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ChatGPT Work 实测：27 分钟跑通闭环路网到一键部署网站
ChatGPT Work 标志着大模型向全托管自主智能体跃迁。其通过云端沙箱、无头浏览器、持久化存储及一键部署四大基础设施，实现从信息检索到网站上线的闭环自动化。系统提供 Cloud 与 Local 双形态及多档推理级别，适配不同任务需求。尽管具备强大自主执行能力，用户仍需警惕上下文压缩、CSP 限制及提示注入等风险。目前该工具仍面临云端与本地环境状态同步未打通的挑战，但已重塑软件工程协作模式。
ChatGPT Work 实战，一句话让智能体自主完成复杂地理计算与交付
ChatGPT Work 通过联网代码沙盒、Headless Chrome 及持久化文件系统，推动 AI 从问答工具演进为自主执行体。实测显示，智能体可凭单条指令自主调用 API 完成复杂地理计算并交付可视化地图与数据文件。该平台还支持一键建站、子智能体协作及定时任务，适用于实体交付场景。但当前仍存在代码透明度不足、上下文压缩致历史丢失及资源安全策略限制等问题，在生产环境的可复现性仍面临挑战。
GPT-Image-2.5 实战选型指南，教你用双模型搞定精准改图与草图成图
OpenAI 发布 GPT-Image-2.5，核心突破在于实现无漂移局部精修。API 端拆分为 Flare 与 Sunburst 双模型：Flare 主打低延迟与高吞吐，适合批量出图；Sunburst 专注高精度多轮编辑，保障品牌物料一致性。前端新增草图模式、模板系统及图上评论功能，提升创作效率。该模型解决了 AI 改图画面漂移痛点，已在多个平台落地应用，但在超长对话多层修改场景下仍存在回溯局限。
ChatGPT Images 2.5 实战指南：双模型选型、多轮精确编辑与 544 案例库提示词工程
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，将图像生成推向工程化。该体系拆分 Sunburst 与 Flare 双模型，分别适配高精度编辑与高并发日常生成场景。通过参考图锚定与分层修改工作流，显著提升多轮编辑一致性。结合 Prompt-as-Code 理念及 544 个案例库，提示词转化为结构化协议成为主流。尽管在复杂图表逻辑上仍有局限，但通过精确选型与结构化指令，可实现工业级可控图像生产。
ChatGPT Work 实操，掌握 7 个杀手级功能
ChatGPT Work 标志着产品从对话向自动化操作系统转型，集成 Linux 容器、无头浏览器及持久化存储等 7 项核心能力。用户角色转变为智能体架构师，可实现从数据抓取到站点部署的端到端业务自动化。实战中需合理配置推理强度以平衡成本，并严格防范提示词注入风险。尽管目前多智能体并发读写仍存在冲突问题，但该系统已能将非结构化需求转化为持续运行的数字化资产，适用于规则明确的复杂任务场景。
ChatGPT Work 智能体实战，从双端架构到全自动工作流搭建
OpenAI 推出 ChatGPT Work 智能体体系，涵盖云端与本地双端架构及六档推理算力，支持联网沙箱、无头浏览器、持久化存储与原生建站等系统级特权，助力用户从单次问答转向高效搭建全自动软件智能体工作流。
ChatGPT Work 深度实测，开放联网代码与无头浏览器的智能体底牌
ChatGPT Work 本质是具备全功能无头浏览器、开放联网及持久存储的自主智能体运行时，而非单纯办公助手。其分为 Cloud 与 Local 双架构，仅对付费用户开放，底层集成 223 个工具与 44 项技能，支持代码执行与自动建站。但该环境命中安全“致命三要素”，跨会话文件共享与外网访问使其面临间接提示词注入风险。用户应将其视为云端轻量级操作系统，避免处理敏感凭据，警惕潜在数据泄露隐患。
掌握 ChatGPT Work 智能体 7 大工作流，零配置跑通代码执行与自动化抓取
ChatGPT Work 智能体把真实工作委托给 AI，云端版与桌面版各有分工。它打通了真实网络与系统底层，支持代码执行联网、无头浏览器、持久文件系统、ChatGPT Sites、子智能体与定时任务，助力创作者免去复杂配置，高效跑通全流程自动化交付。
GPT-5.6 发布当天 OpenAI 自曝 SWE-Bench Pro 30% 有问题
OpenAI 在发布 GPT-5.6 当日指出 SWE-Bench Pro 约 30% 任务存在缺陷，引发对 AI 基准测试可靠性的质疑。多项研究进一步揭示，验证器质量决定模型学习方向，基准题目高度冗余，且模型“窄能力”提升未必转化为真实经济产出的“宽能力”。当前 AI 进步尚未达到自维持加速阈值。基准测试正面临结构性危机，其公信力受利益冲突影响，亟需建立独立第三方验证机制以确保评估客观性。