awesome-chatgpt

收集chatgpt相关的网站、工具等等

引用

合作位

微信号: yougengxin2021

评论交流

OpenAI 奥尔特曼：不愿自己孩子过早接触 AI，现在更希望他去玩泥巴

IT之家 4 月 4 日消息，OpenAI 首席执行官萨姆 · 奥尔特曼不希望自己的孩子成为“iPad 一代”。他在 2025 年“喜当爹”后，开始频繁分享育儿经验，也会谈到如何在育儿过程中使用 AI。奥尔特曼在“Mostly Human”播客中谈到，成为父亲之后，自己对算法推荐和“无限滚动”模式的看法发生了明显变化。“当我看到比我孩子稍大一点的孩子已经离不开 iPad，甚至无法把设备从他们手中拿走时，我对此感受非常强烈。”儿童和青少年已经成为 ChatGPT 的重要用户群体，他们用其来学习、处理日常事务，甚至作为倾诉对象。对于何时让孩子接触 AI，奥尔特曼说，他更倾向于“在合理范围内尽量晚一点，而不是太早”。“我现在更希望他去玩泥巴。”播客主持人 Laurie Segall 表示，作为母亲，她一直在思考孩子如何使用科技，并对一些科技从业者一边创造产品、一边让自己的孩子远离这些设备感到不满。比如，谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊的儿子 11 岁时没有手机，比尔 · 盖茨则是在孩子 14 岁时才允许他们使用手机。据IT之家了解，奥尔特曼也分享了一种他认可的未来教育形态：理想中的学校会提供由 AI 驱动的高强度、个性化一对一辅导，随后再进行项目式学习。“这样的话，听起来不错，但也可以想象很多出问题的情况。”奥尔特曼本人却高度依赖 AI。他在 2025 年 12 月接受吉米 · 法伦采访时说，自己“无法想象在没有 ChatGPT 的情况下如何照顾新生儿”。他回忆一次聚会经历说，当听到别人六个月大的孩子已经“到处爬”时，自己立刻跑去洗手间询问 ChatGPT 是否需要担心孩子发育问题，而得

话题: #ChatGPT

来源: IT之家

发表于: 11小时前

OpenAI 上市前夕突发人事巨变：COO 莱特卡普调岗，两名高管休病假

IT之家 4 月 4 日消息，北京时间 4 月 4 日（今天）凌晨，彭博社爆料称，OpenAI 首席运营官（COO）布拉德 · 莱特卡普职位发生调整，首席营销官凯特 · 罗奇和 AGI 开发负责人菲吉 · 西莫因健康原因将暂时离岗。在公司推进 IPO 的关键阶段，这一系列变化构成一次重要的管理层重组。▲ 莱特卡普（图源莱特卡普 X 账号）据内部备忘录显示，莱特卡普将转向“特别项目”，并直接向 CEO 奥尔特曼汇报，重点负责通过与私募股权公司合作推进企业软件销售业务。OpenAI 首席营收官丹尼斯 · 德雷瑟将接手其部分职责。OpenAI 首席营销官凯特 · 罗奇因癌症治疗离任，后续将视健康情况以更有限职责回归，公司已启动继任者招聘。负责 AGI 开发的菲吉 · 西莫也将因神经免疫疾病接受治疗，预计休假数周后返回岗位。这一轮高层变动正值 OpenAI 关键节点：公司一边筹备潜在 IPO，一边在本周完成 1220 亿美元（IT之家注：现汇率约合 8411.56 亿元人民币）融资，估值达到 8520 亿美元（现汇率约合 5.87 万亿元人民币）。同时，公司正尝试通过在 ChatGPT 中引入广告等方式提升收入，并面临来自谷歌和 Anthropic 的竞争压力，后者同样可能在年内上市。

话题: #ChatGPT

来源: IT之家

发表于: 10小时前

想参与 SpaceX IPO 还得先买 Grok 订阅，消息称马斯克向投行和律所提出新要求

IT之家 4 月 4 日消息，在大型 IPO 交易中，企业向投行和律所提出额外要求并不罕见，而埃隆 · 马斯克这次的做法格外强势。据《华尔街日报》北京时间 4 月 4 日（今天）援引知情人士消息称，在 SpaceX 筹备 IPO 过程中，马斯克要求所有参与交易的银行、律所及审计机构必须购买其 AI 聊天机器人 Grok 的订阅服务。部分银行已同意为此投入数千万美元，并开始将 Grok 接入自身 IT 系统。华尔街对这笔交易高度重视。经历多年 IPO 低迷后，SpaceX 被视为极具吸引力的项目，预计融资规模将超过 500 亿美元（IT之家注：现汇率约合 3445.61 亿元人民币），公司估值有望突破 1 万亿美元（现汇率约合 6.89 万亿元人民币），相关顾问费用或超过 5 亿美元（现汇率约合 34.46 亿元人民币）。在这种背景下，马斯克对银行的影响力得以体现。知情人士指出，购买 Grok 并非出于自愿，而是明确要求。此外，他还希望银行在 X 平台投放广告，不过在这一点上的态度相对缓和。目前，美国银行、花旗集团、高盛、摩根大通和摩根士丹利五家银行预计将参与此次 IPO，两家律所也已加入顾问阵容。对于 SpaceX 而言，这一安排将直接提升其 AI 业务的企业收入。尽管 Grok 在竞争中仍落后于 ChatGPT、Claude 和 Gemini，但通过银行客户的集中采购，其商业化能力有望得到增强。目前，Grok 收入仍以个人用户为主，来自银行的订阅将强化其企业端业务表现。此前披露的数据显示，xAI 年收入约为 10 亿美元，且未区分具体来源。相比之下，SpaceX 的核心业务仍是

话题: #ChatGPT

来源: IT之家

发表于: 8小时前

AI的风吹到了地府，华南F3还在山上找太公

本文来自微信公众号：网易上流，作者：上流工作室，编辑：|壹壹AI的风还是吹到了地府。清明节将至，又到了给老祖宗们“盖房”、“送车”、“添衣”、“加菜”、“发生活费”的时候。但要说今年最新潮的“地府硬通货”，那必须是人工智能。电商平台上一搜，龙虾（Openclaw）、ChatGPT、DeepSeek等等目前全球范围内最先进的几个大模型（注意，是全球，还不只是国内模型），都已经有了“阴间版本”。商家甚至还贴心地预留了不同的数据接口，无限流量和token。

话题: #ChatGPT

来源: 虎嗅

发表于: 7小时前

OpenAI卖广告到底卖得怎么样了？

OpenAI上线广告两个月，年收已破1亿美元，却用CSV文件给广告主发数据——这家AI巨头的广告业务，草台得令人惊讶。当95%免费用户变成算力"负债"，广告本是解药；但Anthropic的凶猛偷袭、研究文化的抵触，又让OpenAI战略摇摆不定。广告能否撑起千亿美元野心？还是AI生产力本身才是更性感的答案？OpenAI 从 2 月 13 号开始宣布上线广告，那么两个月过去了，它到底卖得怎么样了呢？这篇文章我们就来盘一盘。一、从数据看 OpenAI 广告测试进展根据The Information3月26日的报道，OpenAI 的 ChatGPT 广告业务ARR（年度经常性收入），已达到 1 亿美元。这个口径挺奇怪的，广告行业几乎从来不用 ARR 这个指标.这是一个非常不准确的指标，因为广告不是SaaS这种订阅的收入模式。所以，我们应该看更细致的数据——报道称目前有不到 20%的 ChatGPT 用户可以看到广告，OpenAI 已扩展到 600 多个广告主，计划于4月推出自助式广告后台。广告主层面，ChatGPT的广告是品牌广告和效果广告一起推进的。品牌广告层面，三大广告集团——电通、宏盟集团、WPP被邀请参与测试，参与的品牌保底充值是20万美金。

话题: #ChatGPT

来源: 人人都是产品经理

发表于: 1天前

“龙虾”和vibe coding 正如何改变我们的思维：一场来自小白、创业者和工程师不同视角的讨论

本文来自微信公众号：声动活泼，编辑：可宣、Jean，作者：声小音，原文标题：《「龙虾」和 vibe coding 正如何改变我们的思维：一场来自小白、创业者和工程师不同视角的讨论｜声东击西》我先说说为什么一定要做这期节目。ChatGPT出来之后，声动活泼整个公司都一直是AI的重度用户，但去年开始才慢慢做一些小的vibe coding，解决一些重复性的事情。今年春节前我们做了一个AI Hackathon，公司全员几乎没有技术背景，但最后每个同事都做出了东西——有解决音频剪辑问题的、有做选题brainstorming工具的、有做图的，都解决了各自的痛点。那个时候就有一个很大的震撼：如果公司几乎每一个人，不限任何岗位，都能做出一个小东西，这个影响力是巨大的。然后到春节期间，Junyu建议我搭一个云服务器，自己跑OpenClaw，我就一边听Justin讲他怎么做自己的小龙虾，一边自己搭。搭完了跑了一些小任务，虽然那时候对它的理解还很浅，但也已经震惊到我了，所以我就跟他们两个说，我们来做一期节目吧。

话题: #ChatGPT

来源: 虎嗅

发表于: 1天前

停止和大模型聊天：产品经理的AI工作流重构指南

AI工具正在重塑产品经理的工作方式，但很多人依然停留在简单的聊天窗口交互模式。10倍生产力差距的关键在于工作流与AI能力的匹配——从ChatGPT式的问答转向闭环执行、无缝上下文和资产积累的全新协作范式。本文将拆解新一代Agentic Workflow的三层降维打击，并演示如何重构产品分析全流程，让你从执行者升级为AI时代的架构师。2026年，AI的渗透率已经相当高了。几乎所有的产品经理、运营和研发都在日常工作中使用AI。但如果你仔细观察，会发现一个普遍现象：绝大多数人使用AI的方式，和两年前ChatGPT刚问世时没有任何区别。大家依然是打开一个网页聊天窗口，输入Prompt，然后等一个回答。唯一的区别，只是底层的模型从GPT-4换成了GPT-5或者更聪明的国产大模型。这当然比完全不用AI要好，但也远远没有发挥出AI真正的潜力。在实际工作中，“能用AI”和“用好AI”之间，生产力的差距不是30%，而是10倍的量级。很多产品经理用AI的方法，就像是汽车发明之后还在把它当马车用：同样的路线，同样的速度，只是换了个引擎。这个10倍差距的根源到底在哪里？答案在于：你的工作流，是否匹配了AI的能力结构。用好AI的第一步，请先停止把你手里的AI仅仅当作一个“聊天机器人”。为什么“聊天窗口”是你效率的天花板？过去一年里，以Cursor为代表的AI工具彻底颠覆了程序员的工作流。很多人以为这只是“面向程序员的ChatGPT”，但透过现象看本质，它代表的是一种面向所有知识工作者的全新AI协作范式。传统的网页版对话框（Chat），天生带有三个无法克服的缺陷。如果你想让AI成为真正的生产力杠杆，

话题: #ChatGPT

来源: 人人都是产品经理

发表于: 1天前

ChatGPT Plus / Team 激活实测：免卡验证方案简记

本博客发布了一系列关于OpenAI 文章。上个月（26年3月）朋友送了一个ChatGPT Plus订阅，有效 […]

话题: #ChatGPT

来源: 如有乐享

发表于: 2天前

英特尔晒 Arc Pro B70 显卡成绩，AI 推理性能较 B60 飙升 80%

IT之家 4 月 2 日消息，科技媒体 Wccftech 昨日（4 月 1 日）发布博文，报道称基于英特尔发布的 MLPerf v6.0 基准测试结果，在 AI 推理性能方面，全新 Arc Pro B70 显卡较上代 B60 飙升 80%。本次核心测试平台采用四卡并联方案，搭载四张 Arc Pro B70 显卡（总显存达 128GB）与最新至强 6 处理器，能轻松驾驭 1200 亿参数的大型语言模型。与竞品相比，B70 在多卡协同运行时，最多可提供 1.6 倍的 KV 缓存容量，极大地提升了长文本处理能力。IT之家附上相关测试结果如下：英特尔 MLPerf v6.0 GPT-OSS-120B 推理基准测试：GPU ConfigOffline (Tokens/s)Server (Tokens/s)4 x Arc Pro B70 (128 GB)1536.90951.674 x Arc Pro B60 Dual (192 GB)1601.91884.244 x Arc Pro B60 (96 GB)841.04452.19英特尔 MLPerf v6.0 llama2-70b-99 推理基准测试：GPU ConfigOffline (Tokens/s)Server (Tokens/s)4 x Arc Pro B70 (128 GB)2459.18

话题: #Llama

来源: IT之家

发表于: 2天前

教练，我想上AI培训班！

最近一段时间，我总是能在各个地方看到AI职业培训的广告。其中有些说得天花乱坠：“35岁以上的建议冲一冲AI赛道”“AI时代，普通人改变命运”……这类视频要么门庭冷落，要么评论区非常统一地询问：“多少钱？”“哪里报名？”“已私”……这并不奇怪，整体就业市场的低迷和AI突飞猛进引发的焦虑，早已经让“转AI”成为了一股风潮，人人都想抓住所谓的“风口”分一杯羹，或者在令人紧张的职场求一份自保。从旁观者的视角看来，这股风潮相当眼熟——从10年前起，“全民转码”带来的大厂高薪甚至移民神话，直到AI编程出现之前都尚未完全熄灭。只是，对于能不能真的通过这种培训“上岸”，我仍然感到很怀疑。但我对AI本身很感兴趣，日常把DeepSeek当作搜索引擎，也用过一段时间ChatGPT。为了更了解游戏行业的变化，我也在研究怎么用Vibe Coding做小游戏。如果能学到东西，说不定真的能在工作中用上？为此，我决定找一些培训机构和他们聊聊，甚至听一下相关课程。在各个社交平台寻找了一番后，我选中了一家老牌职业机构。它除了AI之外还有其他不少综合性管理课程，广告相对来说比较朴实，比起“年薪XX万”更强调备考和学习本身。他们的评论区有不少人都是询问线下课和考点的，给我一种“比一般网络机构更靠谱”的感觉。■ 1“你上了我们这个班，可以考取AI领域大模型应用开发工程师初级证书。”刚加上微信，对面的培训机构的销售就发来了一连串消息，包括他们直播网课的课表、涵盖领域、费用等等。其中，考试费就要500多元。AI领域大模型应用开发工程师初级证书——我从来没听过这个证书，也没见过有厂商考察这种证书。但面

话题: #ChatGPT

来源: 触乐

发表于: 3天前

中美AI军备竞赛：谁在定义智能时代的操作系统？

Anthropic最新发布的Claude OS正在颠覆科技界的游戏规则——它不是一个简单的AI助手，而是一套能够自主控制整台电脑的原生操作系统。这款产品直接挑战苹果和微软的操作系统霸权，背后隐藏着更深刻的命题：在AI时代，谁将定义人类与数字世界的交互方式？本文深度解析这场中美AI竞赛的底层逻辑与未来格局。2026年3月底，Anthropic扔出了今年科技圈最重磅的一颗炸弹：Claude OS。不是聊天界面，不是Copilot插件，而是一套AI原生操作系统。这不是Siri升级版，也不是ChatGPT套壳。这是苹果和微软花了几十年建立的护城河，正在被人从侧翼绕过。而这背后，藏着一个更让人不安的问题：在AI时代，谁来定义你和数字世界之间的交互方式？01 从龙虾大脑到帝国操作系统自然界有一个令科学家着迷的悖论：一只龙虾的大脑仅有约10万个神经元，却能精准感知水流、判断威胁、规划行动，在海洋生态系统中存活了超过3.5亿年。这个悖论，启发了Anthropic CEO Dario Amodei的一个执念：如果连10万神经元都能构建精密的生存决策系统，那么，拥有数百亿参数的大语言模型，是否也能成为一个”超级智能体”——不是工具，而是介于用户与所有软件之间的操作系统层？如今，Anthropic正式推出Claude OS：一个能够自主控制整台电脑的AI操作系统。它可以操作任何应用、浏览器、文件和命令行工具，能够像人类一样”看见”并控制整个屏幕，甚至支持从手机给电脑上的Claude发指令，让它自动完成工作流。这剑指的是苹果Mac OS和微软Windows——那个6.4万亿美元的生

话题: #ChatGPT

来源: 人人都是产品经理

发表于: 2天前

LangChain 全面拆解：版本演进与产品矩阵

LangChain作为大语言模型应用的开源编排框架，正以惊人的速度进化。从统一模型接口到构建复杂Agent生态，每一次版本迭代都在重塑AI开发范式。本文深度解析LangChain三代产品的战略路径，揭示其如何从技术债缠身的MVP成长为开发者不可或缺的AI中间件平台。一、LangChain 是什么，解决了什么问题？在正式拆版本之前，我们先建立一个最底层的认知框架——LangChain 到底是谁，解决了谁的问题？想象你是一个开发者，2022年底，ChatGPT刚刚横空出世，你脑子里冒出了一千个AI产品的想法。但一旦动手，就发现麻烦来了：麻烦一：接个模型要写很多重复代码。你用OpenAI的API要一套写法，换成Anthropic又是另一套，换成本地模型又要重来。每次换模型都要重写大量胶水代码。麻烦二：让AI“干活”而不只是“回答”很难实现。让AI查个数据库、调用个搜索接口、执行一段代码……这些”工具调用”的能力，当时没有任何框架帮你处理，全靠自己硬写。麻烦三：AI的记忆怎么管理？用户聊了50轮，上下文窗口放不下了怎么办？需要让AI记住用户偏好怎么做？麻烦四：复杂任务怎么拆解和编排？比如让AI先搜索、再总结、再生成报告——这一套流程怎么串起来？LangChain就是为了解决这些问题而诞生的——它是一个用于开发大语言模型（LLM）应用的开源编排框架，提供工具和API，大幅简化了构建由LLM驱动的应用程序（如聊天机器人和AI智能体）的过程。LangChain由Harrison Chase于202

话题: #ChatGPT

来源: 人人都是产品经理

发表于: 3天前

一个让我在 Slack 里直接中英混打的浏览器插件

以下内容来自 Chow 同学分享。分享一个最近用上就离不开的浏览器插件。我平时工作要在 Slack 和 Gmail 里用英文沟通，之前的流程是这样的：写一半卡壳 → 切到 Google 翻译查词 → 复制回来 → 再检查一遍语法 → 总觉得不太得体 → 又丢给 ChatGPT 润色一下 → 复

话题: #ChatGPT

来源: 小众软件

发表于: 3天前

Harness 还是Environment? 这波Agent 创业还有护城河吗？

本文来自微信公众号：张鹏科技商业观察，作者：张鹏，原文标题：《Harness 还是 Environment? 这波 Agent 创业还有护城河吗？》Context engineering、harness engineering、environment engineering……AI圈，概念的更新速度多少有些「通词膨胀」了。回忆一下这令人眩晕的加速度吧：2022年底ChatGPT发布至2024年，我们研究的都还是prompt engineering，四处探寻那句能「点石成金」的咒语，通过优化每次的指令来获得更好的模型输出。2025年6月，Shopify CEO Tobi Lütke提出context engineering，并得到Andrej Karpathy的赞同，为模型提供任务所需的恰到好处的上

话题: #ChatGPT

来源: 虎嗅

发表于: 3天前

Mac 跑大模型提速：本地 AI 工具 Ollama 接入苹果 MLX 框架

IT之家 4 月 1 日消息，科技媒体 Ars Technica 昨日（3 月 31 日）发布博文，报道称本地 AI 工具 Ollama 发布 0.19 预览版，全面接入苹果 MLX 机器学习框架，提升苹果 Mac 运行本地大模型速度。本次更新深度优化统一内存的使用效率，改进缓存性能，并新增支持 NVFP4 模型压缩格式，并针对部分模型专项优化，大幅降低其在 Mac 运行时的内存占用。对于最新搭载 M5 芯片的 Mac 设备，Ollama 还可以直接调用神经网络加速器，进一步提升每秒生成词元（token）数与首词响应速度。该功能目前仅在 Ollama 预览版中提供，模型方面，首批仅支持阿里巴巴开源的 350 亿参数 Qwen3.5 模型；硬件门槛上，该功能需要至少 32GB 的统一内存。对于用户而言，升级该预览版后，在使用 OpenClaw“龙虾”等私人助手、运行 Claude Code 和 Codex 等编程智能体工具时，本地 AI 模型能加快响应速度，进一步改善使用体验版。IT之家注：MLX 是专为 Apple 芯片打造的开源阵列框架，能够高效地执行机器学习任务，并支持用户使用 Python 和 Swift 直接在设备上运行大型语言模型。这个高性能机器学习框架针对 Apple 芯片进行了优化，可以在 CPU 和 GPU 上快速完成数值计算和机器学习任务。

话题: #Llama

来源: IT之家

发表于: 3天前