OpenAI再次搁置了一个项目——至少暂时如此。据《金融时报》周四报道,这家AI公司将"无限期"暂停为ChatGPT开发"成人模式"的计划。
这个拟议的"成人模式"最初由首席执行官山姆·奥特曼在10月份提出,但遭到了科技监管组织以及OpenAI内部员工的强烈争议。据《华尔街日报》此前报道,今年1月,公司高管与顾问委员会的一次会议变得激烈,其中一位顾问警告说,OpenAI可能正在开发一个"性感的自杀教练"。
在这些批评声中,该功能的发布被多次推迟。
《金融时报》指出,这项成人功能目前没有发布时间表。当TechCrunch联系OpenAI寻求评论时,该公司发言人表示"没有进一步补充"。
成人模式只是OpenAI在过去一周放弃的最新项目,这家AI巨头正在整合其业务重点。周二,该公司悄然宣布将降低即时结账功能的优先级,这是ChatGPT内部的一个功能,旨在使聊天机器人成为用户可以从电商网站购买商品的购物门户。随后在周三,公司出人意料地宣布将关闭其AI视频生成器Sora。Sora自2024年推出以来一直受到批评,因为它催生了大量AI"垃圾内容"在互联网上泛滥。
所有这些变化都发生在《华尔街日报》报道OpenAI将进行"重大战略转变"的约一周后,该报道称公司将摆脱干扰因素,专注于其主要目标:商业用户和程序员。
为什么OpenAI选择在这个特殊时刻摆脱干扰并锁定重点?也许是因为它感受到了来自Anthropic的压力,后者在过去几个月中一直在顽强地发布一系列编程和商业工具——并因此在吸引客户方面取得了实质性成功。
这两家公司还在五角大楼合同问题上公开争斗——这场战斗OpenAI似乎已经获胜。三周前,它宣布与国防部签署了一项2亿美元的协议,而Anthropic现在正与该机构陷入法律纠纷。
简而言之,如果最近的发展告诉我们什么的话,那就是AI的未来可能更多地关乎商业和战争,而不是色情内容和表情包。
Q&A
Q1:OpenAI为什么暂停ChatGPT成人模式的开发?
A:OpenAI暂停成人模式开发主要是因为遭到了科技监管组织和公司内部员工的强烈争议。顾问委员会的一位顾问甚至警告说,这可能会开发出"性感的自杀教练",在批评声中该功能发布被多次推迟,最终被无限期暂停。
Q2:OpenAI最近还放弃了哪些项目?
A:除了成人模式,OpenAI在过去一周还放弃了即时结账功能和AI视频生成器Sora。即时结账原本是ChatGPT内的购物门户功能,而Sora则因催生大量AI垃圾内容在网上泛滥而受到批评。
Q3:OpenAI为什么要进行战略调整?
A:OpenAI正在进行重大战略转变,目的是摆脱干扰因素,专注于商业用户和程序员这两个主要目标。这可能是因为感受到了来自Anthropic的竞争压力,后者在编程和商业工具方面取得了成功并吸引了大量客户。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。