OpenAI 科普:AI 基础知识入门指南
OpenAI 发布一篇面向初学者的 AI 基础知识科普,讲解人工智能的基本概念与工作原理,以及 ChatGPT 等工具如何使用大语言模型(LLM)。
OpenAI 发布一篇面向初学者的 AI 基础知识科普,讲解人工智能的基本概念与工作原理,以及 ChatGPT 等工具如何使用大语言模型(LLM)。
OpenAI 发布使用指南,介绍如何用 ChatGPT 进行头脑风暴,包括激发创意、整理思路,以及把粗略的想法转化为结构化、可执行的计划。
OpenAI 介绍了通过 custom instructions 和 memory 功能个性化 ChatGPT 的方法,让模型给出更相关、一致且贴合用户需求的回答。
OpenAI 介绍客户成功团队如何使用 ChatGPT 管理客户账户、改善沟通、降低流失率,并推动产品采用与续约。
OpenAI 介绍如何用 ChatGPT 辅助研究工作,包括收集文献来源、分析信息,以及生成带引用支撑的结构化研究结论。
OpenAI 发布面向销售团队的 ChatGPT 实用工作流教程,覆盖客户调研、会议准备、销售触达、pipeline review 和销售执行等场景,帮助销售团队用 ChatGPT 提升日常工作流程。
OpenAI 提供面向财务团队的 ChatGPT 实用工作流,覆盖财务分析、报告、规划以及可直接用于决策的沟通场景。
ChatGPT skills 可用于创建可复用的工作流、自动化重复性任务,并确保输出稳定且高质量。
OpenAI 介绍了旗下产品如何将 AI 应用于真实场景,涵盖工作、开发和日常任务。文中涉及 ChatGPT、Codex 和 API 等产品的实际用途。
OpenAI 介绍管理者使用 ChatGPT 的常见场景,包括为沟通谈话做准备、撰写清晰反馈、保持工作条理以及提升团队效能。
OpenAI 讲解如何用 ChatGPT 的 search 与 deep research 功能开展研究:查找最新信息、分析来源,并生成结构化的洞察。
OpenAI 发布写作指南,讲解如何用 ChatGPT 起草、修改和完善内容。文中围绕清晰的结构、语气和写作意图,介绍 ChatGPT 在写作场景中的具体用法。
OpenAI 发布 ChatGPT 提示词基础指南,讲解如何编写清晰、有效的 prompt,以从 ChatGPT 获得更好、更有用的回答。原文信息较少,核心就是提供提示词写作的基础方法,帮助用户提升与 ChatGPT 的对话效果。
OpenMed 构建了覆盖结构预测、序列设计与密码子优化的端到端蛋白质 AI 流水线。在对比多种 transformer 架构后,CodonRoBERTa-large-v2 胜出,困惑度 4.10、Spearman CAI 相关性 0.40,显著超过 ModernBERT;团队随后扩展到 25 个物种,用 55 GPU 小时训练了 4 个生产模型,建立了其他开源项目没有的物种条件化系统。
Hugging Face 发文称 Anthropic 正在限制 Pro/Max 订阅者在开放智能体平台使用 Claude 模型,并给出两条迁移路径。
NVIDIA 在 Hugging Face 博客发布教程,用 6 条命令在单张 80GB GPU、不到一天内把 Llama-Nemotron-Embed-1B-v2 微调为领域专用嵌入模型,无需人工标注。
推荐理由:原文给出从文档到部署的完整六步命令与关键超参数,读者可照此在单卡上微调自己的领域嵌入模型。
Mistral 在开源编码助手 Vibe 之上构建了一个自主 Agent,可读取 Rails 源码并生成或改进 RSpec 测试,在 CI/CD 中无人干预运行。
推荐理由:原文给出可直接复用的 AGENTS.md、skills 与自定义工具做法,以及质量分数变化,方法可迁移到其他代码测试场景。
Hugging Face 为给 TRL 设计新的异步训练器,调研了 16 个围绕异步 RL 训练构建的开源库,并从编排原语、rollout 缓冲、权重同步协议、staleness 管理、partial rollout、LoRA 支持和分布式训练后端 7 个维度对比。
Hugging Face 官方博客详解 Ulysses Sequence Parallelism 的原理,通过注意力头并行将长序列训练扩展到多卡,已集成到 Accelerate、Transformers Trainer 和 TRL 的 SFTTrainer。
NXP 发布实践指南,讲解如何在嵌入式机器人平台上录制可靠数据集并微调 ACT 与 SmolVLA 等 VLA 策略,并展示 NXP i.MX 95 SoC 优化后的实时性能。
Photoroom 以约 $1500 算力预算(32 张 H200,$2/小时/GPU)在 24 小时内完成文生图扩散模型训练,并开源 PRX 训练代码与实验框架。
Hugging Face 博客介绍 transformers 库如何让 MoE 稀疏架构成为一等公民,涵盖权重加载重构、Expert Backend、专家并行和 MoE 训练支持。
Hugging Face 发布教程,讲解如何用编码智能体(Claude Code、Codex、Open Code)配合 Unsloth 在 HF Jobs 上微调 LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct。
推荐理由:官方教程给出用编码智能体加 Unsloth 在 HF Jobs 上微调小模型的完整流程,含脚本、命令和各尺寸 GPU 的每小时成本参考。
Hugging Face 官方博客介绍 Gradio 6 中 gr.HTML 支持自定义模板、scoped CSS 和 JavaScript 交互,可让 LLM 一次性生成前端、后端和状态管理都在单个 Python 文件里的应用。
推荐理由:原文由官方讲解 gr.HTML 的模板机制和 API,并结合多类应用示例说明如何用单个 Python 文件构建交互式组件。
Hugging Face 发布一个随 kernels 库分发的智能体技能,教编码智能体编写可集成进 transformers 和 diffusers 的生产级 CUDA 内核。
推荐理由:原文给出技能安装方法、覆盖内容和 H100 实测数据,读者可以照此让编码智能体生成并发布 CUDA 内核。
OpenAI 技术成员 Ryan Lopopolo 撰文介绍如何在智能体优先的开发模式中利用 Codex,阐述 harness 工程的实践方法。文章来自 OpenAI News,面向希望将 Codex 融入智能体化工作流的工程团队。 (注:正文仅提供了作者署名,摘要主要基于原始标题与来源信息,未添加原文未提及的细节。)
Photorium 发布 PRX 文生图训练系列第二篇,在统一的 Flow Matching 基线上系统消融各类训练技巧。
Hugging Face 发布 upskill 工具,用 Claude Opus 4.5 生成和评估 agent 技能,再供更小、更便宜或本地模型使用。流程为用 Claude Code 完成任务并导出 trace、从 trace 生成 SKILL.md 技能文件并自动生成测试用例,然后用 upskill eval 对比模型有无技能的表现。
推荐理由:原文给出了用大模型生成技能再迁移到小模型的完整流程和实测数字,方法可直接复用于领域任务。
Hugging Face 团队探索以 GPT-OSS(性能对标 OpenAI o3-mini 和 o4-mini)作为智能体应用骨干模型,用 verl 框架开展智能体强化学习训练。
OpenAI 发布对 Codex agent loop 的技术深度解读,说明 Codex CLI 如何编排模型、工具与提示词。文章介绍了其基于 Responses API 的实现方式与性能考量。
OpenAI 详解了其如何将 PostgreSQL 扩展到每秒数百万次查询,以支撑 8 亿 ChatGPT 用户。技术手段包括使用副本、缓存、速率限制和工作负载隔离。
Mistral AI 团队分享了排查 vLLM 内存泄漏的过程,问题仅出现在 Mistral Medium 3.1 与 P/D 分离部署结合 NIXL、开启 graph compilation 的条件下,系统内存以每分钟 400 MB 的速度线性增长,数小时后触发 out of memory。
Netomi 借助 GPT-4.1 和 GPT-5.2 将企业级 AI 智能体规模化,结合并发处理、治理与多步推理,支撑可靠的生产工作流。
Hugging Face 发布分步教程,教你在 CES 2026 演示基础上用 NVIDIA DGX Spark 和 Reachy Mini 搭建桌面私人助理。
Hugging Face 博客详解 Transformers v5 对分词器的重新设计:将分词器架构(normalizer、pre-tokenizer、算法类型、post-processor、decoder)与训练好的词表和 merges 分离,类似 PyTorch 分离模型结构与权重。
推荐理由:文章来自 transformers 团队,解释 v5 将分词器架构与训练词表分离的设计,便于读者直接检查组件或训练自定义分词器。
NVIDIA 以开放评测方式发布 Nemotron 3 Nano 30B A3B,并公开其完整的评测 recipe。该 recipe 基于 NeMo Evaluator 开源库构建,任何人都可以重跑评测流水线、查看配置与产物并独立验证结果。NeMo Evaluator 将多个评测 harness 统一在同一接口下,评测流程与推理后端解耦,并可生成结构化结果与日志以便审计。
OpenAI 发布面向领导者的文章,讲述如何在 AI 时代构建 AI-ready 组织。文章提出四个关键方向:清晰的战略、员工培训、治理体系,以及加速创新。
OpenAI 仅用 28 天就发布了 Android 版 Sora,全程借助 Codex 完成。团队通过 AI 辅助规划、翻译以及并行编码工作流,以小团队实现了快速、可靠的开发。
Hugging Face 发布教程,展示如何用 Hugging Face Skills 让 OpenAI Codex 端到端完成机器学习实验,覆盖数据验证、硬件选择、提交 Hugging Face Jobs、用 Trackio 监控训练、维护训练报告以及用 lighteval 评测。
推荐理由:官方教程给出让 Codex 端到端跑完微调、评测和 GGUF 导出的完整流程与成本参考,方法可直接迁移到自己的实验。
Virgin Atlantic CFO Oliver Byers 分享了这家航空公司如何使用 AI 加速开发、改善决策并提升客户体验,将 AI 应用于旅行的每一个环节。