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1. 全新 Copilot 亮相，配备 Home、Code 和 Autopilot 功能

   我们正在重新构想 Microsoft Copilot，以适应不断演变的工作方式，并帮助拓展每个人和每个组织在人类雄心的洪流中所能实现的成就。今天，我们推出全新的 Copilot，将人们依赖的工具与他们构建、定制和扩展 AI 所需的下一代功能连接起来……文章《全新 Copilot 亮相，配备 Home、Code 和 Autopilot》最初发布于 Microsoft 官方博客。

   The Official Microsoft Blog2026年9月25日

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2. 使用 Claude Code：把精力花在刀刃上

   什么是真正的精力，以及在 Claude Code 中何时使用哪个级别——基于我对三个版本的亲身测试，以及对 Opus 5.5 和 Fable 5.1 上 Terminal-Bench 3.0 的深入研究。

   claude.dev2026年9月25日正文不完整

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3. 一项任务在 Opus 5.5 上的花费

   相同的 token 价格，每项任务的实际花费可能相差很大。了解 Claude Code 任务在 Opus 5.5 上的成本，以及哪些设置会影响账单。

   claude.dev2026年9月25日

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4. 我们如何在两周内让 claude.ai 快了 3 倍

   深入我们的性能冲刺：Claude 构建的基准测试、每个 Slack 讨论串运行的循环，以及让我们安全发布 3,000 项变更的护栏。

   claude.dev2026年9月23日正文不完整

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5. 用 GPT-Live-1 和 Codex 让我的 LED 显示屏活起来

   OpenAI Developer Blog2026年9月23日

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6. 在 Claude 和 Claude Code 中充分利用 Opus 5.5

   如何在 Claude 应用和 Claude Code 中为 Opus 5.5 编写提示词、引导长时间运行并检查结果。

   claude.dev2026年9月22日

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7. 驯服机器学习数据洪流：扩展特征一致性

   了解 Uber 如何设计出高度可扩展的特征日志管道，以确保训练/服务的数据一致性，并提升大规模模型的性能。 #MachineLearning #MLOps #UberEngineering #DataEngineering #Scaling

   Uber Engineering · AI / ML2026年9月22日

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8. 我们从微软自身的 AI 转型中学到了什么

   AI 正在以任何组织都尚未完全掌握的速度重塑工作方式。在各行各业，讨论的焦点已从 AI 能做什么，转向企业如何利用 AI 创造商业价值并拓展人们所能实现的成就。在微软，我们相信能够取得成功的组织将是我们所称的前沿企业（Frontier Firms）：……本文《我们从微软自身的 AI 转型中学到了什么》最初发布于 The Official Microsoft Blog。

   The Official Microsoft Blog2026年9月17日

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9. 浏览器智能体的惨痛教训

   随着模型能力提升，浏览器框架必须做出改变。而且是大改。

   Browser Use · Engineering2026年9月15日正文不完整

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10. 快速扩展在线存储以服务超过10亿ChatGPT用户

    了解OpenAI如何将Habitat从一个Python库发展为一个全球分布式存储平台，服务于10亿ChatGPT用户和每秒2200万次请求。

    OpenAI 工程2026年9月11日

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11. 重新思考 GPT-6 Astra 的技能与提示词

    OpenAI Developer Blog2026年9月11日

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12. 我让 100 个智能体来黑我

    探索 2026 年被移除安全限制的开源智能体能走多远。

    Shrivu’s Substack2026年9月8日

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13. 使用 Astra 构建游戏

    OpenAI Developer Blog2026年9月4日

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14. 使用 Astra 进行建筑可视化

    OpenAI Developer Blog2026年9月4日

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15. 认识 Rosalind Workbench：赋能每位科学家成为自己的研究团队

    OpenAI Developer Blog2026年8月28日

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16. 在 Uber 规模下高效运行软件工厂

    我们刚刚发布了一篇深度文章，介绍我们如何在 Uber 控制 AI 编码成本，即使使用量持续攀升。自 2 月以来，我们智能体产品在所有职能部门的每周活跃员工数增长了 7 倍，每周智能体请求量增长了 9.4 倍。在同一时期，总支出相对稳定。我们将总支出分解为一个等式：用户数、每用户会话数、每会话轮次、每轮请求数、每请求令牌数、每令牌价格，并将每一项视为可以单独衡量和缩减的因素。几个例子：基于基准测试的模型选择，而不是单一固定默认值；提示缓存的生命周期与工程师在会话中实际暂停的时长相匹配；MCP 工具通过 CLI 解析，而不是预加载到每个会话的上下文中；以及一个会话仪表板，自动标记出十几类浪费支出的情况。

    Uber Engineering · AI / ML2026年8月27日

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17. 我们如何为浏览器使用构建可扩展的长时程强化学习环境

    浏览器智能体基准测试正在趋于饱和。这就是我们如何利用真实用户流量针对真实网络构建强化学习环境。

    Browser Use · Engineering2026年8月26日正文不完整

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18. Jalapeño 的首批结果显示其在 AI 推理方面具有行业领先的速度和效率

    Jalapeño 是 OpenAI 的一款定制推理芯片，可提供更快、更节能的 AI 推理，为现代模型带来更高的吞吐量和更低的延迟。

    OpenAI 工程2026年8月25日

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19. 使用 Codex 自动化 OpenAI 的重复性工作

    OpenAI Developer Blog2026年8月25日正文不完整

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20. 认识 OpenAI Build Week 的获奖者

    OpenAI Developer Blog2026年8月25日

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21. 缰绳即公司

    为什么 SaaS 业务如今已成为一种缰绳业务。

    Shrivu’s Substack2026年8月24日

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22. 借助 Daybreak 扩展网络防御能力

    OpenAI Developer Blog2026年8月21日

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23. Codex 作为平台：基于开放智能体框架进行构建

    OpenAI Developer Blog2026年8月19日

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24. 我在 2026 年如何使用 AI（编程、写作、学习、充当助手）

    对《我在 2025 年如何使用 AI》的个人更新。

    Shrivu’s Substack2026年8月17日

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25. 在 Uber 运行高性价比的导出工作负载

    了解 Uber 如何利用 #ApacheHudi 列统计信息和表排序来优化 #GCS 存储成本和出口流量，并提升选择性 #DSAR 和隐私合规导出工作负载的延迟表现。#Engineering #DataLakehouse #CloudOptimization #ApacheSpark #Parquet

    Uber Engineering · AI / ML2026年8月12日

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