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arXiv cs.AI@Campbell Lund, Thomas Euyang, Zanele Munyikwa, Marzieh Fadaee
推荐理由：这篇论文拆解了被广泛引用的GPT暴露评分到底靠谱不，指出静态评分的坑，还给出了五类改进方向，搞AI政策或研究的人值得一看。
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6月23日
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2023年Eloundou等人计算的GPTs暴露评分成为工作未来辩论的核心输入，该评分定义暴露为LLM能辅助的职业任务占比。论文指出其存在时间、地理和本体论局限，并调查了五类应对研究：动态和基准度量、集成方法、任务框架扩展、以工人为中心的指标、采纳和使用数据。研究-政策协调不足，政策分析仍引用静态评分而未采纳方法论更新。建议政策制定者拓宽证据基础，研究者采用参与式方法并构建数据基础设施。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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6月6日
03:50
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lmarena.ai@lmarena_ai
lmarena.ai@lmarena_ai推荐理由：想用 AI 智能体处理真实工作任务的团队，现在有了一个可以直接上手的平台，还能参与衡量 AI 进步，值得一试。
6月3日
04:11
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OpenAI@OpenAI (@OpenAI)
OpenAI@OpenAI (@OpenAI)88°
推荐理由：做销售、数据分析或创意工作的团队，现在可以用 Codex 一键安装插件，让它成为你领域的专属助手，省去手动切换工具的麻烦，值得直接试试。
02:50
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Decoder@Matthias Bastian
推荐理由：非开发者群体增速是开发者的三倍，说明 Codex 正在突破编程边界——做数据分析、销售或投行的团队，可以直接用这些插件提升工作效率，值得关注。