OpenAI 限制 Astra 运行环境

OpenAI 发布博客文章称已达成去年秋天设定的「自动化研究实习生」目标，计划 2028 年 3 月前建成全自动 AI 研究员；数据显示截至 8 月中旬研究部门每 1 个人类工作日运行 3.1 个智能体工作日，中位研究员每天推理花费超 600 美元，90 分位超 7000 美元，token 产出自 2025 年 12 月以来增长 124 倍。

OpenAI 官方宣布达成自动化研究实习生里程碑，即人类监督下能完成熟练研究者需数天的明确任务的系统。其研究组织内部智能体运行时长已达 3.1 比 1 的人类工作量比例（以标准 8 小时工作日计，截至 8 月中），作者提醒该比例衡量的是智能体运行时长而非等效生产力；同期每位活跃研究者的实验速度较 2025 年基线升至 1.6 倍。

作者引述 OpenAI 官方说法，称其已达成自动化研究实习生里程碑，即由人类监督的系统可完成熟练研究者需数天的明确任务。据引文，截至 8 月中旬 OpenAI 研究组织每 1 个人类工作日对应 3.1 个 Agent 工作日的投入，该比例衡量的是 Agent 运行时长而非等效生产力；4 月仅约三分之一研究者同时运行 4 个以上 Agent 工作流，8 月中旬已达约四分之三。

OpenAI 发布内部数据称已达到自动化研究实习生里程碑，即可在人类监督下完成熟练研究员需数天的明确任务。截至 8 月中旬，其研究组织每投入 1 个人工工作日，就使用 3.1 个 agent 工作日的运行时长，该比值衡量的是运行时间而非等效生产力；原文作者援引 OpenAI 员工观点称递归自我改进或成为未来几年 AI 能力的关键，并呼吁其他 AI 公司同样公开数据。

OpenAI 发布博客文章，公开模型加速公司内部研究的数据，并认为递归自我改进可能是未来几年 AI 能力最重要的推动因素之一。文章同时分享了 OpenAI 如何调整模型开发节奏以优先考虑监控、对齐和安全，并呼吁其他 AI 公司也公开类似数据，以推动关于模型开发节奏的公共讨论。