Exclusive | The Sudden Fall of OpenAI’s Most Hyped Product Since ChatGPT - wsj.com
Exclusive | The Sudden Fall of OpenAI’s Most Hyped Product Since ChatGPT wsj.com
Could not retrieve the full article text.
Read on Google News: ChatGPT →Sign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
productchatgpt
Один промпт заменил мне 3 часа дебага в день
Вечерами, когда большинство уже отдыхает, я зависаю в своём офисе и ковыряюсь с кодом. Тот 14 августа, в 21:45, не был исключением. Я опять сидел над этой задачей, которая съедала по три часа каждый день. Почему это была боль Всё началось с простого: проект на Python, который выглядел как очередное рутинное задание. Однако вычисления упорно выдавали ошибочные результаты. Три дня подряд я безуспешно искал причину. Как обычно, приходилось проверять каждую строчку, каждую переменную. Это было настоящим адом. Для фрилансера с жесткими сроками это катастрофа - теряешь время, не зарабатываешь, а заказчик ждёт. Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot Как я нашёл решение Тогда я решил попробовать ChatGPT, хотя и не особо верил в его чудеса. Вбил проблему в п
The Flat Subscription Problem: Why Agents Break AI Pricing
The Flat Subscription Problem: Why Agents Break AI Pricing Something broke in AI pricing yesterday, and it wasn't OpenClaw. When Anthropic cut off Claude subscription access to third-party agentic tools, the developer community erupted. A Hacker News thread hit the front page with hundreds of points and hundreds of comments. Most of the anger landed on Anthropic's timing — they launched Claude Code Channels (their first-party Telegram/Discord bridge) two weeks before blocking the third-party alternative that inspired it. The optics were bad. But the angry comments are chasing the wrong target. Anthropic's technical explanation was honest: "Our subscriptions weren't built for the usage patterns of these third-party tools." That's not spin. It's a structural truth that the entire industry wi
How to secure MCP tools on AWS for AI agents with authentication, authorization, and least privilege
Model Context Protocol (or MCP) makes it easier for AI agents to access your existing backend capabilities. It allows AI agents to have access to your system's call services and to use tools such as Lambda functions. That convenience comes with a huge trade-off, a raised bar for security, because it demands a much stronger access model around those interactions. The problem is that once an agent can reach tools, you should be questioning who is calling what, on whose behalf, with which scope, through which boundary, and, most importantly, how to stop the whole thing from becoming an overprivileged mess and ruining the experience for real humans using your product. The issue is clearly there and AWS is already building for this through Bedrock AgentCore Gateway and AgentCore Identity, while
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
Один промпт заменил мне 3 часа дебага в день
Вечерами, когда большинство уже отдыхает, я зависаю в своём офисе и ковыряюсь с кодом. Тот 14 августа, в 21:45, не был исключением. Я опять сидел над этой задачей, которая съедала по три часа каждый день. Почему это была боль Всё началось с простого: проект на Python, который выглядел как очередное рутинное задание. Однако вычисления упорно выдавали ошибочные результаты. Три дня подряд я безуспешно искал причину. Как обычно, приходилось проверять каждую строчку, каждую переменную. Это было настоящим адом. Для фрилансера с жесткими сроками это катастрофа - теряешь время, не зарабатываешь, а заказчик ждёт. Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot Как я нашёл решение Тогда я решил попробовать ChatGPT, хотя и не особо верил в его чудеса. Вбил проблему в п
![ciflow/torchtitan/179381: Update on "[wip][dynamo] Reduce special casing for namedtuple objects"](https://avatars.githubusercontent.com/u/13822661?s=60&v=4)
ciflow/torchtitan/179381: Update on "[wip][dynamo] Reduce special casing for namedtuple objects"
UserDefinedTupleVariable previously lived in user_defined.py while NamedTupleVariable lived in lists.py and subclassed it across module boundaries. NamedTupleVariable also conflated two unrelated things: Python namedtuples (collections.namedtuple with _tuplegetter descriptors and Type( args) construction) and C-implemented structseqs (torch.return_types. with Type(iterable) construction and tp_new safety checks that reject tuple. new ). Split into three classes, all in user_defined.py: UserDefinedTupleVariable (base): plain tuple subclasses NamedTupleVariable: Python namedtuples, overrides resolve_data_descriptor for _tuplegetter, as_python_constant, as_proxy, reconstruct (uses _make) StructSequenceVariable: torch.return_types.* structseqs, overrides as_python_constant, as_proxy, reconstru
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!