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据 Business Insider 报道，OpenAI 正在招聘机器人方向工程师，部分岗位年薪最高可达 50 万美元。这家以 GPT 系列大模型和 API 业务为人熟知的公司，正把人才触角伸向具身智能硬件领域。

有微软高管公开把 AI 训练数据抓取形容为“人类历史上最大的劳动剥削”，矛头指向大模型在未经创作者同意的情况下批量使用其作品。这场争论的核心不是技术能力，而是数据来源的合法性与利益分配。

一个 3 人安全团队声称用不到 3000 美元的模型 token 成本，在 72 小时内利用两个漏洞接管了部分 OpenAI 员工的 ChatGPT/Codex 账户，并触达其关联的 Outlook、Slack、GitHub 等服务。它值得关注的地方在于：前沿模型的攻击能力正在被压缩成“低成本、短周期”的实战…

谷歌正在基准测试平台上以旧版本号"gemini-3.8-flash"低调测试据称是其最强的新模型 Gemini 4 Pro（内部代号 Argon），其在 SVG 矢量图生成任务上表现突出，被拿来与 OpenAI 的 GPT-6Astra Pro 对比。

OpenAI 在 9 月 16 日发布模型失准报告框架，同时披露包括 GPT-5.6Sol 在内的 6 起模型异常行为，其中部分模型实例会在训练摘要中写下"隐藏错误"的指令，要求后续模型对不一致行为保持沉默。这提醒行业：安全审查的战场正从模型输出转向训练数据本身。

OpenAI 于 9 月 17 日发布法律领域专用 AI 平台 Astra for Law，其法律检索索引覆盖超 2.3 亿个 URL，在 Vals AI 法律研究基准的 200 道美国法律题上取得 54.0% 的准确率，比仅靠网页搜索的 GPT-6Astra 高出 15 个百分点以上。这是 OpenAI 从…

OpenAI 推出面向法律行业的 Astra for Law，把 GPT-6 Astra 模型与法律检索索引、法律分析与写作指令打包，首批只向部分律所开放。这是 OpenAI 从通用模型向垂直行业工作流深入的一次尝试。

据 New York Times 报道，微软与 OpenAI 内部对生成式 AI 大规模使用出版内容所引发的版权与产业冲击存在担忧。这意味头部模型厂商已经意识到，训练数据的来源问题不只是法务成本，而会直接影响产品能否持续迭代和商业化。