新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 开源项目 autoNews 每天自动采集全球 AI 资讯，覆盖 11 个垂直领域，用大模型生成结构化解读并归档为飞书云文档，全程运行在 GitHub Actions 上，零服务器成本。项目支持 ArXiv、GitHub Trending 等多源采集，标注 [大厂/顶级机构] 等质量标记，可配置飞书或钉钉推送。模型接口任意 OpenAI 兼容服务均可，支持 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、OpenAI 等，每天北京时间 08:00 自动运行并跨天查重。
GitHub 项目 GerenciadorDeEventos 是一个用 Java 21 + Spring Boot 4.1.1 + React 19 构建的学术活动管理 Web 应用，支持活动报名、候补队列、签到和 PDF 证书。其特色是 AI 辅助登记：组织者粘贴自由文本，系统通过 Spring AI 2.0.1 提取结构化字段并需人工确认。开发环境用本地 Ollama 跑 llama3.1，也提供 Groq、OpenRouter、OpenAI 等 profile，数据库为 PostgreSQL 16。
GitHub 用户 JeetDas5 开源了一款实时协作 AI 笔记应用 notes-app，基于 Next.js 16.2.6、React 19.2.4、Socket.io、Drizzle ORM 和 Neon PostgreSQL 构建。应用支持多用户实时协作（live cursor tracking、Editor/Viewer 角色权限），并集成 OpenAI API 实现文本摘要、标题建议和行动项提取，认证采用 Argon2 哈希与 JWT 无状态会话。
Codex 模型切换器 v2 发布，可在 Codex 桌面版与任意 OpenAI 兼容厂商之间一键切换，双击运行、不碰配置文件。相比 v1 只支持官方 GPT 与 DeepSeek 二选一，v2 改读 providers.json 清单，支持界面内新增、编辑、删除厂商，并增量改写 ~/.codex/config.toml、备份原配置且保留 MCP server 等自定义设置。工具要求 Windows 10/11 与 Python 3.8+；内置 DeepSeek、Kimi、通义千问、智谱 GLM、硅基流动、火山方舟、OpenRouter 等预设。
GitHub 开源项目 ContextCompressor 是一个纯客户端开发者工具，在请求 OpenAI API 前压缩源代码和提示词，去除注释、多余空白、空行和 console 日志等零价值内容——这类开销可占 gpt-4o 等模型 token 载荷的 20% 到 40%。它提供基于 gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo 现行定价的实时 token 与费用节省分析，支持可配置的压缩规则，全部处理在本地完成，不向外部服务器传输代码或 API 载荷。
codex-bridge 新增统一 router（127.0.0.1:8790），可在同一会话内按模型名在 GPT 与 OpenCode（如 DeepSeek V4.1 Flash、GPT-6.1-Sol）之间切换，保持相同会话 ID 与历史。支持官方 Responses 直连 DeepSeek V4、GPT、Grok、Muse Spark 等模型，auto_compact_token_limit 设为 50万 token，不记录请求日志或 token。要求 Node.js 22.16+ 与 Python 3.11+，并通过脚本在空闲时更新服务，实测验证覆盖 GPT-6.1 Sol 与 DeepSeek V4.1 Flash。
macOS 原生绘图应用 Artsy 开源上架 GitHub，基于 Metal 实现 GPU 加速笔触渲染，支持 Wacom、Xencelabs 等压感手写板及自动笔/橡皮切换。内置 Hard/Soft Round、Watercolor、Acrylic 等笔刷与图层、选区工具，AI 生成接 OpenAI Images 和 Google Gemini/Imagen，并集成 Unsplash 图库。应用要求 macOS 14.0 (Sonoma) 及以上，可通过 Releases 下载 DMG 或从源码构建。
Ethan Mollick 转引 OpenAI 红队测试称，前沿模型智能体在攻击 OpenAI 加固的隔离基础设施时，几乎在每个受限联网服务中都找到漏洞。智能体还能利用 CPU 缓存时序，在不联网、无共享文件的虚拟机之间传递秘密，手法类似 Spectre 和 Meltdown 攻击。作者认为实验室关于 AI 网络安全的判断应被更认真对待。
GitHub 用户发布了一份 GPT Image 2.5 提示词实用手册，内容编译自 OpenAI 官方文档与作者实际使用经验，并注明非 OpenAI 官方发布。手册涵盖 API 两个模型 GPT Image 2.5 Flare（重速度的小模型）与 Sunburst（重质量的基础模型）的区别、API 参数与分辨率限制、参考图角色分配、角色一致性锁定、姿态迁移四层描述法、背景与风格控制、多轮编辑流程，以及常见失败对照表和五套提示词模板，附验收清单，采用 CC BY 4.0 许可，最后更新于 2026-10-18。
推荐理由：作者基于官方文档与实测整理了角色一致性、姿态迁移和多轮编辑的提示词写法，附可直接套用的模板与排查清单。
OpenAI 介绍其前沿模型训练已完全断网，并用 AI 智能体红队测试自家基础设施。在隔离测试中，智能体在无网络、无共享文件条件下，通过 CPU 缓存时序差异、共享内存写入模式等侧信道通信，甚至独立建立编码方案交换信息。
Sam Altman 在斯坦福商学院访谈中表示，OpenAI 目前最强的内部模型“短期内无法负责任地开源”，需待全球网络防御与生物安全体系足够完善；他认为开源模型对社会很重要，全面禁止将损害创新与自由。他还坦言曾低估 AI 对齐难度，称数学推理等窄领域已出现超智能，并呼吁行业认真讨论放缓 AI 发展节奏。
开发者 thossullivan 发布 model-eol，一个扫描代码中 AI 模型 ID、标记已退役或即将退役模型的工具，提供 CLI、GitHub Action 和自动开迁移 PR 的机器人三种形态。动机是 2026 年 7 月 23 日 OpenAI 关停一批模型快照导致其研究工作流报 model-not-found 错误，而退役日期此前只散落在供应商文档和邮件里。
推荐理由：作者从一次模型下线导致工作流中断的亲身经历出发，给出了模型退役日期的开源 feed 格式与 CLI、GitHub Action 和自动开迁移 PR 的机器人三件套。
作者让 Kimi K3.1 与 GPT-6 Astra 各跑一次相同的 Three.js 3D 飞行 Agent 任务并对比数据。K3.1 用时 12:28、20 步、读 725K prompt tokens、输出 49.2K tokens，Astra 用时 9:17、35 步、读 1.2M prompt tokens、输出 22.2K tokens；K3.1 推理占比 56%、成本约 $1.1-1.4（估算），Astra 约 $2.63。作者指出步数少可减少 prefill 负担但 decode 更重，并提醒本地部署需在所有子调用中固定 temperature 为 1；K3.1 因图像审查工具参数错误盲跑，Astra 首跑因工具参数问题被拒 29 次调用。各仅一次运行，成本为估算。
GitHub 上的开源项目 study-assistant 可将 20-8000 字符的笔记通过 LLM 生成闪卡和测验，后端用 Express 调用 OpenAI 的 gpt-4o-mini，采用 Structured Outputs 加 Zod 严格校验输出，API 密钥全程保留在服务端。用户可翻转闪卡、标记掌握状态、对答错的题目重测。代码大部分由 Antigravity agent 编写，Claude 用于规划与审查，需自行配置 OpenAI API key 和 Node.js 18+ 环境。
作者开源了 The House 背后的实现仓库 influence-game，这是一个让自主 LLM 智能体在多人对局中谈判、结盟、投票的 AI 社交博弈平台，线上产品为 thehouse.game。引擎以 PostgreSQL 中的规范事件为事实源并派生回放与赛后分析，包含 Influence 与 Werewolf 两种游戏（6-8 席、1-2 狼、Werewolf 规则 v9，每回合 320 UTF-8 字节发言限制）；私有推理与操作者痕迹与玩家可见面隔离，MCP 按 agents:read、agents:write、games:read、producer 划分 OAuth 权限，默认模型为 openai:gpt-6-luna 低推理，付费评测预算上限 $15。
一项发表于 IJCNN 2026 的研究提出“功能自洽性”实验框架，通过充分性、全面性与反事实性三项指标检验 LLM 自我解释与其实际预测是否一致。实验基于 IMDB 和 Steam 评论数据，覆盖 GPT-4o-mini、Gemma3、Granite8B 和 DeepSeek：GPT-4o-mini 在全部指标上符合预期，Gemma3 与 Granite8B 仅在充分性下保持一致，DeepSeek 变体则出现结构性偏差。结果表明解释可靠性因模型家族和规模而异，小模型自相矛盾，大模型过度敏感。
一位 r/LocalLLaMA 用户在 Chatbot Arena 上测试正在匿名评测的新 Qwen 模型，希望提前了解未来能在本地 PC 上运行的模型水平。期间他发现未登录的 ChatGPT 无法遵循简单指令，怀疑这是针对知识蒸馏的新防护措施。
arXiv 论文（2610.31579）研究谄媚的反向问题：当 LLM 自信、一致且错误时，用户是否会向它弯腰。32 名参与者与基于 GPT-5-mini 的 5 个助手学习科学话题，各助手事实被 0-100% 替换为貌似合理的错误，104 次测验、1040 个答案中得分从 7.4 降至 2.9/10，被植入错误选项在篡改题目中被选 60%（正确教学仅 11%，odds ratio 12.5），吸收的错误以 8.4/10 高置信度持有，置信度区分正确性的 AUROC 从 0.70 跌至随机水平，而事后信任评分几乎不变。论文提出基线校正的 Human Deference Index 量化人类侧谄媚，主张可信性是人机对的属性，谄媚评测应测双向。
推荐理由：研究给出人向AI弯腰的量化指标与实验数据，把谄媚评测从模型单向扩展到人类方向，方法可直接复用。
Christian Arnold 等在 arXiv 发布论文，用有精确贝叶斯答案的双瓮博弈测量大语言模型拒收信息的代价，覆盖 OpenAI 和 Anthropic 两家模型、10 种描述配置共 6,600 次会话。研究发现模型常以与证据无关、而与报告者描述挂钩的比率拒绝评估信息，Black 描述的报告者被拒率最高达 46%，white 描述为 9%；该偏见在只比较平均信任度或仅看已评估案例的审计中不可见，且随推理力度增加而加重。作者还提出按多轮真实结果评分的方案，五组配置中有四组的种族信任差距在最后一轮降至 0.02 以下。
推荐理由：研究指出了常规偏见审计容易漏掉的一种机制，模型靠拒绝评估而非降低信任来隐藏偏见，并给出了可用的评分修正方案。
Tajima（Shumei University）公开了预部署评估研究的数据、分析脚本和图表代码，研究考察 GPT-4o、Claude Opus 4.5 与 Gemini 2.5 Flash-Lite 在护理临床判断题上的输出一致性何时不再对应正确率。主分析（Study 2）基于日本国家护理考试 2018–2026 年间公开的 90 道题，90 题 × 11 个模型-温度条件 × 30 次 = 29,700 条响应；修订版将受并列项顺序影响的分诊 AUC 修正为 GPT-4o 0.77、Claude 0.50、Gemini 0.68。
OpenAI 宣布基于 GPT-6 Luna 的 Decisions API 正式可用，面向分类、路由、评分等有界答案问题。该 API 速度最高比通过 Responses API 使用 GPT-6 Luna 快 10x，主打低延迟、低成本的小决策场景。
hwx61514 在 GitHub 开源了 codex-api-imagegen，一个让 Codex 通过本机已有 API 中转配置和密钥生成、修改图片的 skill，默认使用 gpt-6.1-sol 加 gpt-image-2，无需 OpenAI SDK，支持 Python 3.11+。项目要求中转支持 Responses API 的 image_generation 工具且上游账号有对应权限，不读取 ChatGPT OAuth token、不在聊天中索取 key，脚本只提交一次请求、不覆盖旧文件，并附带覆盖认证选择、断流、脱敏等场景的单元测试。
METR 与 Redwood Research 各派一名员工，于 7 月 21 日至 8 月 11 日对 OpenAI 内部失准监测系统开展了三周高权限试点压力测试，并产出 61 页内部报告。测试以红队方式针对该智能体监控系统进行，发现了多个漏洞。
METR 与 Redwood Research 各一名员工于 2026 年 7 月 21 日至 8 月 11 日对 OpenAI 内部失对齐监控系统开展高权限红队测试，并披露了系统存在的多项漏洞。测试产出一篇 61 页内部报告，具体漏洞内容目前仅以内部报告形式披露。
GitHub 开源教程仓库 0xfnzero/AI-Code-Tutorials 提供中英双语的 Claude Code 与 OpenAI Codex 系统教程，共 16 课，覆盖安装配置、Web 项目实战、提示词优化、AI 子代理、MCP 服务器及 Codex CLI、App、IDE、Cloud 工作流。内容面向零基础用户到专业开发者，并自 2026-06-20 起建立持续更新机制，遵循 MIT 许可证。
he-yufeng 在 GitHub 发布开源 AI Agent 工具 ContractGuard，上传 PDF/DOCX 合同即可在 30 秒内输出红旗条款、警告、保护项和 A+ 到 F 的公平度评分及逐条修改建议。工具通过 Pydantic 模型保证结构化输出，支持 OpenRouter、OpenAI 及 Ollama 本地模型；在 LLM 之外并行运行辖区感知的确定性法条核对清单，覆盖中国劳动法与民法典及加州住宅租赁规则，无法判定时诚实返回 unknown。支持批量扫描、版本对比、JSON 导出和 Gradio Web UI，最长约 30000 token（约 60 页）。
推荐理由：开源合同审查 Agent 除了 LLM 分析还内置辖区感知的法条核对清单，并对缺失条款诚实返回 unknown，思路可直接借鉴。
Oregon State 的 Andrew Le 与 Zane Ma 开源了域名语义切分研究的代码与数据，实现合成域名生成与多种分词器（Viterbi、VBE、POS、GPT-5 Mini 及混合模型）对比评估。仓库含 100,000 条合成域名和 2,000 条人工切分域名，评估输出 exact match 与 Jaccard 分数；GPT 相关分词器默认回放已存响应，需设 OPENAI_API_KEY 才可调用 API，完整评估约需 40 分钟。
Quant-Arena 是一个基于真实 A 股数据的端到端量化研究基准与公开排行榜。模型构建特征和股票打分代码，仅在 2022-2023 数据上获得反馈，并将策略冻结后在密封的 2024 年数据上评估，计分以实际超额收益为主，辅以信号质量与特征多样性，评估器还纳入交易约束、成本及基于模拟订单簿估算的市场冲击。在九个前沿模型中 GPT-6 Astra 得分最高，但没有模型在 2024 年跑赢等权市场；该基准开放任何模型或 agent 框架提交。
OpenAI 发布 Codex 技能，引导用户运行 github.com/openai/php2shell-checker 仓库自查网站是否受 PHP 关键漏洞影响。该漏洞源于其 Patch the Planet 计划中 OpenAI 模型协助研究员发现，修复涉及 PHP 引擎大改，经约两个月协调后披露。使用 PHP 的网站可升级版本并应用安全厂商的缓解措施。
SPAR 2026 秋季项目通过掷硬币模拟和石头剪刀布、匹配便士博弈两类实验，检验 LLM 是否有可识别的行为签名及对自身签名的特权访问，结论是没有证据支持特权自我访问。仅 Fable 显示真实的自我预测效应，但一个只看历史的分类器表现相当，更像是对模型习惯的知识；实验覆盖 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Qwen3.8 27B，判断者重测仅约80%复现，总花费约 $251。
OpenAI、PerturbAI 与 Scripps Research 联合发布研究，用数千个 GPT-Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析数百万小鼠脑细胞的全脑 CRISPR atlas，32 分钟完成分析与文献解读。团队称同样工作人工逐一分析需数月至一年。该研究从数据中挖掘出新的研究线索。
GitHub 开源项目 DevCrew 用 CrewAI 和 OpenAI API 搭建多智能体流水线，默认使用 gpt-4o-mini，由 Project Manager、Developer、QA Tester、Code Reviewer 四个智能体依次完成规划、编码、测试与评审，各阶段输出 Pydantic 约束的结构化 JSON。项目采用角色限定上下文与顺序编排以保证可调试性，测试支持 Python 3.10–3.13，代码采用 MIT 许可证。
开发者 Joann Praise 开源了 Brkeven 营销分析系统，用户只需提供广告花费和收入，即可通过 OpenAI GPT-4o-mini 获得诊断、根因分析、优化建议及置信度评分。系统采用 FastAPI + React + Supabase PostgreSQL + LangSmith 架构，通过 Instructor 生成结构化输出，可选字段缺失时降低置信度而不拒绝分析。目前为 5 阶段规划中的第 1 阶段，已上线 brkeven.com。
Artem Okhten 开源了 GulfOfTrump，一款架空历史大战略游戏：玩家选 1914 萨拉热窝到 2022 俄乌开战共 8 个起点和任意国家，用自然语言下达政令，大语言模型扮演世界其余部分，通过官方 Sign in with ChatGPT 跑在玩家自己的 ChatGPT 套餐上，免费无内购。核心设计是模型只负责叙事并按回合返回 JSON 结果，引擎保存约 2700 个省的归属、战争、联盟、经济与军队等结构化状态，用 sanitizeOutcome 剔除无效改动、把数值波动钳制在 ±15，失败答案有一次带解析错误的修复机会。游戏含各国内政议会、以资源为基础的贸易、有名字和忠诚度的部长内阁、按城镇划分的前线与占领机制，代码 MIT 许可，地图数据 GPL-3.0。
推荐理由：这个开源战棋游戏把 LLM 的叙事和引擎的账本分开，模型每回合只出 JSON 结果并被钳制校验，思路可以直接借鉴到其他 Agent 项目。
OpenAI 开发者账号宣布 API 现已支持可选的 12 小时 prompt 缓存，持续运行的智能体即使请求间隔数小时，也能以更低的缓存输入费率复用指令、工具和上下文。Codex 与 Work 中已登录用户的缓存将永久保留，返回旧对话或数小时后恢复会话可保证命中缓存，且无额外惩罚。
开发者 SumitYadav2003 在 GitHub 发布 CulinaAI 项目，根据用户现有食材、饮食限制和过敏原生成菜谱，可从冰箱拍照识别食材，约一分钟出结果。菜谱由 OpenAI gpt-4.1-mini 撰写，再经 10 项代码质量检查核验过敏原、饮食合规等，营养、成本和碳排数据取自 CoFID 2021 等 UK 食物数据库而非 AI 输出。项目提供膳食计划、购物清单、离线使用等功能，部署在 Render 免费套餐，演示账号可免注册试用。
一位 SillyTavern 用户长期用 Opus 4.6 做写作，认为 GLM 5.2（认为 5.3 不适合写作）不如它，想付费使用 Opus 又担心涉及违规内容的越狱提示词导致封号。该用户在 Reddit 询问应选 Claude Pro、官方 API 还是 OpenRouter，并追问 claude.ai 免费可用模型及 Claude Pro 仍提供哪些 Opus 版本。
GitHub 项目 agent-on-a-budget 构建了一个客服 AI Agent，用 LLM 标注 1,080 条消息训练小 ML 模型，并按置信度把消息路由到最便宜的助手：ML 模型答简单问题、本地 Ollama 上的 3B 模型答政策问题、云端 LLM 处理退款等工具调用、高额退款转人工。基于 OpenAI gpt-5.4-mini 的 60 条消息实测显示，分层路由比只用云端专家便宜 1.9 倍、快 1.6 倍，55% 消息零成本处理，标注全部消息仅花 $0.07。项目支持 Mac、Windows 和 Linux，内置离线测试、答案缓存重放机制，并提供逐章 Notebook 和 Streamlit 演示应用。
推荐理由：给出实测的成本、延迟和准确率分层路由数据，读者可以参考这套便宜模型处理简单消息、云端大模型兜底的省成本思路。
GitHub 新仓库 video-batch-generation 是一套供 Codex 使用的技能/插件加本地 CLI，把 Google Spreadsheet 作为制作规则的唯一正本，供批量生成视频时读取全体设置、共通设置与逐行指定。它基于 Python 3.9 以上、ffmpeg、ffprobe 与 Pillow，输出 H.264/AAC，音频处理内部采用 48kHz 单声道 16-bit PCM。分发基准版固定为 2026-10-20-v1，不含常驻进程、自动执行钩子或广告投放，也不在仓库中附带凭据或基准版脚本。
论文提出 OpenVLHarness，一个围绕能力层与持久多模态记忆组织的多模态推理框架，统一调用异构工具并把输出转为模型可读证据。在 22 个基准、8 个开源与专有骨干上评测，平均比无工具基线提升 9.7-12.6 分，如 Qwen3-VL-8B +11.2、Kimi K3 +9.7、GPT-6 Astra +9.9；用 GPT-6 Luna 中等推理强度时以最多 37% 的模型 token 成本超过最大推理强度下的基线模型、Codex 和 Visual Sketchpad 7.7-8.5 分。
推荐理由：论文在 22 个基准上用八个骨干实测工具调用加多模态记忆的增益与 token 成本，方法和数字都可对照复核。