ChatGPT 升级 Chrome 扩展功能

OpenAI 于 10 月 15 日更新 ChatGPT for Chrome 扩展程序，支持读取用户浏览器中已打开的多个标签页。该功能面向所有用户开放，用户可基于网页内容让 ChatGPT 回答问题、整理信息或完成跨页面任务。例如比较商品页价格或汇总多份资料。

此次更新引入了更强的“操作”能力。在 Work 模式下，ChatGPT 可在获得授权后控制标签页，帮助用户填写表单、发送消息及下载文件。由于扩展运行在常用浏览器配置中，它能复用登录状态，直接协助处理 Gmail、LinkedIn 等场景的工作流程。

OpenAI 挖角 xAI 前销售高管

OpenAI 聘请了 SpaceX 旗下 xAI 的前销售负责人格雷厄姆 · 西曼斯，负责网络安全业务的销售工作。西曼斯自 2025 年 8 月起领导 xAI 销售团队，参与推广 Grok 聊天机器人，这是 OpenAI 近期从马斯克旗下 AI 业务挖角的最新动作。

OpenAI 自 9 月以来还先后聘请了 Cursor 前全球营收及销售业务总裁布赖恩 · 麦卡锡等高管，负责全球及地区销售。此外，OpenAI 还招揽了 xAI 前基础设施工程负责人乌代 · 鲁达拉朱等人，分别负责基础设施、算力及数据中心建设，旨在上市前进一步扩大商业业务。

微软推出 PRAISE 导师制

微软昨日发布博文，宣布携手卡内基梅隆大学推出“人工智能加速软件工程导师制”项目 PRAISE。该项目试图在 AI 加速开发的同时，通过重新设计培养方式，保住未来高级工程师的人才来源，解决初级程序员在 AI 生成代码背景下的成长空间问题。

PRAISE 借鉴护理行业的“临床带教”模式，让职业早期的初级工程师与资深工程师结对，由后者指导其理解系统、检验假设并判断何时使用 AI。项目强调目标不是让新人继续手写代码，而是培养系统思维、工程品味、判断力和责任意识，确保人类对软件质量与安全的把控。

阿里 Qwen 开源 BlenderWorld

阿里 Qwen 团队于 10 月 14 日开源 BlenderWorld，这是一个用于评测视觉智能体在 Blender 中完成真实 3D 创作任务的基准。项目采用 MIT 许可证，要求 AI 交付可编辑的 .blend 工程文件，而非仅生成图片，模型需构建材质、几何结构等可被设计师继续修改的 3D 场景。

该基准包含 223 个任务和 2,651 条标准，覆盖产品、建筑、角色等 9 大类。评测方式严格，系统会从 8 个自适应视角渲染项目，结合任务专属二元评分标准和视觉质量评分，最终成绩由规则符合度与视觉质量各占 50% 加权得出，支持开发者接入任意生成框架测试。

苹果新规严审 AI 深度伪造

苹果公司昨日更新《App 审核指南》，在 1.2 条款中加强针对 AI 内容创作类应用的治理，将 AI 生成的、未经当事人同意的私密图像明确纳入禁止范围。对于包含用户生成内容或社交网络服务的 App，要求必须采用方法过滤令人反感的内容，并制定机制及时回应攻击性内容。

此次调整背景是近一年 App Store 多起争议，科技透明度项目曾发现数十款 AI“裸体化”应用。旧金山官员要求苹果下架相关应用，苹果也曾警告 xAI 若继续放任此类内容将把 Grok 下架。xAI 随后增设防护机制，更新版本才获得批准。

Claude 揭开 NSA 参数之谜

Anthropic 昨日发布博文，宣布其内部研究用 Claude 模型在不到 30 分钟内，追溯出五条 NIST 标准椭圆曲线的“种子”来源，为延续约 26 年的密码学悬案提供了可复现答案。谜题源于 2000 年纳入美国数字签名标准的一组椭圆曲线，其种子由 NSA 提供却未说明生成过程，长期引发是否暗藏后门的猜测。

Claude 排查上世纪 90 年代常见软件工具，发现种子实际来自 C 语言库中的伪随机数生成器 lrand48，初始化输入为 Unix 时间戳。模型通过识别位模式、恢复生成器状态并反向推算，将生成时间追溯至 1997 年至 1998 年。团队已公开复现代码，显示 P-192、P-224、P-256、P-384 等曲线的相关来源。

Anthropic 报告人均创收提升

Anthropic 昨日发布报告称，在公司成立约 5 年后，其人均雇员创收已达 Meta 和谷歌在各自高速增长期的 2 至 4 倍。数据显示，Anthropic 技术部门初级员工占比已从 2025 年初的 21% 降至 14%，初级技术岗位招聘占比从 27% 骤降至 9%。约三分之一的机器学习经理表示因 AI 出现减少了招聘。

采用编码智能体后，工程师人均代码提交量达到 6 个月前的 5 倍，律师处理更多合同，财务处理更多发票。报告追踪 192 名采用编码智能体的工程师发现，其代码产出明显上升，且后续被删除或回滚的代码比例未见恶化。智能体工作时长已超过人工工作时长，AI 带来的效率跃升抵消了部分岗位收缩影响。

微软 StudentSim 模拟学生

微软研究院于 10 月 12 日发布研究系统 StudentSim，旨在解决 AI 辅导工具开发中缺乏大规模真人实验的难题。传统 AI 导师仅看答案正确性，而 StudentSim 基于公开、去标识化的学习者记录，为每位学生训练一个个性化“AI 学生模拟器”，模拟学生独立作答及收到讲解后的反应变化。

该系统采用两阶段训练，先从大量匿名数据中学习常见答题方式，再针对单个学生进行个性化适配。研究覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三类任务。结果显示，StudentSim 在国际象棋领域的行为保真度达到 0.5150，指导响应性达到 0.9067，均高于 GPT-5.4 与专用棋类模型 Maia2，有助于优化 AI 导师效果。