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今天一早，数码博主 @智慧皮卡丘透露了关于 OpenAI「To-go」硬件项目的最新细节。该硬件已被确认是一款取代 AirPods 的特殊音频产品，内部代号为「Sweetpea」（香豌豆）。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
2026 年将是 OpenAI 的生死赛点。面对预计 170 亿美元的惊人现金黑洞和谷歌 Gemini 的凶猛反扑，奥特曼被迫启动「红色代码」。一边是史无前例的千亿融资计划，一边是推理成本倒挂的财务危机，这究竟是通往 AGI 的必经之路，还是硅谷最大的泡沫破裂前夜？
近日，美国华盛顿大学博士生邵如琳和合作团队打造出一个名为 Deep Research Tulu（DR Tulu）的深度研究小助手。使用一次 OpenAI 的 Deep Research 服务可能需要大约 1.8 美元，而 DR Tulu 使用一次的成本却不到 0.002 美元，这几乎是千倍的效率提升，这意味着未来个人或者小团队也能负担得起高质量、高可信度的 AI 研究服务。
当 AI 开始寻找自己的形状，有些选择出人意料。
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
最近各种年度回顾陆续上线， OpenAI 的前联合创始人 Andrej Karpathy 也交出了自己对大模型的年度总结。就在今年早些时候，他在 YC 的一场演讲刷爆了全网，提出了不少新的观点：
三年前点燃大模型革命的 OpenAI，正在被算力成本、开源浪潮与分发缺口拖入泥潭。与之相反，谷歌用 Gemini 与全栈生态完成反击，把 AI 塞入搜索、安卓与广告。领先者与追赶者在 2025 年末交换了位置。
如果你刚刚打开 X 并且正好关注了 OpenAI 和山姆・奥特曼，那么你可能会看到这样的照片：
当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。