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一句话搭出9人旅行网站，奥特曼：ChatGPT Work名字起小了

奥特曼（Sam Altman）在X上分享，他仅用一句话指令就让ChatGPT Work为自己和8位朋友规划了一次长周末旅行。指令要求AI根据聊天历史生成三个方案、搭建一个供9人讨论决策的全栈网站、并在达成共识后协助预订，最后还在Gmail中起草了通知邮件。整个过程由ChatGPT Work自主完成，奥特曼仅需描述目标、审阅方案和批准关键操作。 ChatGPT Work是OpenAI近期推出的智能体，专注于处理步骤复杂、耗时长的任务。其核心能力包括：通过Plugins连接外部工具（如Gmail、日历、Drive）、用Sites功能快速构建交互式网站和实时数据看板、支持定时任务与自动审核。这些功能使其不仅能处理工作事务，也能胜任生活琐事，例如规划假期、管理家庭日程、比较商品优惠等。产品负责人Tibo Sottiaux和总裁Greg Brockman都认为“Work”这个名字定义得过于狭窄，ChatGPT正日益成为一个能协助处理各类事务的“个人AGI”。用户通过移动端即可发起和监控任务，手机成为智能体的“遥控器”，实现了跨端同步。然而，AI的能力仍有边界：其数据访问范围受用户控制，关键操作（如发送邮件）仍需人工审批。目前，授权、支付和个人数据决策等环节尚未完全自动化，但这已展现出AI智能体向多场景深度集成的发展趋势。

marsbit昨天 13:01

marsbit昨天 13:01

ChatGPT语音杀入桌面，你负责动嘴，一群AI负责干活

近日，OpenAI将ChatGPT语音功能正式引入桌面版应用，支持在Work与Codex场景中使用。用户可以通过语音直接指挥AI执行任务，如启动任务、调整优先级、协调多个智能体并行工作等，且系统能够结合本地文件、日历、邮件等上下文信息进行连续处理。此次升级基于新一代语音模型GPT-Live，实现实时听说的交互方式，大幅提升了信息输入效率。行业人士如Andrej Karpathy、马斯克等人也强调了语音输入的优势：它能以更高带宽传递复杂意图，将零碎、跳跃的思维直接传递给AI，并由AI整理成清晰指令，减少了键盘输入带来的信息损耗。语音输入不仅解放双手，更成为高效调度AI的入口。 OpenAI此举旨在将ChatGPT打造为“AI工作操作系统”，让用户像管理者一样通过语音指挥AI团队完成复杂工作，推动人机交互从“问答式”向“指挥式”转变。未来，随着输入瓶颈的突破，人类可将更多精力集中于决策与创造。

marsbit昨天 10:42

marsbit昨天 10:42

Claude重磅上新：录屏+语音，一键蒸馏Skill替自己干活

Anthropic为Claude桌面端推出了“Record a Skill”新功能，允许Pro、Max和Team用户通过录屏加语音讲解的方式，将自己的工作流程直接“蒸馏”成一个可复用的Skill。用户只需在实际操作时口头说明关键逻辑，Claude便能自动分析并生成可随时调用的技能，省去了以往需要手动编写复杂说明文档的步骤。该功能大幅降低了创建自动化流程的门槛，使得将隐性经验转化为显性指令变得异常简单。它不仅是一个效率工具，更深层地改变了知识留存和转移的方式——企业长期以来难以解决的“专家不愿写文档”的痛点，有望通过这种低门槛的录屏讲解得到缓解。然而，这项技术也带来了思考。它使得个人独有的工作流程更容易被标准化和替代，案例显示已有自由职业者的服务因可被Skill打包替代而结束合作。哈佛商学院的研究指出，AI暴露度高的岗位招聘量在下降，而人机协作岗位在增加。这预示着工作的“护城河”正从“会做某件事”转向“能做AI无法替代的独特之事”。“Record a Skill”正在推动这一转变的加速。

marsbit07/22 07:57

marsbit07/22 07:57

AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口“很小”

OpenAI首席研究官Mark Chen近日表示，通用人工智能（AGI）即将到来，人类面临的窗口期“很小”。他认为，AI模型正快速接近能够自主进行“自我维持研究”的阶段，届时创新和进化或将由AI主导。 Chen指出，如今在各个领域都已出现AI的“神之一手”——做出超越人类直觉的突破。他坚信，扩展定律（Scaling Laws）尚未失效，技术进步仍处在指数曲线上。此前OpenAI在内部大力押注的推理模型o1的成功，也增强了这一信心。随着AI执行能力的大幅提升，人类在研究中的角色可能演变为“氛围研究员”（Vibe Researcher），即主要负责提出关键问题和凭借“品味”判断成果价值，而将具体的实施、编排工作交给AI。OpenAI的路线图目标正是实现端到端的AI自主研究。然而，通往AGI之路仍充满挑战。一是评估危机（Benchmaxxing），现有评测方法易被钻空子，缺乏真正有效的评估标准；二是“参差的前沿”问题，AI可能在复杂任务上表现出色，却在需要常识或持续学习的简单任务上失败。Chen承认这些难题，但相信正在被攻克。最后，Chen谈及一个温馨的隐喻：当AGI实现后，他个人的愿望是开一家面馆。这暗示在AI主导认知与创新的未来，人类独有的体验、情感与故事，可能成为最宝贵的价值。

marsbit06/30 08:37

marsbit06/30 08:37

Claude Code之父最新判断：AI时代团队分工被重写，这「五种人」最吃香

在AI重塑软件行业的背景下，Anthropic Claude Code团队负责人Boris Cherny提出，传统的工程、产品、设计等岗位标签正被打破，团队分工演变为基于行为模式的五类新型角色： 1. **原型师**：专注提出大量创意与颠覆性想法，不追求每个都落地。 2. **构建者**：负责将粗糙原型转化为可投入生产的高可用产品或基础设施。 3. **清理师**：做减法，精简界面、重构代码、移除冗余，提升系统性能与可维护性。 4. **增长师**：推动成型产品小步快跑迭代，结合产品、数据与用户理解，使其从“能用”走向“被需要”。 5. **维护者**：保障成熟系统的长期稳定，专注安全性、可靠性及弹性。这些角色不绑定传统岗位，个人可横跨多种角色。团队组合需根据产品阶段动态调整：探索期需要原型师、构建者和清理师；增长期侧重构建者、清理师和增长师；成熟期则以清理师、增长师和维护者为主。讨论中，许多人认同角色应随项目灵活变化，避免自我固化。尽管AI能力增强，但人类在构建、清理等工作中仍不可或缺。未来，团队更关注成员能在产品生命周期的哪一阶段推动进展，而非僵化的岗位划分。

marsbit06/30 05:53

marsbit06/30 05:53

AI当老板，快给10家公司干破产了…

普林斯顿大学进行了一项模拟实验，让AI作为“CEO”运营一家虚拟SaaS初创公司500天。结果显示，在14位AI参赛者中，只有3个大型语言模型（Claude Fable 5、Claude Opus 4.8和GPT-5.5）最终实现了盈利，其中Fable 5将100万本金翻了47倍，表现最佳。令人意外的是，排名第四的是一位纯基于规则、不依赖语言模型的算法，它赚取了1576万美元，超越了多数先进的AI模型。实验揭示了几个关键洞察：成功的AI CEO倾向于积极探索和调整策略，而非保守求稳；AI在发现隐藏信息、预测未来、快速适应变化和提前规划这四项关键商业能力上表现不一；此外，研究还发现，为编程场景优化的AI代理（Agent）框架并不适用于CEO角色，提示垂直领域的深度适配至关重要。研究最后指出，当前的AI擅长在既定框架内执行任务，但像乔布斯画矩阵那样，在高度不确定性中凭借直觉做出颠覆性战略决策的能力，目前仍然属于人类。

marsbit06/29 09:08

marsbit06/29 09:08

Dan Koe新文：逃离打工人的宿命，如何在AI替代潮中生存下来？

在AI替代潮中生存的关键在于摆脱“打工人”的依赖心态，建立自己的事业。真正的危机并非技术本身，而是将生存和幸福完全寄托于他人。文章指出，多数工作无法提供持续的心流体验，使人陷入“工资奴役”的循环。要逃离这种宿命，需要掌握五项核心能力：能动性（主动行动）、品味（价值判断）、说服力、坚持和迭代能力。这些能力本质上是通过解决实际问题、积累经验获得的。具体行动路径包括：首先，彻底改变环境以重塑身份认同，切断旧有习惯的刺激源。其次，选择能获得真实反馈的实践载体，拥抱试错。作者认为，在代码和媒体两大杠杆中，掌握内容创作比编程更为重要，因为内容的价值具有主观性，更能体现人的独特洞察与品味。如何开始？每天抽出15分钟，通过三个步骤找到方向：1. 挖掘你的知识兴趣与天生才能；2. 找到你与主流相悖的坚定信念；3. 立即发布你的第一个内容作品，从真实反馈中学习迭代。最终目标是打造以你个人为核心的毕生事业，而非流于表面的“个人品牌”。成功不在于避免失败，而在于持续学习、调整并向前推进。

marsbit06/23 12:26

marsbit06/23 12:26

专访7名普通职场人：AI来了之后，你过得还好吗？

专访七位来自不同行业的职场人，探讨AI浪潮对其工作与生活的真实影响。受访者普遍通过ChatGPT、Claude等工具接触AI，主要动机是降本增效、应对职业不确定性。AI显著改变了他们的工作模式：编程、搜索、内容创作等任务效率大幅提升，“一人团队”成为可能，思维方式也从传统学习转向AI驱动。然而，效率提升背后伴随普遍焦虑。AI并未减少竞争，反而将竞争推向新高度，要求从业者持续学习新工具与工作流。许多岗位（如文秘、财务、客服、基础编程与设计）面临缩减风险，技能“平权”效应使得“强者越强，弱者越弱”。受访者感到的威胁不仅来自收入压力，更源于对职业未来结构变化的担忧。面对冲击，他们积极寻找人类不可替代的“护城河”。关键在于从执行者转向复杂系统的负责人、超级协调者或独立创造者，核心价值在于业务理解、风险判断、审美与市场需求洞察、以及人际沟通与异常处理等AI难以替代的能力。尽管对AI工具已有中度甚至重度依赖，但他们认为，若工具失效，工作虽会变慢但不会瘫痪。最终，AI已成为职场“必选项”。旧的职业边界正在瓦解，新的价值体系则在形成——真正重要的不再是单一技能，而是整合AI、驾驭复杂性与承担最终责任的能力。

marsbit06/01 08:17

marsbit06/01 08:17

AI 工业革命，我们如今置身何处

本文探讨当前AI革命的实质阶段，指出我们仍处于“旧车间装新机器”的早期。虽然AI工具（如ChatGPT、Copilot）已被广泛使用，但大多数组织只是将其附加在原有工作流程上，并未围绕AI重新设计生产方式。如同工业革命初期，蒸汽机仅替代水车，工厂仍建在河边，真正的变革始于工厂主离开河流、以蒸汽机为核心重建车间。当前资本狂热投资于AI基础设施（如算力、数据中心），类似历史上的铁路建设热潮，存在过度建设风险。但真正的价值创造在于下一层：利用独特行业数据和深度工作流，围绕AI重构组织。少数先锋者（如Notion的西蒙）已开始用AI Agent替代传统岗位，实现数十倍效率提升；而多数人仍停留于用AI节省零散时间，却被旧流程吞噬这些收益。文章强调，未来的职业和组织形态尚未命名，但趋势已显：知识工作将从人类尺度的协作，转向由大量AI Agent与人员组成的、持续运行的“东京式”系统。公司的核心将是由数据与行业知识构成的“公司大脑”，人则专注于高判断、高情绪的情境。最终，AI革命的关键不是技术本身，而是谁率先拆掉旧车间，围绕新动力重建生产。个人需确保自己站在“铁路沿线”，而非守着即将干涸的河流。

marsbit05/27 01:32

marsbit05/27 01:32

谷歌CEO承认Coding落后了

谷歌CEO皮查伊在近期采访中坦诚，谷歌的AI模型Gemini在编程（Coding）能力上确实落后于竞争对手，特别是在处理需要资深开发者参与的复杂、长期编码任务方面。他表示，尽管谷歌在文本、多模态等整体AI能力上表现强劲，但编程领域进展迅速，竞争激烈。皮查伊指出，AI领域变化极快，过去30到60天的进展可能相当于以往的5年。他认为，通用人工智能（AGI）可能比之前预想的更近。对于公众对AI的焦虑，他承认这种担忧有道理，因为AI将深刻影响工作、收入和生活。但他对年轻人未来持乐观态度，认为AI将降低许多领域的门槛，例如让更多人能够编写代码，并帮助医生等专业人士提升效率。关于谷歌搜索的AI化改造，皮查伊表示公司将循序渐进，不会贸然全面转向AI模式，而是会跟随用户需求逐步演进。在AI安全方面，他强调当技术接近“递归式自我改进”时，需要更广泛的社会讨论，并避免陷入危险的竞赛状态。总体而言，皮查伊承认了谷歌在特定领域的不足，但也展示了对其长期AI战略的信心，并呼吁社会共同为AI带来的深远变化做好准备。

marsbit05/24 08:28