险往往出现在设备仍处于解锁状态时被抢，盗贼可在短时间内接触到用户的个人数据与账户信息。 据披露，苹果的新功能在设计思路上类似于Android平台已经存在的“盗窃检测锁定”（Theft Detection Lock）机制。当 iPhone 被人强行从用户手中夺走时，系统会综合加速度计等多种传感器的信号，判断设备是否处于“被抢夺”场景。一旦判定为疑似抢夺行为，iPhone 预计将立即自动上锁，切断盗贼对系统与数据的进一步访问。 除了机身自身的运动轨迹，苹果还被认为会引入 Apple Watch 等可穿戴设备作为重要信号来源。如果与 iPhone 配对的 Apple Watch 仍在用户手腕上，而 iPhone 位置突然快速远离，系统就很可能将这一异常判断为盗窃事件并触发自动锁定。此外，系统在风险判断时可能也会参考设备是否位于用户熟悉的环境，例如是否连接已知 Wi‑Fi 网络、是否处于标记的“家庭”或“工作地点”等位置。 在自动锁定的同时，苹果还计划将当前已存在的“被盗设备保护”规则一并应用到这类场景中。据介绍，“被盗设备保护”自 iOS 26.4 起已默认开启，可在敏感操作前要求更强的身份验证，从而进一步提升被盗设备的安全性。新“防抢夺”功能与之叠加，有望在设备遭抢的第一时间就大幅收紧权限，减少银行卡、密码、云端账户等信息被滥用的可能。 尽管苹果近年来先后推出“查找”（Find My）、激活锁（Activation Lock）及“被盗设备保护”等多项安全机制，其在防范手机失窃方面仍持续面对来自执法机构和政府部门的批评。2025 年 11 月，伦敦警察厅就公开指责苹果在打击 iPhone 盗窃问题上“作为不力”，尽管苹果可以访问英国国家移动电话登记系统（National Mobile Phone Register），但警方称苹果仅在旧机回收等场景查询网络状态，而不主动用于协助处理盗窃案件。对此，苹果回应称警方应更多依靠“传统警务手段”去抓捕罪犯，而不是将责任推给厂商。 在印度，围绕手机防盗问题的争议同样延伸到了监管层面。2025 年 12 月，印度政府要求苹果在 iPhone 上预装一款由国家支持的官方应用，宣称可以帮助追踪和封锁被盗手机，并防止其被用于诈骗等违法活动。苹果则明确表示拒绝，认为这类强制预装应用存在重大的隐私和安全隐患，且可能被滥用于大规模监控，引发社会对个人数据滥用的担忧。 从目前曝光的信息来看，这一“防抢夺自动锁机”功能是苹果在防盗与隐私保护之间持续寻求平衡的又一次技术尝试。在全球手机盗窃与电信诈骗问题依旧严峻的背景下，这项功能一旦正式上线，将为 iPhone 用户在日常使用场景中提供额外的一道安全屏障，但它在实际应用中能在多大程度上减少街头抢机案件、又是否会引发新的误判和体验争议，仍有待后续观察。 查看评论
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据媒体报道，中国电商巨头希音正在从其主要所有者L Catterton手中收购美国服装零售商Everlane。据Puck和The Information报道，该交易对这家总部位于旧金山的公司估值约为1亿美元，远低于其在电商热潮高峰时期的估值。Puck援引一位知情人士的话称，公司董事会已于上周六批准了该交易。 Puck报道称，根据周日（5月17日）上午发给股东的一份说明，普通股持有者将不会获得任何分配款。目前尚不清楚是否有现金易手，也不清楚优先股股东将获得现金还是希音的股份。 希音周一未立即回应置评请求。Everlane和L Catterton在正常工作时间之外也未立即回应置评请求。 此次交易发生前几周，另一个曾经风光无限的零售初创公司Allbirds公布了一项新的商业计划，而几天后该公司就濒临倒闭。随着消费者需求降温，那些在在线购物热潮中蓬勃发展的公司后来难以维持增长。 据报道，Everlane在债务不断增加的情况下试图东山再起。该品牌以其极简的“低调奢华”风格而闻名，是包括梅根·马克尔在内的名人的最爱。 与此同时，据媒体9月份报道，希音去年开始将旗下中国服装制造网络作为一种服务提供给其他时尚品牌。希音一直在寻求新的收入来源。 查看评论
经典名句：手中学业未熟，眼中抖音已开。 给我笑闷了。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 15 日消息，央视大型文旅节目《城市风华录》本月发布广东广州篇，展示了中国邮政广东广州邮区中心的 机器人分拣员 。 在央视镜头下，机器人分拣员可自主识别待分拣包裹的位置，精准抓取、平稳翻转包裹，确保快递面单朝上后投放，协同自动化设备将包裹送至对应垛口。 IT之家从星动纪元今日公告获悉，星动纪元联手中国邮政打造了这一机器人，实现了具身智能在物流领域的首个产品市场匹配（PMF）。 星动纪元官方介绍称，该公司不仅在供件场景的作业稳定性、作业效率上全面达标，目前作业效率已达到人工的 85% 以上， 每小时最高供件量可达 1200 件 。 此次在中国邮政广州邮区中心正式上岗的“机器人分拣员”，来自星动纪元的自研人形机器人 星动 M7 。 这款具身物流机器人搭载 星动纪元自研全直驱五指灵巧手星动 XHAND1 和自研具身大脑 ERA-42 ，能在作业环境中持续收集、学习真实场景作业数据，实现持续自进化。 此外，星动 M7 协同 自动化设备体系 ，可按作业节拍要求精准分拣软包、硬盒等不同材质、不同规格、不同大小、不同颜色的包裹，还能翻转包裹确保快递面单朝上后投放，同时完成异常件识别，柔性适配复杂作业场景，突破了传统自动化设备的刚性瓶颈。 星动纪元表示，在此智能化升级场景， 机器人主要承担高强度、重复性、艰苦环境下的分拣供包工作 ，将一线员工从繁重的体力劳动中解放出来，助力其转岗至更具技术性、发展性的岗位。
祝愿全天下的最伟大的母亲们身体健康，并送上衷心的问候:“母亲节快乐，您辛苦了！”。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
当 AI Agent 从"辅助生成内容"走向"实际执行操作"时，能力不再是边界，边界本身才是新的能力； 而 Hook — 就是将 Agent 行动权重新拉回工程控制之内的"钩子"。 作为重度Vibe Coding使用者，在使用AI的过程中时常出现失控感，特别是在程序长时间执行过程中，由于中间思考决策过程的缺失，导致Agent申请权限或者更改文件等风险操作时都需要花大量时间来进行double check。 为了让开发者中重新获得掌控感，寻找问题的解决办法，笔者对claude code的hook机制仔细研读，顺便以写教程的方式促进自己的理解,同步也在开发一个插件希望能缓解这种由于失控带来的焦虑。 本帖主要是用来梳理逻辑，构建知识Map，官方文档更全面且详细 如有需要可以自行查阅： Hooks 参考 - Claude Code Docs 一、前言 Agent的概念层出不穷，在正式介绍Hook之前，也许你更在意的是他跟目前广为人知的MCP，Skill之间的差异，为什么我们会需要Hook而不是其他的？这一点很重要，因为明白各个技术的边界将成为你使用工具还是被工具使用最重要的区别： 机制 核心问题 更像什么 Skill Claude 应该如何完成某类任务？ 任务说明书 / 工作流知识包 MCP Claude 可以调用哪些外部能力？ 工具接口 / 外部能力总线 Hook Claude 执行到某个节点时，必须先经过什么规则？ 生命周期拦截器 / 工程治理层 总而言之，Hook 像是加在 Agent 执行链路上的一把"工程锁"： 它不是为了限制 Agent 的能力，而是为了让 Agent 的每一次关键行动都能被看见、被解释、被约束、被接管。在几乎不牺牲执行灵活性的前提下，Hook 极大增强了工程师对 Agent 行为边界的掌控。 二、什么是Hook？ hook的英文直译就是钩子，如果你之前没接触过事件响应、插件或者复杂框架，第一次看到这个词可能会有点懵：程序里的钩子是什么的？其实可以把 Hook 就是一种 “在特定时机自动执行的函数” 。比如说，某个事件发生了、某个流程结束了、某个状态发生变化了，系统就会自动调用你提前写好的那段代码。就像你提前在这个位置"挂了一个钩子"，等程序运行到这里时，这个钩子就会被 连带 触发。作为一种抽象概念hook的思想广泛存在不同领域/场景，例如： 前端组件挂载后执行初始化逻辑； Git 提交前自动运行格式检查； 请求完成后执行回调处理； 程序退出前自动保存状态或清理资源。 在Claude Code中也用于有效管理Agent的运行设计了对应的Hook机制，并且贯穿整个 Agent生命周期 与详细的官方文档不同，这篇博文将从下面三个问题出发让你快速理解Hook的整个逻辑，当你需要使用Hook来改善你自己的工作流的时候能快速切入： 当然如果觉得冗长可以直接跳转到 六、实例展示 中根据实际用例来理解Hook的流程！ When？ ------ 三、Hook的触发时机（Trigger） What？ ------ 四、Hook的匹配机制（Matcher） How？ ------ 五、Hook的执行逻辑（Handler） Go ----- 六、实例展示 三、Hook的触发时机（Trigger） Claude Code 处理一次用户请求时，并不是简单地"接收输入，然后生成答案"。它会进入一轮完整的 Agent 执行流程： 接收用户输入、理解任务意图、规划操作、调用工具、处理工具结果，并根据结果继续迭代，直到任务完成或中止。 这个流程对应的就是Agent的生命周期，在生命周期的各个阶段都可以使用hook来执行对应的逻辑，下面是官方以流程图的形式可视化了这个过程： 这个图虽然很完善，但是太长了也没有归类，因此从 Agent 运行设计的角度，笔者将hook的触发时机大致的归类为四类分别对应Agent四项基础能力： 输入与提示词工程（Prompt Engineering） ：负责会话初始化、上下文注入、用户输入检查和 Prompt 展开，决定用户请求如何进入 Agent 流程。 工具调用控制（Tool Use） ：负责工具调用前后的权限校验、安全拦截、结果处理和失败处理，决定 Agent 如何安全地执行外部操作。 事务分发与子代理编排（Sub-agent / Task Orchestration） ：负责复杂任务的拆分、分发、子代理启动和任务完成追踪，决定 Agent 如何组织多步骤任务。 上下文与状态管理（Context Management） ：负责上下文压缩、配置变化、文件变化和通知事件，决定 Agent 如何维护运行状态和长期上下文。 目前可设置的触发时机有29个，以输入与提示词工程为例： SessionStart 、 SessionEnd 分别在创建会话以及结束会话时可以调用，适合注入系统提示词/持久化会话内容的功能， UserPromptSubmit 、 UserPromptExpansion 用于优化或者二次处理用户提示。笔者根据自己的理解对目前的29个触发时机进行分类，总结为一图流，并提供一个速查表方便后续查找以及理解： 触发时机&含义解释 速查表 （点击了解更多详细信息） 四、Hook的匹配器（Matcher） 在确定 Hook 的触发时机（Trigger）之后，并不意味着该触发节点下的所有 Hook 都会被执行。Claude Code 还会继续根据 matcher 做一次过滤：只有当前事件满足匹配条件时，对应 Hook 才会被执行。 对于 PreToolUse / PostToolUse 这类工具事件 matcher 匹配的是本次调用的具体工具名，而在 SessionStart 中匹配的是会话启动方式， Setup 匹配的是触发 setup 的 CLI flag。 具体的触发时机启用的匹配字段需要查看官方文档来确认，官方文档中对每个触发时机的参数都有详细的说明，同样为了方便查找，按照之前的分类进行简单的展示： Matcher 匹配对象速查表 （点击了解更多详细信息） 由于单个hook包含多种触发条件，因此可以使用正则匹配的方式来自己组合可能的触发情况，具体的操作可以参考官方给出的方式： 写法 含义 示例 省略 / 空字符串 / * 匹配全部 "matcher": "*" 精确匹配 只匹配指定对象 "matcher": "Bash" 多值匹配 用 | 匹配多个对象 "matcher": "Edit | Write" 正则匹配 匹配更复杂的名称模式 "matcher": "mcp__.*__write.*" 五、Hook的执行器（Handler） 在恰当的触发节点，对应的Hook满足了匹配器的触发条件，那么就可以触发后续的执行逻辑，也就是实际的可执行的具体操作 为了保证可扩展性，同时为了维持对MCP，Http，Command的不同响应差异，Claude Code对Hook将执行的操作使用字段来进行区分来适配不同方式独特的需求，官方目前支持了5种不同的类型： Handler 类型 配置写法 执行方式 适合场景 命令型 type: "command" 执行本地 shell 命令或脚本 日志记录、格式化、lint、安全检查、权限拦截 HTTP type: "http" 将 Hook 输入 JSON 作为 HTTP POST 请求发送到指定 URL 接入远程审计服务、团队策略服务、Webhook 系统 MCP 工具 type: "mcp_tool" 调用已连接 MCP server 上的工具 复用现有 MCP 能力，例如安全扫描、知识库查询、业务系统校验 Prompt type: "prompt" 向 Claude 模型发送一次提示，进行单轮判断 让模型解释权限原因、判断操作风险、生成轻量决策 Agent type: "agent" 启动一个 subagent，并允许其使用 Read、Grep、Glob 等工具验证条件后返回结果 更复杂的检查任务，例如跨文件审查、代码变更复核；官方标注为实验性 总的来说，根据实际需求你可以进行下面的判断： 如果需要接入外部服务，用 http ； 如果已有 MCP 工具可复用，用 mcp_tool ； 如果需要模型做一次轻量判断，用 prompt ； 如果需要一个能读文件、查代码、综合判断的子代理，用 agent 。 六、实例解析（MVP） 在了解了Hook的触发时机（Trigger），匹配机制（Matcher）以及 执行器（Handler）的抽象逻辑之后 笔者介绍一个具体的例子，来介绍实际Claude Code中是如何将上面讲的抽象概念转为可拓展开发的工程实践。只要读懂这个实例那么就掌握了绝大部分Hook的知识。 与 MCP、Skill 类似，Claude Code 也通过配置文件来管理 Hook。Hook 通常写在 settings.json 中，并可以根据配置文件所在位置作用于不同范围（用户级/项目级）。 { "hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Bash", "hooks": [ { "type": "command", "command": "echo 'Claude is about to use Bash' >> ~/claude-hook-demo.log" } ] } ] } } 下面我们根据之前的总结将 回答三个问题 When？ What？ How？，这三个问题分别对应上述配置的三个字段 抽象层 直观问题 对应配置 含义 Trigger When：什么时候触发？ PreToolUse 在工具调用执行前触发 Matcher What：匹配什么对象？ "Bash" 只匹配 Bash 工具调用 Handler How：命中后如何执行？ type: "command" + command 匹配成功后执行一条 shell 命令 PreToolUse 决定 Hook 挂在哪个生命周期节点。它表示"工具调用前"，所以这个 Hook 会发生在 Bash 真正执行之前。 matcher: "Bash" 匹配的不是 PreToolUse 这个事件名，而是本次工具调用的工具名称。也就是说，只有当 Claude Code 即将调用的工具是 Bash 时，这个 Hook 才会被命中。如果 Claude Code 调用的是 Read 、 Edit 、 Write 等其他工具，这条 Hook 不会触发。 hooks 数组中的 command 才是真正的执行逻辑。这里的命令只是写入一条日志，因此它不会改变 Claude Code 的执行结果，只是用于观察 Hook 是否被触发。 上面是一个Log型的Hook程序，如果你希望调用Hook的时候执行其他的那么只需要修改command中的内容即可，甚至你可以再调用claude code来进行分析，下面是笔者正在开发的项目的彩蛋～ { "hooks": { "PermissionRequest": [ { "matcher": "Edit|Write|Bash", "hooks": [ { "type": "prompt", "prompt": "You are explaining a Claude Code permission request to the user. Based on the hook input, explain in Chinese why Claude is requesting this tool permission. Be concise, concrete, and mention the tool name, target file or command if available. Do not approve or deny the request; only explain the reason." } ] } ] } } 这个示例展示的是一个"模型解释型 Hook"。 它不是用 command 执行固定脚本，而是使用 prompt handler，让模型根据本次权限申请的上下文生成说明。这样，当 Claude Code 申请 Edit 、 Write 或 Bash 权限时，用户不仅能看到"它要申请权限"，还能看到"它为什么需要这个权限"。 例如： 如果是 Edit ，模型可以说明它准备修改哪个文件、修改目的是什么； 如果是 Write ，模型可以说明它准备新建或覆盖哪个文件； 如果是 Bash ，模型可以说明它准备执行什么命令，以及这个命令大致用于什么操作。 需要注意的是，这个 Hook 只负责解释原因，并不代表自动批准或拒绝权限。最终是否允许执行，仍然由权限机制本身决定。 这个 Hook 的作用是：在高风险工具申请权限时，用模型动态生成一段面向用户的权限解释。 这个最小可行性Hook就是我目前认为如何在控制多Agent并行开发过程中，迅速切换上下文来当Agent需要授权或者类似操作时，降低开发者理解以及认知负担的原型机（Prototype） 前段时间忙了好久博士的事情，以至于一直没更新，不过今天我Nick又回来啦，嘿嘿！ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 27 日消息，OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）于当地时间 4 月 26 日发文，阐述了该公司在人工智能发展过程中的核心原则与长期目标。 他表示，AI 有潜力帮助人类社会在许多领域实现显著改善，人们借助 AI 所能完成的事情将远超蒸汽机或电力带来的变革。 他描述了一个繁荣程度远超当下想象的世界，在其愿景中，个人能力、主动性与实现自我价值的机会将显著提升，部分曾只存在于科幻作品中的设想可能成为现实。 但他同时指出，这一结果并非必然：未来技术权力可能集中在少数掌握超级智能的公司手中，也可能以去中心化的方式掌握在公众手里。OpenAI 的目标是将真正的通用人工智能交到尽可能多的人手中。 OpenAI 的使命是确保 AGI 惠及全人类，并据此制定了五项原则： 第一，民主化。OpenAI 将抵制该技术将权力集中在少数人手中的可能性。这意味着除了让每个人都能使用 AI 之外，还需要确保关于 AI 的关键决策通过民主程序和公平原则制定，而不仅仅由 AI 实验室决定。 第二，赋能。OpenAI 相信 AI 可以赋能每个人实现目标、学习更多、更快乐、更充实，并追求自己的梦想，整个社会都将从中受益。用户应能可靠地利用其服务完成越来越有价值的任务。OpenAI 希望给予用户广泛的自主权，同时有责任以最小化伤害的方式构建和部署 AI—— 既包括预防灾难性伤害，也包括减少局部伤害和避免潜在的腐蚀性社会影响。 第三，普惠繁荣。OpenAI 希望未来每个人都能拥有优质生活。通过将易于使用且具备强大计算能力的 AI 系统交到每个人手中，人们将找到创造价值的新方法，大幅改善生活质量，尤其是在新科学发现方面。为实现广泛共享的繁荣，奥尔特曼认为政府可能需要考虑新的经济模式，同时需要建设大量 AI 基础设施并开发新技术以大幅降低成本。 第四，韧性。AI 的爆发必然会引出新的风险，OpenAI 将与其他公司、政府及社会各方合作解决这些问题，包括生物安全与网络安全等领域。他指出，任何 AI 实验室都无法独自确保良好的未来 —— 例如，足够强的模型可能使制造新型病原体变得更容易，需要全社会采取与病原体无关的防御措施。OpenAI 将延续其迭代部署策略，让社会逐步应对每一级 AI 能力。同时，OpenAI 也预期在某些时期需要与政府、国际机构及其他 AGI 项目协作，确保在充分解决严重的对齐、安全或社会问题后再继续推进工作。 第五，适应性。OpenAI 认为应对不可预测未来的唯一方法是根据学到的新知识持续调整自身策略，并将在运营原则发生变化时保持透明。他举例称，尽管普惠繁荣仍然非常重要，但未来某些时期可能需要在赋能和韧性之间进行权衡。 奥尔特曼回顾称，不久之前 OpenAI 还因不确定对社会的影响而对发布 GPT-2 的权重感到紧张。事后看这种担忧有些多余，但正是这一过程促使他们发现了迭代部署策略 —— 这是他们摸索出的最重要的方法之一。 奥尔特曼表示他们正进入一个技术持续进步且影响深远的阶段，每一项决策都值得被审视，他们不可能做到事事正确，但会快速学习并修正方向，并致力于推动技术发展带来更积极的社会影响。
为从竞争对手Anthropic手中争夺客户，OpenAI正考虑大幅下调面向用户的收费标准。据知情人士透露，该公司计划大幅下调代币计费单价——代币是人工智能企业核算产品费用的计量单位。此举意在应对Anthropic预计也会推出的降价举措。目前，企业高管已开始对高昂的AI使用成本感到抵触。OpenAI首席执行官山姆・奥尔特曼在近期一场活动中坦言，成本问题已成为一大难题。（新浪财经）