OpenAI的Tibo（Thibault Sottiaux）在10月12日甩出一则让重度代码用户松口气的调整:在Codex和Work环境里，GPT-6.1Sol的默认上下文窗口从27.2万token一下子顶到50万token，相当于把模型的"短期记忆"扩容约80%。
Tibo解释，尽管OpenAI后续还会继续抬高这条上限，但这一次扩容已经足以明显压低上下文压缩被触发的频率——所谓上下文压缩，就是当模型脑子装不下时，被迫把前面的内容匆匆归纳、丢弃细节的尴尬时刻。窗口变宽后，那些需要长时间攥着大量上下文、又缠满复杂细节的任务，模型能更从容地一路抱在怀里，不必频繁动手清理。
他特别强调，这50万token的默认值是被充分测过的，对绝大多数用户来说正处在体验与性能的最佳平衡点，也就是那个被叫了很久的"sweet spot"。当然，如果有人觉得还不够用或嫌太浪费，手动旋钮依旧开着:GPT-6.1Sol支持的最大上下文长度上限是100万token，想拉满或往回收都由用户自己拨。
最实在的一刀落在账单上。配合这次窗口扩容，当OpenAI从订阅里扣除使用量时，不会再对GPT-6.1Sol单独征收长上下文费用——过去那笔因为上下文拉长而多收的钱，如今被直接抹掉。当一家把模型记忆线拉到50万、又顺手免掉长文本溢价，它想留住的显然不只是开发者的代码，还有开发者钱包里那道原本会随上下文一起膨胀的账单。
科技观察家Azeem Azhar赴伦敦出差时，将笔记本电脑忘在阿姆斯特丹家中，意外开启为期一周的“纯语音办公”实验。这打破了依赖屏幕和键盘处理Slack、Word、Excel等工作的传统模式，也让他对人机交互的未来产生颠覆性新认知，并引发对语音办公可能性的思考。
OpenAI近日公开722篇前沿数学手稿，其中两篇核心论文瞄准数学世纪难题挂谷猜想：一篇聚焦三维挂谷极大函数猜想，另一篇给出四维一般挂谷集合的满维证明。该进展刷新了多维数学认知边界，也引发全球学术界对AI在前沿基础科学研究中扮演何种角色的深刻讨论。
OpenAI公开700多份由内部前沿AI模型生成的数学研究文稿，引发数学界广泛关注与激烈讨论。部分学者振奋于AI在数学领域的突破，也有专家担忧其冲击学术生态和青年研究人员，青年研究员成果受冲击、数据安全遭质疑。纽约大学数学教授巴克马斯特批评OpenAI一次性放出如此庞大的研究成果。
《金融时报》及Axios等外媒称，OpenAI截至9月底年化营收约500亿美元；此前近700亿美元数字主要因会计标准差异。Anthropic通过云伙伴销售时记录客户支付全额、将分成计为费用，OpenAI在部分伙伴交易中仅将自身分得部分计为营收，两者均符合美国GAAP。尽管口径不同，差异由此而来。
OpenAI近期因三名研究人员Jasmine、Mikita和Tomek离职陷入舆论争议。针对外界猜测及公开信质疑，OpenAI研究负责人发布官方说明，全面澄清事件核心细节。声明明确，上周终止与三人雇佣关系，并非因他们公开表达安全担忧或批评公司。OpenAI还强调，公司内部一直非常欢迎……
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