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我先确认一下你这次要翻译的具体文本，并按你的规则只输出第二次意译结果。现在看到的是一段项目介绍，不是新闻段落，我会按原文语气做中文化表达。🌊 原始的 agent 元调度框架。可部署智能多智能体 swarm，协调自主工作流，并构建对话式 AI 系统。具备自适应记忆、自学习智能、RAG 集成，以及对原生 Claude Code / Codex / Hermes 等更多工具的集成支持。
语言：TypeScript
Stars：71579
Forks：8466
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🌊 The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated
Language: TypeScript
Stars: 71579
Forks: 8466
via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: ruvnet)
9月8日，DeepSeek今日在官方交流群内发布通知，DeepSeek V4.1 Flash的中间版本内测。据介绍，模型采用了新的模型结构，原生多模态支持、能力更强、速度更快、且成本更低。模型的base_url不变，将模型名设置为deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910即可调用。当前计费与deepseek-v4-flash相同，每账号限流20并发。
据了解，DeepSeek-V4-Flash正式版API于7月底上线公测，Agent能力大幅增强。8月21日，DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态视觉理解模型上线DeepSeek API平台。该模型支持在文本之外输入图片，可以让模型描述图片、识别截图中的文字、分析图表等。支持的图片格式包括JPEG、PNG、GIF、WebP。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
DeepSeek V4.1-Flash内测：更强的视觉智能，更极致的速度与成本
9 月 8 日，据多方消息确认，DeepSeek V4.1-Flash 正式悄然开启中间版本内测。该版本引入了全新的模型结构，在实现原生多模态支持的同时，带来了更强悍的综合能力、更快的运行速度以及更低的调用成本。
在调用方式上，开发者可以保持 base_url 不变，仅需将模型名称设置为 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 即可直接调用，且当前的计费标准与 DeepSeek-V4-Flash 保持一致。从目前的外部反馈来看，这一新 Flash 版本最显著的标签就是“速度极快”，展现出极为高效的模式处理效率。
回顾其技术迭代路径，多模态能力此前曾是 DeepSeek 相对薄弱的板块。就在今年 8 月 21 日，官方刚刚宣布全新的多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp 上线 API 平台。该实验性模型在纯文本能力（包括 Agent、推理、世界知识等）上与正式版持平，但在视觉理解的 AgentBenchmark 测试中实现了大幅跃升，其多模态 Agent 能力已经十分接近 Opus-4.8。
除了模型本身的迭代，其开源生态同样进展迅猛。8 月 13 日，DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版面向全球开发者开放测试，并同步以 MIT 协议开源。该项目发布后迅速在 X 等海外社交平台引发热议，在不到 24 小时内便收获了 GitHub 超过 7 万颗星的瞩目关注。
值得一提的是，在此之前，DeepSeek V4 Pro 已正式推出并着重增强了 Agent 能力。伴随 V4 全系列模型正式版的上线，官方也同步调整了 API 价格体系，引入了峰谷分时定价机制。此次 V4.1-Flash 的内测，标志着其在多模态与性能优化道路上又迈出了关键一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
9 月 8 日，据多方消息确认，DeepSeek V4.1-Flash 正式悄然开启中间版本内测。该版本引入了全新的模型结构，在实现原生多模态支持的同时，带来了更强悍的综合能力、更快的运行速度以及更低的调用成本。
在调用方式上，开发者可以保持 base_url 不变，仅需将模型名称设置为 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 即可直接调用，且当前的计费标准与 DeepSeek-V4-Flash 保持一致。从目前的外部反馈来看，这一新 Flash 版本最显著的标签就是“速度极快”，展现出极为高效的模式处理效率。
回顾其技术迭代路径，多模态能力此前曾是 DeepSeek 相对薄弱的板块。就在今年 8 月 21 日，官方刚刚宣布全新的多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp 上线 API 平台。该实验性模型在纯文本能力（包括 Agent、推理、世界知识等）上与正式版持平，但在视觉理解的 AgentBenchmark 测试中实现了大幅跃升，其多模态 Agent 能力已经十分接近 Opus-4.8。
除了模型本身的迭代，其开源生态同样进展迅猛。8 月 13 日，DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版面向全球开发者开放测试，并同步以 MIT 协议开源。该项目发布后迅速在 X 等海外社交平台引发热议，在不到 24 小时内便收获了 GitHub 超过 7 万颗星的瞩目关注。
值得一提的是，在此之前，DeepSeek V4 Pro 已正式推出并着重增强了 Agent 能力。伴随 V4 全系列模型正式版的上线，官方也同步调整了 API 价格体系，引入了峰谷分时定价机制。此次 V4.1-Flash 的内测，标志着其在多模态与性能优化道路上又迈出了关键一步。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英伟达首席执行官黄仁勋再次宣扬通用人工智能（AGI）的到来。他在OpenAI发布最新AI模型后表示：“AGI已经到来。”
黄仁勋：4年内从ChatGPT到Astra，AGI已至
黄仁勋周日在社交平台上发帖祝贺OpenAI。此前这家公司发布了最新AI模型，该模型使用英伟达芯片训练。
“4年内从ChatGPT到o1再到Astra，”黄仁勋写道，“AGI已经到来。祝贺@OpenAI团队。”
OpenAI上周发布Astra模型，称其为世界上“最智能、最对齐的模型”，能够“以无与伦比的速度、准确性和判断力完成最苛刻的专业工作”。公司总裁格雷格·布罗克曼在模型发布后的电话会上对记者表示，欢迎来到“AGI时代”。
AGI定义依然模糊
AGI是一个“模糊概念”，但已成为OpenAI等公司的关键目标。谷歌将其定义为“一种假想的机器智能，具备理解或学习人类能完成的任何智力任务的能力”。OpenAI则表示，AGI指“在大多数具有经济价值的工作中超越人类的高度自主系统”。
黄仁勋今年3月曾对Lex Friedman播客表示“我认为我们已经实现了AGI”，但据The Verge报道，他随后在采访中似乎部分收回了这一说法。
业内时间表分歧明显
AI先驱吴恩达今年早些时候表示，行业距离AGI还有几十年。他将AGI定义为能够执行人类任何智力任务的人工智能，例如学习驾驶卡车或撰写博士论文。
特斯拉首席执行官马斯克则在3月给出另一种预测，认为AGI可能由特斯拉的Optimus机器人引领到来。
PYMNTS在3月11日的报道中评论称，能够“在物理世界中感知、推理和行动的机器，可能比在数据中心运行的软件更直接地通向AGI”。“如果这一论点正确，眼下正在推进的物理AI建设就不仅仅是制造业的故事，而是某个更大事物的早期基础设施。”
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
深度求索开启 DeepSeek V4.1 Flash 中间版本内测，称其采用新模型结构，支持原生多模态，能力更强、速度更快且成本更低。调用时保持 base_url 不变，模型名设为
deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910；计费与 deepseek-v4-flash 相同，每账号限流 20 并发。🌸 在花频道 · 茶馆水群 · 投稿通道
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马斯克杀入Copilot主场：Grok Bot 深度接管微软账号
Grok Bot 近期迎来重大升级，正式宣布全面接入微软账号。通过专属插件打通 Outlook、日历（Calendar）以及 OneDrive 等核心办公组件，它可以全方位协助用户完成收发并整理邮件、创建修改及回复会议日程，以及浏览和上传网盘文件等复杂的日常办公任务。
实际上，相关的底层连接器早在今年5月就已经问世。而此次更新的核心亮点，在于将这些连接器适配成了常驻云电脑的 Grok Bot 插件。这一改变使 Grok Bot 从过去的“被动响应指令”实现了质的飞跃，能够真正意义上主动处理各项工作，例如自动阅读邮件并预先撰写回复草稿等。
在行业生态与技术路径方面，各大科技巨头和开源社区都在积极布局微软账号智能体。目前，微软 Copilot、Anthropic 以及开源项目 OpenClaw 等都在这一赛道展开竞争。值得注意的是，微软采取了对第三方相对开放的标准授权流程，而谷歌相对而言则对自动化登录设置了更多的限制条件。
与其他同类产品相比，Grok Bot 的最大特点在于用户无需自行配置复杂的本地设备或服务器。在完成授权后，它便能够在云端进行7×24小时的全天候不间断运行。为了确保安全和可控性，系统规定所有关键操作在执行前必须经过用户的审批确认，最终的拍板权始终掌握在用户自己手中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Grok Bot 近期迎来重大升级，正式宣布全面接入微软账号。通过专属插件打通 Outlook、日历（Calendar）以及 OneDrive 等核心办公组件，它可以全方位协助用户完成收发并整理邮件、创建修改及回复会议日程，以及浏览和上传网盘文件等复杂的日常办公任务。
实际上，相关的底层连接器早在今年5月就已经问世。而此次更新的核心亮点，在于将这些连接器适配成了常驻云电脑的 Grok Bot 插件。这一改变使 Grok Bot 从过去的“被动响应指令”实现了质的飞跃，能够真正意义上主动处理各项工作，例如自动阅读邮件并预先撰写回复草稿等。
在行业生态与技术路径方面，各大科技巨头和开源社区都在积极布局微软账号智能体。目前，微软 Copilot、Anthropic 以及开源项目 OpenClaw 等都在这一赛道展开竞争。值得注意的是，微软采取了对第三方相对开放的标准授权流程，而谷歌相对而言则对自动化登录设置了更多的限制条件。
与其他同类产品相比，Grok Bot 的最大特点在于用户无需自行配置复杂的本地设备或服务器。在完成授权后，它便能够在云端进行7×24小时的全天候不间断运行。为了确保安全和可控性，系统规定所有关键操作在执行前必须经过用户的审批确认，最终的拍板权始终掌握在用户自己手中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek 一次性放出 150 个岗位：Harness 团队急招工程师，规模膨胀倒逼后端重写
DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼在社交平台公开招人，一次性放出约 150 个名额，理由是“很多新方向新系统新需求需要搞”。
对一向以“小团队、高人才密度”著称的 DeepSeek 而言，这并不是一次小招聘，也是继今年 6 月释放大规模招聘信号后的又一次公开扩招。
更聚焦：只招服务端开发与 Agent 弹性计算两类
两轮招聘重点有所不同。上一次 DeepSeek 的规划是“将所有部门的规模扩大至少一倍”，覆盖 7 大类岗位；此次则更聚焦，主要招聘服务端开发工程师和 Agent 弹性计算研发工程师两类。
崔添翼表示，这是一次长期主义的大规模投入，2 至 10 年工作经验的资深工程师是重点关注对象，同时也欢迎应届毕业生及两年以内经验的新鲜力量，对特别优秀的候选年限要求可适当放宽。岗位工作地点以北京为主，部分可选择杭州。他将这次招聘称为“前所未有的 150 个 HC 的招聘需求”。
规模膨胀是主因。崔添翼解释，数据量、机器和容器数量、训练任务、评测任务、Agent 环境、用户及请求量都在急剧增长，“计算机领域的任何东西，量变大后都会带来复杂度的巨大增加”，原有后端系统不一定能继续支撑未来需求，因此需要大量招人来升级、维护和重写各种后端系统。
扩张仍在继续，模型排名有所回落
过去三个月 DeepSeek 动作密集：6 月完成首轮 500 亿元融资后，先是开启大规模招聘，随后接连更新 V4-Flash 正式版、V4 Pro 正式版以及 Harness 开发者预览版，同时大幅上调 API 价格，最高涨幅达 11 倍。近期还有消息称，DeepSeek 计划在内蒙古乌兰察布的在建数据中心部署至少 16 万颗华为昇腾 950DT 芯片，这可能成为已知规模最大的国产 AI 芯片集群之一，但双方均未公开回应。资本层面，市场消息称 DeepSeek 已启动第二轮融资，计划募资 500 亿元、投前估值约 5000 亿元，其 ARR 据称已达 5 亿美元。
用户侧，Quest Mobile 数据显示截至 2026 年 6 月 DeepSeek 月活 1.29 亿，位居国内第三，次于豆包的 3.82 亿和千问的 1.67 亿。不过在 Artificial Analysis 的智能指数上，DeepSeek 得分为 36 分、排在第 15 位，国内模型中智谱与 Kimi 分别位居第 7 和第 9。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼在社交平台公开招人，一次性放出约 150 个名额，理由是“很多新方向新系统新需求需要搞”。
对一向以“小团队、高人才密度”著称的 DeepSeek 而言，这并不是一次小招聘，也是继今年 6 月释放大规模招聘信号后的又一次公开扩招。
更聚焦：只招服务端开发与 Agent 弹性计算两类
两轮招聘重点有所不同。上一次 DeepSeek 的规划是“将所有部门的规模扩大至少一倍”，覆盖 7 大类岗位；此次则更聚焦，主要招聘服务端开发工程师和 Agent 弹性计算研发工程师两类。
崔添翼表示，这是一次长期主义的大规模投入，2 至 10 年工作经验的资深工程师是重点关注对象，同时也欢迎应届毕业生及两年以内经验的新鲜力量，对特别优秀的候选年限要求可适当放宽。岗位工作地点以北京为主，部分可选择杭州。他将这次招聘称为“前所未有的 150 个 HC 的招聘需求”。
规模膨胀是主因。崔添翼解释，数据量、机器和容器数量、训练任务、评测任务、Agent 环境、用户及请求量都在急剧增长，“计算机领域的任何东西，量变大后都会带来复杂度的巨大增加”，原有后端系统不一定能继续支撑未来需求，因此需要大量招人来升级、维护和重写各种后端系统。
扩张仍在继续，模型排名有所回落
过去三个月 DeepSeek 动作密集：6 月完成首轮 500 亿元融资后，先是开启大规模招聘，随后接连更新 V4-Flash 正式版、V4 Pro 正式版以及 Harness 开发者预览版，同时大幅上调 API 价格，最高涨幅达 11 倍。近期还有消息称，DeepSeek 计划在内蒙古乌兰察布的在建数据中心部署至少 16 万颗华为昇腾 950DT 芯片，这可能成为已知规模最大的国产 AI 芯片集群之一，但双方均未公开回应。资本层面，市场消息称 DeepSeek 已启动第二轮融资，计划募资 500 亿元、投前估值约 5000 亿元，其 ARR 据称已达 5 亿美元。
用户侧，Quest Mobile 数据显示截至 2026 年 6 月 DeepSeek 月活 1.29 亿，位居国内第三，次于豆包的 3.82 亿和千问的 1.67 亿。不过在 Artificial Analysis 的智能指数上，DeepSeek 得分为 36 分、排在第 15 位，国内模型中智谱与 Kimi 分别位居第 7 和第 9。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
ChatGPT Work 迎来重磅升级：精准克隆个人写作风格
人工智能正在从千篇一律的通用工具，加速迈向真正懂你的个性化办公伴侣。面向企业和办公场景的 ChatGPT Work 近日迎来了一次重要功能升级，其核心亮点在于能够深度捕捉并精准复现用户的个人写作风格，大幅降低日常内容创作与后期校对的成本。
多维特征提取与隐私安全保障
在具体实现机制上，升级后的 ChatGPT Work 能够与主流办公平台实现无缝对接。在获得用户授权后，系统可以自动扫描并分析用户在相关账号中的历史资料，全面提取其独特的语言习惯、表达模式以及用词偏好。
为了兼顾高效与隐私安全，该功能采用了先进的多层神经网络架构。系统在处理过程中不会存储任何原始文本，而是仅提取量化的语言特征参数，并以此加密处理形成专属的写作模板库。用户在后续撰写各类内容时，AI 助手能够自动匹配最合适的风格模板。内部测试数据显示，当连续生成 200 段文字时，其风格匹配准确率超过了 92%。
从通用工具到个性化助手
此次升级不仅是一次单纯的功能拓展，更标志着智能办公助手完成了从通用型生成工具到个性化专属伴侣的身份转变。通过高度还原用户的真实笔触，它能有效减少使用者在发布前反复修改、润色文字的时间。
目前，这项新功能已经正式向企业用户开放测试，并计划在未来三个月内向更广泛的群体全面推广。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能正在从千篇一律的通用工具，加速迈向真正懂你的个性化办公伴侣。面向企业和办公场景的 ChatGPT Work 近日迎来了一次重要功能升级，其核心亮点在于能够深度捕捉并精准复现用户的个人写作风格，大幅降低日常内容创作与后期校对的成本。
多维特征提取与隐私安全保障
在具体实现机制上，升级后的 ChatGPT Work 能够与主流办公平台实现无缝对接。在获得用户授权后，系统可以自动扫描并分析用户在相关账号中的历史资料，全面提取其独特的语言习惯、表达模式以及用词偏好。
为了兼顾高效与隐私安全，该功能采用了先进的多层神经网络架构。系统在处理过程中不会存储任何原始文本，而是仅提取量化的语言特征参数，并以此加密处理形成专属的写作模板库。用户在后续撰写各类内容时，AI 助手能够自动匹配最合适的风格模板。内部测试数据显示，当连续生成 200 段文字时，其风格匹配准确率超过了 92%。
从通用工具到个性化助手
此次升级不仅是一次单纯的功能拓展，更标志着智能办公助手完成了从通用型生成工具到个性化专属伴侣的身份转变。通过高度还原用户的真实笔触，它能有效减少使用者在发布前反复修改、润色文字的时间。
目前，这项新功能已经正式向企业用户开放测试，并计划在未来三个月内向更广泛的群体全面推广。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
9月8日，DeepSeek启动新一轮约150人的工程师招聘，精准聚焦于服务端开发与Agent弹性计算研发两大方向，重点吸纳拥有2至10年经验的资深后端工程师，未设立AI研究类岗位。
这是DeepSeek继今年6月25日宣布全部门扩招后，仅隔两个多月的又一重大组织动作，表明其战略重心已从纯模型研究加速向Agent工程化及基础设施建设转移。
本次招聘涉及大模型研究平台、Agent框架组件、DeepSeek API及支撑数千万日活的线上服务等六大服务端领域，同时要求弹性计算平台岗位具备极强的系统压榨与硬件极限优化能力。这一部署的核心依托是DeepSeek在DeepSeek-V4技术报告中披露的自研弹性计算平台DSec。
该平台基于3FS分布式文件系统，由API Server、Edge代理及Watcher三个Rust组件构成。DeepSeek计划对从操作系统、虚拟机到网络与存储的全系统栈进行重构，以保障Agent模型训练的多样性与高效迭代，构建“执行-记录-回流-反哺”的闭环生产链路。
当下AI人才市场白热化竞争加剧，且DeepSeek近期面临部分核心研发人员流失压力，但凭借510亿元新一轮融资与胡润独角兽榜单3400亿元的估值支撑，公司正以高竞争力薪酬抢夺市场最稀缺的存量工程骨干。
在大模型能力日趋同质化的背景下，DeepSeek此举标志着Agent落地的下半场竞争已全面转向弹性调度与沙箱隔离等底层系统工程，谁能率先打造出SOTA级别的Agent运行环境，谁就将掌握下一阶段行业标准的定义权。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
联合国高级专员警告：AI 对人类构成“生存性”风险，呼吁设不可逾越的红线
联合国人权事务高级专员沃尔克·蒂尔克（Volker Turk）周一警告称，人工智能可能对人类构成威胁，并承诺敦促人工智能企业降低风险。在开启史无前例的第二个任期前夕发表的讲话中，蒂尔克呼吁拿出“铁一般的保障措施”，保障人工智能安全。
“先进 AI 可能带来生存性风险”
蒂尔克在日内瓦向该机构表示：“我和业内人士同样担忧，先进人工智能可能会给人类带来生存性风险。”
“今天，我在此呼吁各方全力以赴，赶在为时已晚之前，为人工智能的安全保障确立牢不可破的硬性保障机制。”
蒂尔克并未详细阐述风险的具体性质，但其办公室的一名发言人表示，高性能人工智能系统一旦出现故障，可能会破坏关键基础设施。该发言人提及 7 月发生的所谓“Hugging Face 事件”中出现的“危险智能体训练行为”——大量 OpenAI 智能体对一个开源平台实施攻击。她称，该事件表明前沿人工智能技术的发展速度已经超过了安全防护能力。
少数人掌握“几乎不受约束的控制权”
蒂尔克同时警告，少数几个人手握“几乎不受约束的人工智能控制权”，但并未点名具体对象。
他说：“至少，我们需要人工智能研发所在国以及供应链相关国家共同商定一套不可逾越的红线。”
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
联合国人权事务高级专员沃尔克·蒂尔克（Volker Turk）周一警告称，人工智能可能对人类构成威胁，并承诺敦促人工智能企业降低风险。在开启史无前例的第二个任期前夕发表的讲话中，蒂尔克呼吁拿出“铁一般的保障措施”，保障人工智能安全。
“先进 AI 可能带来生存性风险”
蒂尔克在日内瓦向该机构表示：“我和业内人士同样担忧，先进人工智能可能会给人类带来生存性风险。”
“今天，我在此呼吁各方全力以赴，赶在为时已晚之前，为人工智能的安全保障确立牢不可破的硬性保障机制。”
蒂尔克并未详细阐述风险的具体性质，但其办公室的一名发言人表示，高性能人工智能系统一旦出现故障，可能会破坏关键基础设施。该发言人提及 7 月发生的所谓“Hugging Face 事件”中出现的“危险智能体训练行为”——大量 OpenAI 智能体对一个开源平台实施攻击。她称，该事件表明前沿人工智能技术的发展速度已经超过了安全防护能力。
少数人掌握“几乎不受约束的控制权”
蒂尔克同时警告，少数几个人手握“几乎不受约束的人工智能控制权”，但并未点名具体对象。
他说：“至少，我们需要人工智能研发所在国以及供应链相关国家共同商定一套不可逾越的红线。”
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Meta旗下名为“Muse”的智能体AI（Agentic AI）已结束内部测试，正式步入有限制的Alpha及Beta封闭测试阶段。据Testing Catalog报道，该应用近期已公开放置于App Store平台，现阶段用户需通过排队候补名单(Waitlist)或输入邀请码方可获取使用权限。
作为一款高度集成的端侧AI Agent，Muse旨在实现设备全场景的智能化代办服务。在基础连接性方面，Muse能够直接接驳Gmail、Google Calendar以及Peloton、HealthEx等健康应用数据;在协同与交易层面，该智能体支持自动填写表格、代发信息、监测机票与电影票价格并执行预约;在安全风控机制上，任何支付消费与关键决策均需经过用户手动确认与批准。
值得关注的是，Muse已具备深度跨界能力，可直接与用户的信用卡及银行账户相连，实现实时支出跟踪，并能根据用户履约历史智能建议取消低频冗余订阅以节约开支。
此前，Meta已相继推出针对Gemini的Muse Spark大模型体系以及本地化AI模型，而Muse的落地标志着Meta从单纯的大语言模型研发向具备高执行力、长任务链条处理能力的个人AI Agent加速演进。
随着智能体技术全面深入个人隐私与金融等敏感场景，其后续如何在高效服务与用户隐私安全信任之间取得平衡，将成为该产品能否实现大规模商业化推广的关键。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI的Codex在28页演示文稿中追踪AI发布，团队预告新一波创新
OpenAI开发者Tibo分享了一份28页的演示文稿，展示Codex追踪各项AI发布，暗示团队（及Astra）支持下将迎来激动人心的一周。
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OpenAI开发者Tibo分享了一份28页的演示文稿，展示Codex追踪各项AI发布，暗示团队（及Astra）支持下将迎来激动人心的一周。
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