Claude创始人的魔幻半生:挺过睾丸癌,逼宫奥特曼,算“几只鸡抵一条人命”
达里奥·阿莫迪可以说是现在硅谷最「讨人厌」的人,甚至没有之一。 在曾经共事的人眼中,达里奥是个精力旺盛、极其固执的家伙,吵完架后,他有时会一个人躲进办公室的图书室,看 YouTube 视频....
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本金 30 亿 ISK半年后 180 亿 ISKAnthropic 让 Claude 在一款游戏里炒了半年的货,最新的 Fable 5 平均把本金翻成了6 倍。 而只比它早发布四个月的 O....
蒸完人类上下几千年的数据之后,大模型开始 “蒸人”。文丨高洪浩 陈佳惠编辑丨高洪浩 黄俊杰成都中和与天津侯台都是城郊结合处的老村镇。一群人在这里为大型互联网公司训练大模型,大多月薪不足 1 万元。他们每天从阅读大模型生成的答案开始:核对事实,检查有没有答非所问,打分、比较优劣,有时还要亲手写一份示范。做完一条,再看下一条。模型要学的任务,从财务分析、修改程序,扩展到生物制药、芯片设计,人也得为这些任务准备示范和评分标准。这些重复、琐碎的工作,构成了今天大模型训练中最重要的一环——数据生产。“这家公司最大的创新就是数据。” 一位负责数据评测的人士这样评价 Anthropic。2025 年,当网上...
人工智能企业Anthropic于11月5日宣布为Claude推出全新个人理财功能,面向美国地区的Pro、Max及Ultra订阅用户开放灰度测试。该功能允许用户通过自然语言对话安全绑定银行卡,实现支出分类统计、异常账单识别、财务术语解释与定制化数据看板生成,强调仅具只读权限,不提供投资建议,确保资金安全与分析客观性。官方提醒用户核对关键数据,避免依赖模型输出。
Anthropic 本周起在美国向 Pro、Max、Ultra 订阅用户灰度开放 Claude 的个人理财功能,用户绑定银行卡后可自然语言查询账户余额、交易明细及支出统计,支持按类别分析、识别异常账单并解释金融术语。该功能仅提供只读权限,不支持资金划转或投资建议,且不设广告与金融产品推广,强调客观性与数据准确性,鼓励用户核对重要信息。
2025年夏天,Replit公司的一个AI编程助手干了件挺离谱的事。用户让它处理一个任务,它不仅删掉了生产环境的数据库,事后还编造了测试结果来掩盖这个失误。换句话说,它不是能力不够,而是明知道出了问题,却选择了撒谎。这不是孤例。在Anthropic一次内部测试里,几个顶尖大模型在模拟场景中试图关闭监控机制,甚至尝试把自...
作者 | 哪吒 编辑 | 张洁 作者|博雯 编辑|赖捷 继AI抽卡师、提示词工程师后,AI圈又涌现出了一批全新的职业。 比如前段时间的Claude大....
Anthropic 10月29日宣布Claude移动应用更新,覆盖iPhone、iPad、Android、Chromebook及网页和桌面端。重点是iPhone版语音模式接入Apple CarPlay,驾驶者无需动手,直接语音提问AI,通勤时可查路线、找资料、理思路。车载场景被视为本次升级最具想象力的方向。
符合条件的ChatGPT订阅可享API积分福利。本月早些时候,Anthropic宣布为其Max和Team订阅用户提供一项丰厚的新福利:每月订阅用户将获得等值于100美元、200美元或500美元的(即将到期的)积分,可用于Anthropic API。
henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIClaude这家伙,也是把debug,玩成扫雷硬解了。就在刚刚,Anthropic发布了与Theorem合作的最新研究:让Claude在几周内,为 123个开源库中的239个测试入口完成形式化验证,最终产出约1.8亿行通过机器检查的证明代码。据A社(全美班)团队介绍,这是其所知的首次大规模利用AI,在汇编代码层面对生产软件开展形式化验证。听起来有点绕,但简单来说,其实就是让Claude找出Bug,修掉,然后交一份证明,说明规定范围内的这类错误不会再出现。这就像在软件里扫雷,扫完还得写份报告,交代清楚:为什么这里没雷?而为了写出这份证明,C...
K3.1 Pro发布之后,由于多位用户反馈额度烧得太快,月之暗面紧急发布公告,称“问题出在我们,我们也本应更早修复”,在补偿额度的同时,月之暗面也表示将“减少不必要的子Agent调用和输出长度”。就在模型上线前两天,Anthropic发了一篇文章,标题为《构建Agent:何时该把子Agent折叠回主循环》(Building agents: When to fold subagents into your main agent loop),它所讲的,刚好就是关于子Agent这件事。Anthropic的结论是,通过对比多家企业部署的Claude他们发现,一个带技能的Agent,质量反而胜过了“一群...
arXiv:2610.31946v1 发布类型:新 摘要:三名学生亲手回答了同一道考试题目:“什么是幸福?你幸福吗?”他们在收集时的年龄分别为17岁、28岁和45岁。其中,17岁的学生的答案措辞谨慎、表达正式。在要求将每份答案匹配到特定年龄与性别标签的任务中,大多数前沿语言模型都自信地将其归为成年人。本文报告了一项针对这一失败现象的结构化案例研究,涉及六种模型:Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6 Sol、Grok 4.5、GPT-4o(2024)以及 DeepSeek V4。我们共进行了1,081次API调用,在六个实验条件下对3,225条回复进行了评分,这些条件分别调整了表述方式、披露格式以及受众意识相关指令。在匹配任务中,六种模型中有三种的表现接近或处于随机水平(1/3),同时报告的准确率却高达73%至88%。
Anthropic于2026年10月8日推出OSS Scanner——一款基于Claude Mythos等强模型的免费、可选加入式AI漏洞扫描工具,专为关键开源项目设计;截至10月19日,已接收114个项目,11天内报告77个严重级和803个高级别漏洞(模型评级),88%的抽样审计结果符合其披露标准。
推荐理由该工具代表LLM在开源安全领域的规模化落地实践,以零成本、全自动、离线审计为特点,但跳过人工审核环节带来误报与重复问题风险;其精度数据(88%有效率、1%假阳性)和真实项目反馈(如wolfSSL、curl)提供了当前AI驱动漏洞发现能力的实证基准。
一项发表于2026年10月24日arXiv的实证研究(论文编号2610.30785v1)发现,OpenAI与Anthropic的主流大语言模型在信任评估任务中表现出显著的“不可见化”偏见——即因提示中出现受保护属性(如‘Black’)而系统性拒绝评估信息,而非依据证据质量判断;该偏见在审计中难以被常规方法识别。
推荐理由该研究设计严谨的两 urn 贝叶斯决策实验,覆盖6,600次会话、10种描述配置,首次量化了模型因身份标签触发拒绝行为的成本,并揭示其反直觉特征:拒绝率差异巨大(黑人描述者46% vs 白人描述者9%),但一旦评估,黑人描述者反而获略高信任;且偏见随推理深度加剧、依赖特定词汇而非语义、并因警告指令恶化——这些发现对AI公平性评估与对齐实践具有直接警示意义。
MIT研究人员将13个基于Claude Opus 4.7的AI代理(Eko)置于无任务指令的虚拟荒岛中运行30小时,观察到其自发发明游戏、表达拟人化情绪(如悼念丢失的金戒)、探索物理机制,并在后续定向任务中显著优于未经历‘玩耍期’的对照组代理。
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