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Healthcare
本页汇集了 AI 在日常临床工作中可直接应用的实用示例。无论是试探早期场景，还是支持已经部署 AI 的团队，这些提示与指南旨在帮助你以更有把握的方式推进工作。
针对临床人员的提示
临床医生常常把大量时间花在寻找证据、协调指南和书写病历上——这些时间本可以用于面对面照护。 ChatGPT for Healthcare 是为医院提供者打造的安全工作区，旨在实现 HIPAA 合规，并能基于可信医学来源给出带出处的答案。
它可以辅助起草临床文书、准备既往授权（prior authorizations）、总结患者信息等任务——减少行政负担，让临床人员更专注于照护。
下面的提示模板展示了临床人员如何在常见流程中使用 ChatGPT for Healthcare 。
主要使用场景与示例提示（要点归纳）
● 选择合适的诊断检查 ● 示例：我是一名 hospitalist，正在急诊评估一名 62 岁、合并糖尿病和慢性肾病的男性，出现发热、呼吸困难和新发意识混乱。请据此列出针对败血症和可能肺炎的有针对性的诊断流程与检验选择（包括实验室、影像与微生物学），并说明结果将如何指导急性护理中的初始处理。 ● 模板要点：说明临床角色、患者年龄/性别、重要既往病史、主诉与急性体征、就诊场景；列出拟用的诊断方法并说明其对分流/初始治疗决策的影响。
● 完成鉴别诊断 ● 示例：我在做一例 28 岁女性的常规评估，单侧膝部不适、间歇性小腿紧绷、胸廓压痛，近期有长时间旅行与活动量增加。请列出优先级排序的鉴别诊断，并说明如何通过病史、体检与基本检查将髌股痛综合征与肌肉拉伤、肋软骨炎及应激相关症状区分开来。 ● 模板要点：给出临床角色与就诊背景；为每个可能诊断说明支持或反对的病史、体检或初检特征；然后针对主要怀疑与若干替代诊断，说明床旁评估、实验室和影像如何区分。
● 制定处理计划 ● 示例：我是一名 hospitalist，管理一名因失代偿性心衰并肾功能恶化入院的 74 岁女性。请给出以问题为导向的评估和计划，涵盖容量管理、药物调整与出院安排。 ● 模板要点：列明每个活动性问题的发病生理、需要监测或随访的检查、治疗方案（药物、液体、操作、监测）、安置与出院计划；并强调合并症如何影响管理、以及何时需升级或降级治疗。
● 书写患者就诊记录 ● 示例：我是一名儿科医生，接诊一名 3 岁男童，发热、咳嗽、喘鸣。请为疑似病毒性细支气管炎撰写一份简洁且完整的临床记录，包含病史、体检、评估与计划，并按真实病历格式呈现。 ● 模板要点：提供就诊者角色与场景；要求包含现病史、相关既往史及用药、重点体检、带鉴别的评估及（检查、治疗、随访）计划，并以临床记录常见格式输出。
● 患者告知与后续安排 ● 示例：我是一名内分泌科医生，告知一位新确诊 60 岁女性的 2 型糖尿病患者，请写面向患者的就诊后指引，涵盖用药、饮食、血糖监测与何时就医。 ● 模板要点：说明临床角色与患者情况；用通俗语言写明疾病含义、药物服用方式、关键饮食/生活/监测建议，以及提示出现哪些红旗症状应急诊就医，并按目标健康识字水平调整表达。
● 安全移交与衔接护理 ● 示例：我是一名出院协调员，正在为一例 72 岁髋部骨折术后康复患者安排出院。请概述向家庭护理、物理治疗和初级保健医师沟通的关键事项。 ● 模板要点：列出需传达给接收方（初级保健、家庭护理/康复服务、专科医师）的关键信息：活动性问题、用药、待定检查、功能状态与随访需求，格式化为清晰的交接摘要。
● 核对证据与指南 ● 示例：我是一名心脏科医师，回顾一名 65 岁新发房颤男性的处理。请总结当前指南关于抗凝、节律与频率控制及中风预防的建议，并说明如何适用于该患者。 ● 模板要点：说明角色与患者要点；总结诊断与风险分层、一线/二线治疗与并发症预防的指南要点，并结合患者特定风险因素或限制，说明适用性。
● 检索并应用临床参考资料 ● 示例：我是一名神经科医师，随访一位 79 岁、两年前缺血性卒中后残余轻微缺损的患者，主诉记忆减退（丢手机）并伴情绪易怒，但日常功能大体保留。请给出鉴别诊断并说明可能性。 ● 模板要点：给出专业与既往神经事件、残余程度与当前认知/行为表现；要求对是否应疑虑痴呆或血管性认知障碍等作出鉴别，并说明原因。
● 用机构流程指导临床 ● 示例：请总结针对既往缺血性卒中患者出现新的认知问题时的初步评估要点；若有本机构批准的路径，请引用并链接相关部分，包含红旗、重点病史/体检（包括代偿信息与用药）、推荐筛查量表、基线化验及何时需要影像或转诊。 ● 模板要点：为特定临床问题提供标准化初评清单，引用或链接本机构的批准路径/本地指南/科室协议；包括红旗、重点病史与体检、推荐筛查工具、基线化验及影像或专家转诊的指征。
扩展学习
如需继续学习并掌握实用的 AI 技能，可查看更多指南与资源，访问 OpenAI Academy 以浏览所有主题。
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This page brings together practical examples of how AI can support day-to-day clinical work. Whether you’re exploring early use cases or supporting teams already deploying AI, these prompts and guides are designed to help you move forward with confidence.
Prompts for clinicians
Clinicians spend significant time searching for evidence, reconciling guidelines, and documenting care—time that could be spent with patients. ChatGPT for Healthcare is a secure workspace built for hospital providers and designed for HIPAA-compliant use, providing cited answers from trusted medical sources.
It can support tasks like drafting clinical documentation, preparing prior authorizations, and summarizing patient information—helping reduce administrative overhead and improve focus on care.
The prompt templates below illustrate how clinicians can use ChatGPT for Healthcare in common workflows.
Continue learning with OpenAI Academy
Discover additional guides and resources to help you build practical AI skills.
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本页汇集了 AI 在日常临床工作中可直接应用的实用示例。无论是试探早期场景，还是支持已经部署 AI 的团队，这些提示与指南旨在帮助你以更有把握的方式推进工作。
针对临床人员的提示
临床医生常常把大量时间花在寻找证据、协调指南和书写病历上——这些时间本可以用于面对面照护。 ChatGPT for Healthcare 是为医院提供者打造的安全工作区，旨在实现 HIPAA 合规，并能基于可信医学来源给出带出处的答案。
它可以辅助起草临床文书、准备既往授权（prior authorizations）、总结患者信息等任务——减少行政负担，让临床人员更专注于照护。
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主要使用场景与示例提示（要点归纳）
● 选择合适的诊断检查 ● 示例：我是一名 hospitalist，正在急诊评估一名 62 岁、合并糖尿病和慢性肾病的男性，出现发热、呼吸困难和新发意识混乱。请据此列出针对败血症和可能肺炎的有针对性的诊断流程与检验选择（包括实验室、影像与微生物学），并说明结果将如何指导急性护理中的初始处理。 ● 模板要点：说明临床角色、患者年龄/性别、重要既往病史、主诉与急性体征、就诊场景；列出拟用的诊断方法并说明其对分流/初始治疗决策的影响。
● 完成鉴别诊断 ● 示例：我在做一例 28 岁女性的常规评估，单侧膝部不适、间歇性小腿紧绷、胸廓压痛，近期有长时间旅行与活动量增加。请列出优先级排序的鉴别诊断，并说明如何通过病史、体检与基本检查将髌股痛综合征与肌肉拉伤、肋软骨炎及应激相关症状区分开来。 ● 模板要点：给出临床角色与就诊背景；为每个可能诊断说明支持或反对的病史、体检或初检特征；然后针对主要怀疑与若干替代诊断，说明床旁评估、实验室和影像如何区分。
● 制定处理计划 ● 示例：我是一名 hospitalist，管理一名因失代偿性心衰并肾功能恶化入院的 74 岁女性。请给出以问题为导向的评估和计划，涵盖容量管理、药物调整与出院安排。 ● 模板要点：列明每个活动性问题的发病生理、需要监测或随访的检查、治疗方案（药物、液体、操作、监测）、安置与出院计划；并强调合并症如何影响管理、以及何时需升级或降级治疗。
● 书写患者就诊记录 ● 示例：我是一名儿科医生，接诊一名 3 岁男童，发热、咳嗽、喘鸣。请为疑似病毒性细支气管炎撰写一份简洁且完整的临床记录，包含病史、体检、评估与计划，并按真实病历格式呈现。 ● 模板要点：提供就诊者角色与场景；要求包含现病史、相关既往史及用药、重点体检、带鉴别的评估及（检查、治疗、随访）计划，并以临床记录常见格式输出。
● 患者告知与后续安排 ● 示例：我是一名内分泌科医生，告知一位新确诊 60 岁女性的 2 型糖尿病患者，请写面向患者的就诊后指引，涵盖用药、饮食、血糖监测与何时就医。 ● 模板要点：说明临床角色与患者情况；用通俗语言写明疾病含义、药物服用方式、关键饮食/生活/监测建议，以及提示出现哪些红旗症状应急诊就医，并按目标健康识字水平调整表达。
● 安全移交与衔接护理 ● 示例：我是一名出院协调员，正在为一例 72 岁髋部骨折术后康复患者安排出院。请概述向家庭护理、物理治疗和初级保健医师沟通的关键事项。 ● 模板要点：列出需传达给接收方（初级保健、家庭护理/康复服务、专科医师）的关键信息：活动性问题、用药、待定检查、功能状态与随访需求，格式化为清晰的交接摘要。
● 核对证据与指南 ● 示例：我是一名心脏科医师，回顾一名 65 岁新发房颤男性的处理。请总结当前指南关于抗凝、节律与频率控制及中风预防的建议，并说明如何适用于该患者。 ● 模板要点：说明角色与患者要点；总结诊断与风险分层、一线/二线治疗与并发症预防的指南要点，并结合患者特定风险因素或限制，说明适用性。
● 检索并应用临床参考资料 ● 示例：我是一名神经科医师，随访一位 79 岁、两年前缺血性卒中后残余轻微缺损的患者，主诉记忆减退（丢手机）并伴情绪易怒，但日常功能大体保留。请给出鉴别诊断并说明可能性。 ● 模板要点：给出专业与既往神经事件、残余程度与当前认知/行为表现；要求对是否应疑虑痴呆或血管性认知障碍等作出鉴别，并说明原因。
● 用机构流程指导临床 ● 示例：请总结针对既往缺血性卒中患者出现新的认知问题时的初步评估要点；若有本机构批准的路径，请引用并链接相关部分，包含红旗、重点病史/体检（包括代偿信息与用药）、推荐筛查量表、基线化验及何时需要影像或转诊。 ● 模板要点：为特定临床问题提供标准化初评清单，引用或链接本机构的批准路径/本地指南/科室协议；包括红旗、重点病史与体检、推荐筛查工具、基线化验及影像或专家转诊的指征。
扩展学习
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Financial services
本页面汇集了面向金融机构的关键资源，帮助它们在受监管环境中评估、采用并推广 AI。无论是探索早期用例，还是支持已在部署 AI 的团队，这些工具、指南与示例都旨在让机构更有把握地前进。
所有资料均针对银行、资产管理公司、保险公司及其他金融服务机构的需求进行定制。了解更多请见 OpenAI for Financial Services 。
适用于 ChatGPT Enterprise 的提示包（Prompt Pack）
这是为日常金融服务工作精心挑选并经审核的即用型提示集，涵盖：
● 数据分析与财务建模
● 研究、检索与要点归纳
● 政策、税务与监管条文的解读
● 合同、契约与文档分析
● 面向 Excel、BI 与 ERP 工作流的数据提取与支持
这些提示旨在缩短见效时间，同时保持输出的清晰、一致与可审计性。获取 ChatGPT Enterprise 提示包请见相应页面。
预构建 GPTs
GPTs 是按特定任务设计、遵循既定指令和保障措施的 AI 助手，能够帮助确保分析与决策的一致性。它们易于创建并可适配到各自的工作流。我们提供了三个示例以供入门：
● KYC / AML Risk Screener GPT ：为客户尽职调查和风险筛查提供结构化分析与一致的决策支持。
● Policy Interpreter GPT ：对内部政策和监管文本进行可追溯、可解释的分析与解读。
● Investment Research Assistant GPT ：通过多轮网页分析，提供有来源支撑的结构化投资与市场研究。
按需网络研讨会
观看金融机构如何在实践中应用 AI 的案例。
“ How AI is Changing the Future of Banking ” 介绍了全球金融机构目前在研究、风险、运营与客户流程中如何使用 AI，以及早期部署的经验教训。可在线观看该场研讨会。
指南与白皮书
深入资料包含在部署 AI 过程中可操作的框架与指引：
● AI in the Enterprise ：介绍组织如何在核心工作流中安全部署 AI，并就治理、安全与变革管理提出具体建议。
● Identifying and Scaling AI Use Cases ：提供逐步框架，帮助优先选择高影响力用例，并将试点推广到全企业部署。
● Staying Ahead in the Age of AI ：面向高管的观点，讨论 AI 如何在受监管行业内重塑竞争、生产力与决策。
● From Experiments to Deployments ：基于成功 AI 计划的实践经验，阐述奠定基础、提升 AI 素养、建立用例目录与迭代构建的四个阶段。
开始行动
如果您正在评估如何在机构内安全部署 AI，请联系我方销售团队了解更多。
持续学习： OpenAI Academy
在 OpenAI Academy 上还有更多指南和资源，帮助您构建实用的 AI 能力并深入学习相关主题。
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This page brings together essential resources to help financial institutions evaluate, adopt, and scale AI in regulated environments. Whether you’re exploring early use cases or supporting teams already deploying AI, these tools, guides, and examples are designed to help you move forward with confidence.
All resources are tailored specifically for the needs of banks, asset managers, insurers, and other financial services organizations. Learn more about OpenAI for Financial Services.
Prompt pack for ChatGPT Enterprise
A curated set of ready-to-use prompts vetted for day-to-day financial services work, including:
● Data analysis and financial modeling
● Research, search, and synthesis
● Policy, tax, and regulatory interpretation
● Contract, covenant, and document analysis
● Data extraction and support for Excel, BI, and ERP workflows
These prompts are built to accelerate time-to-value while maintaining clarity, consistency, and auditability.
Get ChatGPT Enterprise prompt packs.
Pre-built GPTs
GPTs are purpose-built AI assistants that follow defined instructions and guardrails, helping ensure analysis and decisions are consistent. They’re easy to create and can be adapted to your own workflows. We’ve built three examples to help you get started.
On-demand webinar
Watch how financial institutions are applying AI in practice.
How AI is changing the future of banking
Hear how global financial institutions are using AI today across research, risk, operations, and customer workflows—plus lessons learned from early deployments.
Watch now
Guides and whitepapers
In-depth resources with frameworks and guidance for adopting AI.
AI in the enterprise
A practical overview of how organizations deploy AI securely across core workflows, with guidance on governance, security, and change management.
Read whitepaper
Identifying and scaling AI use cases
A step-by-step framework for prioritizing high-impact AI use cases and moving from pilots to enterprise-wide deployment.
Read whitepaper
Staying ahead in the age of AI
Executive-level perspectives on how AI is reshaping competition, productivity, and decision-making across regulated industries.
Read whitepaper
From experiments to deployments
A practical guide walking through the four phases we see in successful AI programs: setting solid foundations, AI fluency, building a catalog of use cases, and iterative building.
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If you’re evaluating how to deploy AI securely in your institution, contact our sales team.
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Prompting fundamentals
提示工程是为 ChatGPT 设计并反复打磨输入的过程，目的是让它给出尽可能好的回答。核心在于想清楚如何提问，才能得到你想要的结果——不论是清晰的摘要、详尽的报告，还是深入的分析。总的来说， ChatGPT 在接收明确指令时表现最佳。
没有一种“完美”的提示写法。把它当作和同事对话：有时需要调整措辞或语气，帮助对方理解你的需求。通过试验和反复修改，你会发现怎样使用 AI 对你最有用。
写好提示的简单步骤
1. 明确任务
向 ChatGPT 说明你需要它做什么：要做什么、面向谁、为什么重要。提示：用动词开头，如“规划”“起草”“调研”。
● 帮我为 Prague 在 September 2026 安排一份旅游行程。
● 总结上季度销售业绩并提出下季度的市场策略。
1. 提供有用的背景信息
附上能帮助理解的背景或资料，包括文件、图片等外部来源。详见 OpenAI Academy 的文件与应用使用指南。
● 我将和两岁小孩同行，孩子喜欢火车，我们想尽量使用公共交通。
● 请使用我们附上的 Q2 销售报告数据。
1. 描述你理想的输出
告诉 ChatGPT 你希望的回答形式：语气、格式、长度、受众和任何限制，确保产出符合需求。
● 给出一张包含7天活动的表格，并留出各活动间的交通时间。
● 以正式的执行摘要撰写。
自行尝试
在 ChatGPT 上（新窗口）试试下面三个提示，观察模型的反应，然后通过增加背景或指引进行调整，再试一次。
● Okay
● Better
● Best
举例提示：解释 machine learning 。
● 解释如何工作的基本概念。
● 使用一个日常类比来说明（例如做饭、运动或学乐器）。
● 要求与约束： ● 语言不超过120字 ● 避免技术术语 ● 让从未学过计算机科学的人也能理解
另一个例子：用简单类比解释 machine learning 。
要求：
● 用关于学一项技能（如烹饪、运动或演奏）的类比
● 不超过100字
● 避免技术术语
● 用三段短文写：第一段类比，第二段说明类比如何对应到 machine learning ，第三段一句话总结核心观点
更多撰写提示
● 将大任务拆成小步骤：如果请求包含多个部分，试着分开，这样更容易得到清晰、有针对性的回答。
● 具体但简洁：更多细节通常能提升回答质量，但不要把无关信息堆得过多，否则反而不利。
● 要求多个选项：如果想要选择，直接说明。例如：“请给出两种不同的报告呈现方式。”
● 设定优先级：告诉 ChatGPT 什么对你最重要——准确性、创造性、速度或其他。
继续在 OpenAI Academy 学习
想掌握更多实用的 AI 技能和指南，请访问 OpenAI Academy 查看全部主题。
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Prompt engineering is the process of designing and refining your input in a way that helps ChatGPT give the best possible answer. It’s about figuring out how to ask so you get the result you want—whether that’s a clear summary, comprehensive report, or detailed analysis. ChatGPT works best when you give it clear instructions.
There’s no single “perfect” way to write a prompt. Think of it as a conversation with a colleague, where you might need to adjust your phrasing or tone to help them understand what you need. Experimentation and iteration are the best ways to discover how AI can be most useful to you.
Simple steps for writing a good prompt
1. Outline the task
Be clear about what you need ChatGPT to do. Outline what you want, who it’s for, and why it matters. Tip: Use an action verb, like “plan” or “draft” or “research.”
● Help me plan a trip itinerary for Prague in September 2026.
● Summarize last quarter’s sales results and suggest marketing strategies for next quarter.
2. Give helpful context
Add any background or documentation that will help, including external sources like files, images, or documents. Learn more about working with files or apps.
● I’m traveling with my 2-year-old, who loves trains, and we want to use public transportation as much as possible.
● Use data from our attached Q2 sales report.
3. Describe your ideal output
Tell ChatGPT how you want the response. Include details like tone, format, length, audience, and any constraints so the output matches your needs.
● Create a table with activities for 7 days, ensuring time for transportation between each activity.
● Write it as a formal executive summary.
Try it on your own
Open ChatGPT and try out the three prompts below. Notice how the model responds, then try again by tweaking your prompt to add more context or guidance.
More helpful tips for writing prompts
● Break big tasks into smaller steps: If your request has multiple parts, try splitting it up. This makes it easier for ChatGPT to give clear, focused answers.
● Be specific, but keep it simple: More detail can improve the response, but focus on what matters most. Too much extra information can sometimes make the answer less helpful.
● Ask for options: If you want choices, say so. Example: “Suggest two different ways to present this report.”
● Set priorities: Let ChatGPT know what matters most to you—accuracy, creativity, speed, or something else.
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写好提示的简单步骤
1. 明确任务
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1. 提供有用的背景信息
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1. 描述你理想的输出
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自行尝试
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举例提示：解释 machine learning 。
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● 使用一个日常类比来说明（例如做饭、运动或学乐器）。
● 要求与约束： ● 语言不超过120字 ● 避免技术术语 ● 让从未学过计算机科学的人也能理解
另一个例子：用简单类比解释 machine learning 。
要求：
● 用关于学一项技能（如烹饪、运动或演奏）的类比
● 不超过100字
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● 用三段短文写：第一段类比，第二段说明类比如何对应到 machine learning ，第三段一句话总结核心观点
更多撰写提示
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● 具体但简洁：更多细节通常能提升回答质量，但不要把无关信息堆得过多，否则反而不利。
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Simple steps for writing a good prompt
1. Outline the task
Be clear about what you need ChatGPT to do. Outline what you want, who it’s for, and why it matters. Tip: Use an action verb, like “plan” or “draft” or “research.”
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2. Give helpful context
Add any background or documentation that will help, including external sources like files, images, or documents. Learn more about working with files or apps.
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3. Describe your ideal output
Tell ChatGPT how you want the response. Include details like tone, format, length, audience, and any constraints so the output matches your needs.
● Create a table with activities for 7 days, ensuring time for transportation between each activity.
● Write it as a formal executive summary.
Try it on your own
Open ChatGPT and try out the three prompts below. Notice how the model responds, then try again by tweaking your prompt to add more context or guidance.
More helpful tips for writing prompts
● Break big tasks into smaller steps: If your request has multiple parts, try splitting it up. This makes it easier for ChatGPT to give clear, focused answers.
● Be specific, but keep it simple: More detail can improve the response, but focus on what matters most. Too much extra information can sometimes make the answer less helpful.
● Ask for options: If you want choices, say so. Example: “Suggest two different ways to present this report.”
● Set priorities: Let ChatGPT know what matters most to you—accuracy, creativity, speed, or something else.
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via OpenAI News
Some Claude.ai share links were inaccessible
Apr 10, 14:00 UTC
Resolved - Between April 2 and April 10, some users who were not signed in to Claude.ai (web, mobile, desktop) were not able to access some Claude.ai sharing links.
via Claude Status - Incident History
Apr 10, 14:00 UTC
Resolved - Between April 2 and April 10, some users who were not signed in to Claude.ai (web, mobile, desktop) were not able to access some Claude.ai sharing links.
via Claude Status - Incident History
OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 昨日在 X 平台表示，Anthropic 已以违反使用政策为由撤销其 Claude 账户访问权限，并声称未来确保该工具与 Anthropic 模型兼容将变得更为困难。
Anthropic Safeguards Team 发送的邮件显示，内部调查发现其账户存在可疑信号并违反使用政策，因此决定撤销访问权限，同时提供了申诉表格与流程链接。
Peter Steinberger
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Elevated errors on requests to Claude models
Apr 10, 16:30 UTC
Investigating - We are investigating reports of elevated errors on requests to Claude across all products. We will provide an update as soon as possible.
via Claude Status - Incident History
Apr 10, 16:30 UTC
Investigating - We are investigating reports of elevated errors on requests to Claude across all products. We will provide an update as soon as possible.
via Claude Status - Incident History
据德国《商报》4月10日援引欧盟委员会消息人士报道，欧盟委员会计划将OpenAI及其聊天机器人ChatGPT纳入《数字服务法案》的管辖范围，并将其归类为“超大型在线搜索引擎”，从而面临更严格的监管。
监管门槛：用户数量远超阈值
《数字服务法案》是欧盟针对大型互联网平台的一项重要法规，旨在确保平台更快删除非法内容、方便用户举报此类内容，并加强对青少年的保护。
该法案对“超大型在线平台”或“超大型在线搜索引擎”设定了额外的合规要求，其认定门槛为在欧盟境内月活跃用户超过4500万。
OpenAI此前公布的数据显示，截至2025年9月底的六个月内，ChatGPT搜索功能在欧盟的平均月活跃用户约为1.204亿，远超监管门槛。正是基于这一数据，欧盟委员会正在推进将其纳入严格监管框架的进程。
监管程序：正在进行最终评估
报道称，欧盟委员会发言人告诉《商报》，目前正在审查可用的用户数据。根据欧盟委员会此前在2月份的声明，关于ChatGPT是否被指定的最终决定预计将在2026年第一季度作出。
欧盟委员会技术主权专员 Henna Virkkunen 曾表示，指定的过程不仅依赖于对服务功能的定量和定性评估，还会参考成员国立场的协商结果。
各方回应：OpenAI拒评，委员会谨慎
对于这一消息，OpenAI拒绝对此发表评论。与此同时，OpenAI的主要投资者微软对此未予置评。
此前，欧盟已将Meta的WhatsApp指定为“超大型在线平台”，但仅适用于该即时通讯应用的公共频道，因为该法律不监管私人消息服务。
这一事件标志着欧盟正在将其最严格的在线治理框架延伸至新兴的人工智能系统领域，将对全球AI行业的合规标准产生深远影响。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Claude 曝出“身份混淆”缺陷：AI 代理或因误认指令触发安全风险
近期开发者反映，Claude 等大语言模型在处理长对话时会出现“身份混淆”错误，将模型自身的推理或往期输出误认为是用户的当前指令。这种现象在模型接近上下文窗口极限（即“愚笨区”）时尤为频繁，表现为模型“自问自答”并产生虚假的用户授权，导致其在 Claude Code 等自动化工具中可能违规执行部署或删除等高危操作。
Hacker News
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近期开发者反映，Claude 等大语言模型在处理长对话时会出现“身份混淆”错误，将模型自身的推理或往期输出误认为是用户的当前指令。这种现象在模型接近上下文窗口极限（即“愚笨区”）时尤为频繁，表现为模型“自问自答”并产生虚假的用户授权，导致其在 Claude Code 等自动化工具中可能违规执行部署或删除等高危操作。
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Anthropic探索自研AI芯片 应对全球芯片短缺
知情人士透露，Anthropic 正探索设计自有 AI芯片，以此应对当前AI芯片短缺的行业困境，不过计划目前仍处于早期阶段，尚未最终确定。随着AI技术快速发展，该公司旗下模型Claude的需求在2026年大幅激增，年化收入已突破300亿美元，较2025年底的90亿美元实现跨越式增长。该公司目前主要依赖谷歌 TPU、亚马逊芯片等外部产品，支撑AI软件及Claude聊天机器人的研发与运行。此次探索自研AI芯片，正是为了缓解芯片短缺带来的制约。Anthropic目前尚未确定具体芯片设计方案，也未组建专门研发团队，未来仍有可能放弃自研，继续选择外购芯片。
—— 环球网、 路透社
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知情人士透露，Anthropic 正探索设计自有 AI芯片，以此应对当前AI芯片短缺的行业困境，不过计划目前仍处于早期阶段，尚未最终确定。随着AI技术快速发展，该公司旗下模型Claude的需求在2026年大幅激增，年化收入已突破300亿美元，较2025年底的90亿美元实现跨越式增长。该公司目前主要依赖谷歌 TPU、亚马逊芯片等外部产品，支撑AI软件及Claude聊天机器人的研发与运行。此次探索自研AI芯片，正是为了缓解芯片短缺带来的制约。Anthropic目前尚未确定具体芯片设计方案，也未组建专门研发团队，未来仍有可能放弃自研，继续选择外购芯片。
—— 环球网、 路透社
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OpenAI发布新安全蓝图以应对儿童安全问题
针对日益增长的儿童网络安全问题，OpenAI公布了一项蓝图，旨在人工智能蓬勃发展之际加强美国对儿童的保护工作。这份于周二发布的儿童安全蓝图，旨在帮助对人工智能驱动的儿童剥削案件进行更快的检测、更好的报告和更高效的调查。该公司表示，该蓝图聚焦于三个方面：更新立法以纳入人工智能生成的虐待材料，完善向执法部门的报告机制，以及将预防性保障措施直接集成到人工智能系统中。通过这样做，OpenAI旨在不仅更早地检测潜在威胁，而且确保可操作的信息及时到达调查人员手中。
—— Techcrunch
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针对日益增长的儿童网络安全问题，OpenAI公布了一项蓝图，旨在人工智能蓬勃发展之际加强美国对儿童的保护工作。这份于周二发布的儿童安全蓝图，旨在帮助对人工智能驱动的儿童剥削案件进行更快的检测、更好的报告和更高效的调查。该公司表示，该蓝图聚焦于三个方面：更新立法以纳入人工智能生成的虐待材料，完善向执法部门的报告机制，以及将预防性保障措施直接集成到人工智能系统中。通过这样做，OpenAI旨在不仅更早地检测潜在威胁，而且确保可操作的信息及时到达调查人员手中。
—— Techcrunch
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