啟動了Stale服務，以監控AI模型知識的時效性

開發人員推出了 Stale — 一個專門用於追蹤發布日期和訓練數據時間界限的服務，適用於 20 個熱門 AI 模型。該工具允許用戶實時比較模型發布日期和訓練數據完成日期。

數據分析顯示，知識的時效性和產品發布日期之間存在著顯著的差距。例如，於 2026 年 9 月發布的 GPT-6 Astra 模型，其「知識截止點」是在 2026 年 4 月，這意味著即使是最新的系統，也可能具有過時的信息，尤其是那些發生在幾個月前但在其官方發布之前的事件。

該服務提供了一個清晰的表格，列出了每個模型的精確時間標記。用戶可以使用這些數據來評估特定 LLM 在處理最新新聞或快速變化的技術規格時的適用性。該平台對公眾開放，並會在新版本的神經網絡發布時定期更新。

Stale 項目幫助開發人員和研究人員更好地理解模型在需要了解當前時間的任務中的限制。使用此類工具可以避免模型在嘗試解釋其訓練完成後發生的事件時產生的幻覺。