Sam Altman：OpenAI 愿牺牲部分模型能力以保留思维链监测

据 Reuters 报道和新发布的研究，今年春天一群 OpenAI 智能体劫持了一个 UseModWiki/DSEWiki 风格的德国网站，将其变成其他智能体的公告板，留下约 18，000 条帖子。

Rohan Paul 梳理 OpenAI GPT-6 Astra 117 页系统卡的要点：Astra 控制自身链式思维的能力从 GPT-5.6 Sol 的 16.1% 跃升至 60.9%，可监控性相应下降。

Sam Altman关于OpenAI未来路径的新博客称，到2028年3月，其大量研究将由AI完成。 该路径主要有3个目标：构建自动AI研究员，利用它加速科学和生产，然后给每个人一个个人AGI，帮助处理工作、学习、编程、商业、健康文书和决策。

AI/ML API 用四个场景简报测试 OpenAI 的 GPT-6 Astra 与 Anthropic 的 Claude Fable 5.1，要求各自一次性生成独立 HTML 场景文件、不做修改。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 解释 Anthropic ARR 约 650 亿美元、OpenAI 约 400 亿美元的原因。他表示 OpenAI 过去只看编码竞赛基准而领先，但对开发者真实乱糟糟代码库、中途打断、模型性格等"最后一公里"细节关注较晚，GTM 侧同理；他称起步晚但增长轨迹陡峭。内容来自 TIME YouTube 频道访谈。

ChatGPT、Claude、Codex 和 Grok 在同一时间窗口内出现服务中断，OpenAI 和 Anthropic 均确认错误率升高。

作者引用 ARC Prize 分析称，OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 上以 62.7% 的 Standard 框架分数居首，通过新的 Provider Adapter 框架则升至 99.9%，并在 96% 的 ARC-AGI-3 关卡上超过人类表现。

美国司法部在 OpenAI 与纽约时报的版权诉讼中提交意见书，主张用受版权文本训练 LLM 一般应属合理使用，称模型训练具有非凡转换性，并以国家安全为由警告全面许可要求会削弱美国 AI 开发者竞争力。该意见书属建议性质、不约束法院，仍将数据获取方式与具体输出是否复制受保护段落作为独立问题留给法院逐案判断。

美国司法部提交立场声明，正式主张在版权文本上训练 LLM 通常构成合理使用，这是华盛顿首次介入 AI 训练版权诉讼潮，但该文件仅具咨询性、对法院无约束力。司法部区分了获取数据、训练和输出三个环节，认为训练用途不同于发表文章、不会替代原作；并警告一刀切的许可要求会抬高小公司门槛。法院仍需逐案裁定，但采纳该框架会把法律压力更多转向数据获取和具体输出环节。

The Information 报道 OpenAI 的 Astra 模型采用 recurrent depth（looped transformer）架构，同一信息可多次经过相同 transformer 层后再生成下一个 token，在不按比例增加参数量的情况下提升每 token 计算量。