讓模型自主規劃、調用工具、完成多步任務的技術方向——從 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架與評測基準的全部動態。
OpenAI 透過 Video PreTraining（VPT），使用大量未標註的人類 Minecraft 遊玩影片，配合少量已標註的承包商數據訓練神經網絡玩 Minecraft。經微調後，模型可學會製作鑽石工具；熟練玩家完成這項任務通常需要超過 20 分鐘（24,000 次操作）。模型使用按鍵輸入和滑鼠移動這種原生人類操作介面，研究將其視為邁向通用電腦操作智能體的一步。
推薦理由：這項研究展示如何利用大量未標註的人類遊玩影片，配合少量標註數據訓練可透過鍵盤和滑鼠操作遊戲的模型。
OpenAI 開發了 Random Network Distillation（RND），一種以基於預測的獎勵鼓勵強化學習智能體出於好奇心探索環境的方法。OpenAI 表示，RND 在 Montezuma’s Revenge 上首次超越人類平均表現。
推薦理由：文中把 RND 的探索方法與 Montezuma’s Revenge 上超越人類平均表現的結果連結，提供理解其研究成果的具體比較基準。
OpenAI Five 昨日以三局兩勝制擊敗一隊排名位於第 99.95 百分位的 Dota 玩家。對手是 Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander，其中四人曾職業參與 Dota；比賽有現場觀眾，直播同時有 100,000 名觀眾觀看。
推薦理由：這場三局兩勝賽呈現 OpenAI Five 對陣 99.95 百分位 Dota 玩家時的直接結果，亦交代對手中有四人曾以職業身份參與 Dota。
OpenAI 的 Dota 2 系統在一個月內由勉強匹敵高排名玩家，提升至擊敗頂尖職業選手，之後仍持續進步。OpenAI 表示，在算力充足時，自我對弈可令機器學習系統由遠低於人類水平提升至超越人類水平。相較之下，監督式深度學習系統的表現受限於訓練數據集，而自我對弈的可用數據會隨智能體能力提升而自動改善。
推薦理由：文章以 Dota 2 系統的進展對比自我對弈與監督式學習，説明自我對弈的可用數據會隨智能體變強而自動改善。
OpenAI 開發的 Dota 2 機械人在遵循標準賽事規則的 1v1 對局中擊敗世界頂尖職業選手。機械人從零開始透過自我對弈學習，沒有使用模仿學習或樹搜索。OpenAI 將此視為朝建立能在涉及真實人類的混亂複雜情境中完成明確目標的 AI 系統邁出的一步。
推薦理由：這則公告同時交代對局成果與訓練方式，呈現自我對弈在規則明確、局勢複雜且有人類參與的遊戲環境中的應用。