OpenAI 開始在 ChatGPT 圖片生成中測試視覺廣告
OpenAI 將於本月晚些時候在美國開始測試新的視覺廣告,在 ChatGPT 生成圖片時展示贊助商品的圖片。廣告與生成的圖片分開顯示,OpenAI 稱不會影響 ChatGPT 給出的回答。OpenAI 今年 2 月首次在 ChatGPT 投放廣告,此前廣告只顯示公司名、logo 和產品連結,位於對話下方的 sponsored 區域。訂閱 Plus、Pro 等方案的使用者不會看到廣告。
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OpenAI 將於本月晚些時候在美國開始測試新的視覺廣告,在 ChatGPT 生成圖片時展示贊助商品的圖片。廣告與生成的圖片分開顯示,OpenAI 稱不會影響 ChatGPT 給出的回答。OpenAI 今年 2 月首次在 ChatGPT 投放廣告,此前廣告只顯示公司名、logo 和產品連結,位於對話下方的 sponsored 區域。訂閱 Plus、Pro 等方案的使用者不會看到廣告。
OpenAI 正在為 ChatGPT 增加視覺展示廣告,廣告會出現在使用者要求生成的影像旁邊,本月晚些時候先在美國上線,僅面向初始測試廣告主,且廣告有明確標註、不影響 ChatGPT 給出的回答。同時 OpenAI 擴充套件廣告衡量工具與合作生態,納入 AppsFlyer、Adjust、Branch 等點選歸因夥伴,並與 DoubleVerify、Integral Ad Science 開展品牌適配性評估試點。
OpenAI 宣布在 ChatGPT 推出新的視覺廣告格式,並擴充套件廣告測量工具與合作伙伴。該格式初期在影像生成過程中測試,廣告會明確標註且與生成的圖片分開,不影響 ChatGPT 給出的回答,本月晚些時候在美國面向首批廣告主開始。ChatGPT 每週觸達 12 億人。OpenAI 同時接入 Hightouch、Tealium、LiveRamp 的轉化資料整合,與 AppsFlyer、Adjust 等歸因夥伴合作,並與 DoubleVerify、IAS 試點品牌適配性評估。
ChatGPT 生成的仿《紐約客》風格漫畫,會署上真實漫畫家的簽名。記者在 Reddit 等論壇與自測中記錄到 15 位以上《紐約客》漫畫家的簽名被 OpenAI 影像生成器未經許可使用,包括 Brendan Loper、Emily Flake 等;一張署有 Loper 筆名 BLOPER 的 AI 漫畫 8 月底在社交平台獲 2.5 萬點贊。
Google DeepMind 發布一期播客,討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用,並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計,時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告,比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放,機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
一位 Reddit 使用者在 r/ClaudeAI 分享,用 Claude 生成程式碼、基於真實科學資料與物理數學方程繪製出 106 張 4K 桌布,畫面以黑色為主,適配 OLED 螢幕關閉畫素省電的特性。作者強調影像並非 AI 生成,AI 只用於寫程式碼,作品發布在 alistair-roberts.co.uk。
OpenAI 表示,文字水印用於回答一個問題:這段文字是否很可能由其模型生成。水印在生成時嵌入不可見的統計訊號,檢測器可據此識別,不會新增可見標記或特殊字元。它無法說明原作者或版權歸屬,也不能識別個人、組織、帳號、對話或提示詞。OpenAI 稱測試中水印未影響模型能力、速度以及回答的閱讀感受。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio,一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下,把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支,具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線,與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列,整條流水線平均每份報告 51.1 秒,比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
一位 GNOME 開發者發文主張,如今漏洞報告已離不開 AI 掃描,GNOME 維護者應修改貢獻政策、允許 AI 生成的漏洞報告進入 issue tracker。他進一步提出,繼續禁止 AI 生成漏洞報告的專案不再適合作為 GNOME 的依賴,應遷出 GNOME GitLab。作者稱 2026 年 AI 生成的漏洞報告品質已比 2025 年大幅提升,但仍普遍冗長、誇大嚴重性,偶爾出錯甚至編造堆疊資訊,且數量之大足以壓垮志願維護者。
Stripe 設計負責人 Katie Dill 在 2026 年 9 月 10 日舊金山 Lenny and Friends Summit 的演講中提出,AI 讓建置產品更容易,但產品容易淪為通用的殭屍 UI。她認為好設計仍取決於清晰的觀點、對使用者的理解和對細節的用心,並分享瞭如何把標準寫進 AI 工具、在初稿之外繼續編輯、用 AI 做出更原創的產品。該影片由 Lenny's Podcast 於 9 月 25 日發布,時長 21 分 47 秒。
Jagex 已下架《Dragon Slayer 2》預告片並緊急調查,因片中角色出現六根手指等生成式 AI 痕跡。該預告片由外部合作方製作,對方曾明確確認不會使用 GenAI。Jagex 表示不會用 GenAI 製作遊戲、美術或創意素材,也不會知情允許他人代做,並將在 RuneFest 後整改稽核流程,同時與社群創作者合作重製該預告。
創作者 Marcello Costa 發布 AI 動畫短片 Monkey Business,整個流程幾乎都在 Claude 內完成。他通過 Seedance 2.5 skill 把自然語言提示轉成 Magnific 內 Seedance 2.5 工具的詳細視覺提示,99% 的過程發生在 Claude 中。首個提示設定專案規則後,僅用專案內術語即可協作,從開始到完成約 50 天,期間仍需大量迭代和後期製作。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖,稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室,硬體配置尚可,目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能,因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上線,並向符合條件的 ChatGPT Work 與 Codex 使用者開放,執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。官方稱其 token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍,可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈,並減少工具呼叫之間的等待。開發者可通過 API 使用,訪問方式、價格與實現細節見 Ultrafast 指南。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
一位使用者僅向 Opus 5.5 提供創意、工作資料夾和音樂檔案,模型便自主完成了從調研到成片的全流程。它檢索了四年 AI 發展資料與素材,擷取文章和介面截圖,編寫 HTML 與動畫程式碼,用 Playwright 渲染畫面、FFmpeg 合成並加入音效,最終輸出完整影片。
輝達 Inception 計劃的多家初創公司正用 AI 補乳腺癌篩查、風險評估與治療規劃的缺口。iSono Health 的 FDA 許可 ATUSA 可穿戴自動 3D 超聲每側乳房約 2 分鐘完成成像,傳統手持超聲最長需 45 分鐘,其敏感度稱高出 28%,已在加州、德州等地診所商用,並啟動 3200 人臨床研究。Whiterabbit.ai 的 FDA 許可 WRDensity 軟體自動評估乳腺密度,已用於數十萬患者;
Astral Codex Ten 發布文章《Our AI Midwife》,記錄在分娩過程中使用 AI 的經歷。該文在 Hacker News 獲得 32 分、5 條評論,討論集中在 AI 在醫療場景中的實際作用與邊界。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData,用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口,再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成,需滿足可行性、真實性與難度要求,驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程,模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。