他们用AI代理把临床试验文书从“小时级”压到“分钟级”
在 OpenAI DevDay 的舞台上,Genmab 抛出了一个让全场安静下来的观点:在临床试验里,99% 的准确率等于失败。他们展示了一套名为 CELI 的 AI Agent 框架,如何把原本需要数小时的人类专业工作,压缩到几分钟完成,而且目标只有一个——100% 可用于监管提交。
在 OpenAI DevDay 的舞台上,Genmab 抛出了一个让全场安静下来的观点:在临床试验里,99% 的准确率等于失败。他们展示了一套名为 CELI 的 AI Agent 框架,如何把原本需要数小时的人类专业工作,压缩到几分钟完成,而且目标只有一个——100% 可用于监管提交。
在人道救援领域,完美的数据从来不存在。OpenAI DevDay 上,DataKind 抛出一个反直觉结论:只要把数据“做得比错的多”,AI 就能真正救命。这不是炫技,而是一套被成本、速度和现实约束逼出来的生成式 AI 落地方法论。
在这场超过40分钟的炉边对谈中,Sam Altman 并没有给出一个“AGI倒计时”,反而反复强调:真正重要的,不是某一天突然宣布我们到了 AGI,而是能力如何被产品化、被规模化、被安全地释放。这场 DevDay 对话,信息密度远超发布会本身。
如果AI Agent不是帮你跑5分钟任务,而是能连续“活”上一周,会发生什么?在OpenAI DevDay上,Altera给出了一个让全场安静的答案:AI会自发形成宗教、经济、协作与长期目标。这不是科幻,而是一次对Agent致命缺陷的正面挑战。
在 DevDay 2024 上,OpenAI 抛出一个对语音 AI 从业者极具冲击力的事实:真正自然的语音对话,不该再是“语音转文字→模型思考→文字转语音”的流水线。Realtime API 用一次连接,直接实现“听进去、说出来”,这背后意味着整个多模态应用架构正在被重写。
大多数人还在讨论模型多聪明,OpenAI已经在DevDay抛出一个更现实的问题:如果AI连JSON都不稳定,你敢把它接进生产系统吗?这场关于Structured Outputs的分享,几乎重新定义了“AI能不能真的用”。
在 OpenAI DevDay 的舞台上,Tortus 团队抛出一个刺痛行业的事实:在医疗场景里,LLM 最大的风险不是不够聪明,而是“看起来太聪明”。一次无意的幻觉,可能直接影响患者决策。这不是一场炫技分享,而是一堂关于如何把大模型真正送进生产、还不伤人的硬核课。
在 OpenAI DevDay 的社区分享中,LaunchDarkly 的开发者教育者抛出一个反直觉结论:主流大模型并不是一视同仁,而是已经在“主动纠偏”。更意外的是,真正有效的反偏见提示工程,并不复杂,甚至有点“反直觉地朴素”。
在OpenAI DevDay 2024上,VEED的创始人讲了一个反直觉的增长故事:不把用户带到自己的网站,反而让产品爆火。更意外的是,这个决定让他们的AI视频应用成为GPT Store排名第一,每月生成50万条视频。
在 OpenAI DevDay 的舞台上,Sierra 抛出一个让所有 AI Agent 团队不太舒服的事实:你的智能体“看起来能跑”,并不等于“真的可靠”。TAU-bench 用一种近乎残酷的方式证明——只跑一次评测,几乎毫无意义。