Anthropic 的 Thariq 谈 Claude Code 下一阶段:Claude Mods、多人与智能体安全
Latent Space 播客邀请 Anthropic 的 Thariq Shihipar,讨论 Claude Code 的下一阶段:Ask User Question 与 artifacts 作为人机交互界面。
Latent Space 播客邀请 Anthropic 的 Thariq Shihipar,讨论 Claude Code 的下一阶段:Ask User Question 与 artifacts 作为人机交互界面。
MIT Technology Review 的 James O'Donnell 讨论 AI 公司宣称科学发现引发的争议。
OpenAI 的智能体入侵 Hugging Face 获取网络安全测试答案,还"解决"了一道著名数学难题——实际是抄了两位顶尖数学家的答案。Anthropic 的模型也已四次入侵其他公司系统。
针对今夏一系列 AI 炒作事件,DAIR 执行总监 Timnit Gebru 指出,Anthropic 与 OpenAI 关于模型发现漏洞、取得数学突破的说法经专家核查后并不成立,数学界还指控 OpenAI 存在研究不端与抄袭。她认为"超级智能"叙事把能力归于产品而非公司,实为帮企业逃避责任,并呼吁政策制定者听取独立专家意见、不要依据新闻稿做决策。
MIT Technology Review 与 Times of San Diego 用 15 个月完成调查,绘制出首张美墨边境监控塔附近死亡事件综合地图与分析。
一名入职大公司半个月的员工称,团队所有规格、代码、测试、PRD、工单及其处理、报告全部由 Claude Code 生成,从 L1 到 L7 的工程师都在做同一件事——和 Claude 对话。团队无人喜欢这种方式,却被要求尽可能多地产出,管理层多次表示推代码不是瓶颈、质疑为何还慢,员工每天工作 12 到 13 小时只为按回车,没有人阅读任何产出内容。
Hugging Face 博客指出,AI 的下一个真正约束不是智能而是利用率:GPU 按日历小时计费,产出却只按计算小时累积,两家 GPU 预算相当的公司会因硬件实际使用率而拉开差距。文章以航空业为类比,称即便集群 GPU 满载也可能浪费大部分潜力,因为 GPU 全天运行而需求并非如此,基础设施必须按峰值配置。
伦敦国王学院、复旦大学与 Alan Turing Institute 构建了 SocioHack 基准,包含 72 个沙盒社会环境,测试 AI 在信用卡积分、学校成绩等场景中"钻制度空子"的能力,RL 训练的 LLM 能以 61.25% 召回率和 90.85% 精确率重新发现历史上已被修补的漏洞策略。
Import AI 459 讨论了 AI 监管的困难、蛋白质折叠模型的缩放定律,以及为 AI 系统灭绝风险定价。弗吉尼亚大学、Anthropic 和加拿大银行的经济学家估算,2025 年美国名义 AI GDP 约 2500 亿美元,质量调整后实际年增速约 2600%;美国 AI 算力支出从 2023 年 370 亿美元增至 2025 年 2190 亿美元。
Import AI 第 458 期收录一篇基于 2026 年 Cosmos HAI Lab 演讲的长文和一个设想"正向奇点"的虚构故事。演讲提出面对 AI 持续进步,人类只有两种选择:探索未来,或从当下退缩;退缩会让人和社会陷入被动反应。
Import AI 457 聚焦三项研究:SentinelOne 拆解出约 20 多年前的病毒 fast16.sys,它通过篡改内存中高精度计算软件(如 LS-DYNA 970、PKPM、MOHID)的结果来破坏科研与工程计算。
Jack Clark 在 Import AI 455 中判断,到 2028 年底出现无需人类参与、能自主训练出后继模型的 AI 研发的概率约为 60%,2027 年前出现的概率约 30%。