OpenAI o4-mini
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RosettaSearch 使用 LLM 优化蛋白质序列设计，保真度提高高达 68%
研究人员开发了 RosettaSearch，一种新颖的方法，它使用大型语言模型作为蛋白质序列设计的生成优化器。该方法将 LLM 集成到搜索算法中，该算法利用来自 RosettaFold3 等结构预测模型的奖励来探索和优化蛋白质序列。在评估中，与现有方法相比，RosettaSearch 在结构保真度和设计成功率方面均有显著提高，证明了其在不同 LLM 系列和蛋白质结构上的有效性。
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新研究表明，如果不加以仔细管理，LLM 的自我修正可能会降低性能。
一篇新研究论文引入了一个基于控制理论的框架，用于分析大型语言模型（LLM）中的迭代自我修正何时有利或有害。该研究提出了一个基于纠错率（ECR）和误差信息率（EIR）的诊断方法，以确定是否应继续优化。在七个模型和三个数据集上的实验显示，有效的自我修正需要 EIR 阈值低于 0.5%，而某些模型（如 GPT-5）在超过此阈值时性能会下降。
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从模型到代理：为 Responses API 配备计算机环境
OpenAI 通过集成计算机环境增强了其 Responses API，使模型能够充当能够执行复杂工作流的代理。这项新功能允许模型在隔离的工作空间中与命令行工具交互、运行各种编程语言以及访问受限的网络资源。此次更新还引入了图像生成和改进的文件搜索等新的内置工具，以及用于后台处理和加密数据处理的功能，旨在提高可靠性和开发人员效率。
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OpenAI 的新模型让 ChatGPT 能够用图像进行高级推理
OpenAI 推出了其最新的视觉推理模型 o3 和 o4-mini，这些模型允许 AI 在其内部推理过程中“用图像思考”。这些模型能够原生执行图像操作，如裁剪和缩放，从而增强 ChatGPT 分析复杂视觉数据的能力。这一进展在多模态基准测试中取得了最先进的性能，尤其是在 STEM 问答和视觉搜索方面，标志着向更强大的多模态 AI 代理迈出了重要一步。
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OpenAI 在 ChatGPT 中推出 Deep Research 智能体，用于自动化网络分析
OpenAI 在 ChatGPT 中推出了名为“深度研究”（deep research）的新型智能体功能，旨在为复杂任务执行多步骤的网络研究。该功能由即将推出的 o3 模型优化版本提供支持，能够分析和综合数百个在线来源的信息，生成全面的报告，类似于研究分析师的工作。该功能最初面向 Plus 用户推出，并已逐步推广并进行了功能增强，包括增加查询限制和推出轻量级版本以提高成本效益。