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-Zho-@ZHO_ZHO_ZHO · 5月8日52

“ 有人认为,只要将某些视觉元素的集合(照片、字体、插图)以赏心悦目的方式进行排布,就能得出好的布局(layout),这是对 平面设计师 职能的错误认识 ” 保罗兰德(Paul Rand)的这段正好能解释/说明 为何 目前 AI 图像生成 还不能达到真正的 设计标准 文:《Paul Rand:A Designer’s Art》

译推文引用设计师保罗·兰德的观点,指出仅将视觉元素进行美观排列不等于好的布局,这是对平面设计师职能的误解。作者借此解释当前AI图像生成技术为何尚未达到真正的设计标准。兰德强调,设计超越表面的视觉组合,涉及更深层的构思与判断,而这正是当前AI所缺乏的核心能力。

Ethan Mollick@emollick · 5月8日58

Professions with guilds or membership associations are going to get different AI policy reactions than those without The Bar & the AMA will ensure that human doctors or lawyers are legally required for key activities. There is no equivalent organization for consultants or coders

译拥有工会或会员协会的职业将获得与没有这些组织的职业不同的AI政策反应 律师协会和美国医学会将确保关键活动在法律上必须由人类医生或律师完成。而顾问或程序员则没有类似的组织

meng shao@shao__meng · 5月8日64

Claude Code 开发者 @trq212 谈:技术写作是如何改变了他的生活 Thariq 多次写出 1M+ 阅读量的技术文章,这次和 @MilksandMatcha 的访谈中,他把 AI 时代的技术写作讲得很清楚:真正有价值的技术内容,基础不是写作技巧,在于你是否做过足够具体、足够深入的工作。写作只是把这些经验变成别人能理解、能使用、能信任的表达。 写作主线可以概括为两步: 1. Sow:先做真实、有深度的工作。 你要长期研究一个问题,做实验,试不同方案,积累别人没有的细节。 2. Reap:再把这些经验讲成一个有用的故事。 不是写“我们做了 X”,而是写“这里有一个你可能需要的经验,它来自我们做 X 的过程”。 Thariq 提炼的有价值的方法: 1. 好文章往往来自长时间积累,而不是短时间写作。 他举了 Claude Code 里 “Ask User Question Tool” 的例子。文章可能两天写完,但背后的功能、实验和理解用了一个多月到两个月。文章能传播,不是因为写得巧,而是因为背后的工作本身有价值。 2. 要讲“经验”,不要只讲“项目”。 “How we built X” 通常不如 “An important lesson you might like, informed by X”。也就是说,读者不一定关心你们做了什么项目,但会关心他们能从中学到什么。 3. 被放弃的方案也很重要。 他认为很多信息藏在“没成功的尝试”里。因为这些内容能帮助读者理解为什么最终方案看起来简单,但其实经过了很多判断。 4. 尽量用简单语言。 他不反对专业术语,但反对为了显得复杂而堆术语。能用简单语言解释清楚,往往说明你真的理解了。 5. 要分享真正有价值的细节。 他提到 Claude Code 的 system reminders、prompt caching、session management、context compaction 等例子。真正吸引技术读者的,不是宏观观点,而是那些他们看完后会说“这个我之前不知道”的细节。 Thariq 对 AI 写作的判断: Thariq 并不否认 AI 的价值。他会用 Claude Code 做研究,比如让它查 Slack、GitHub、代码历史,帮助还原某个功能是怎么演进的;也会用它生成图表、做大纲、辅助头脑风暴。 但他很少直接用 AI 生成初稿,即使用了也常常重写。原因是:AI 能整理已有信息,但很难替人找到最有力量的叙事角度。尤其是技术内容,同一组材料可以讲很多故事,真正困难的是判断“现在读者最需要理解什么”。 这对今天的写作者很有参考价值:AI 让整理材料和制作配图更快,但没有取消人的判断。相反,人的判断变得更重要。

译Claude Code开发者Thariq认为,高质量技术文章的基础在于深入具体的工作经验,而非写作技巧。他提出“先深耕,后叙事”的两步法:长期研究积累独特细节,再将经验转化为对读者有用的故事。有效方法包括注重长期积累、分享经验而非单纯描述项目、披露失败尝试的价值、使用简洁语言及提供真正有价值的实施细节。对于AI写作,他肯定其在研究、图表生成等方面的辅助作用,但强调人的叙事判断不可替代——AI能整理信息,却难以决定“读者此刻最需要理解什么”,这使得在AI辅助下人的判断反而更加关键。

Orange AI@oran_ge · 5月8日53

http://x.com/i/article/2052532173870342144 # 离开 Claude,发现外面根本没下雨 跟大家分享一些最近好玩的事儿,看起来似乎毫无关联,但又都神奇地关联到了一起。 先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC,各种折腾,各种浪费时间。 有人在 Reddit 发了长帖,说自己试了十几种绕过检测的方法,每一步都记录得很详细。 下面有人回了一句:你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。 他去试了一下,结果真的又便宜又好用,还不用折腾。 原来离开 Claude,才发现外面根本没有下雨。 有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月,各种工具各种工程往上叠,效果一直搞不好。 后来朋友任鑫跟他们说,你要不换 Gemini 的模型试试? 换完模型发现所有的问题都解决了,效果比之前都要好。 原来那么多的时间和努力,在强大的模型面前都毫无必要。 有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账,算存款、算月供。 为了还贷款要选择稳定的工作,为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。 各种问题都要解决,也都有解法。 但真正的问题是: 在一个出生人口下降的趋势里,买房的目的是什么? 到底有什么是租房解决不了的问题? 到底是因为想居住还是想投资? 如果要投资是不是有远超房子的标的? 想清楚了,如何凑钱的那些问题就都不是问题。 这些小事为什么都关联到了一起呢? 前几天读了一本书叫《无穷的开始》,作者是物理学家戴维·德伊奇。 书里有个观点很好:人类一直在寻求对一件事情的更好的解释,但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的,是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。 解决问题是思维的陷阱,创造的思维才是出路。 这个道理在各个领域都成立。 ## 给谁做产品? 过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度,一个 Onboarding 可以做十页,甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。 然后 Agent 出现了,Agent 产品就一个输入框,没有 Onboarding。 Agent 它甚至不需要界面。 你花了很多年打磨的那些体验,在新的坐标系里突然不需要了。 然后你问自己一个问题:未来的增量在哪里? 到底是 Agent 增量大,还是人的增量大? 想清楚之后,很多人带来的问题就不必再解决了。 ## 产品如何定价? 追觅做割草机的时候,市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路:要么跟着卷价格,要么做一些差异化来撑住价格。 俞浩定了 1999,加了激光雷达,结果卖爆了。 他管这个叫 N+1。 以前大家习惯做减法,讲究性价比,现在可以试试做加法,做更好的产品,卖更贵的价格。 定价比别人贵 10%,直接赚钱,利润高,能加更好的硬件,能招更好的人,正向循环。 何况现在有 AI 了,其实很容易。 ## 团队如何管理? 管理团队看似是一个复杂的事情,团队有那么多人,每个人的性格不一样,工作习惯不一样。 你想把管理做好,让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书,调各种流程。 然后你会发现一个问题:不管你怎么努力,永远无法完美,总有哪里不对。 然后你就很容易忘记最重要的初心: 成立公司是为了什么?是为了成功。 那其实管理的核心目标,就只需要保证所有人的注意力都在这里: 做正确的事,正确地做事。 而其他的事情事情,根本都不重要。 企业 AI 转型也是类似。 你的的第一步是先问一个问题,不然提高 100% 也毫无意义。 这个问题就是: 这个事情,这个部门,这个组织方式,未来还存在吗? 其实如果一件事在未来不存在,你现在努力又是为了什么? 其实我们再往上层思考,来到资本主义本身。 发币、发债、通货膨胀、经济发展,这个循环已经跑了几百年。 每个国家都在里面,没有人能停下来。停下来就是衰退,停不下来就是泡沫。看上去是个死局。 马斯克最近在聊一个东西,叫"后资本主义"。他的推演是这样的: AI 和机器人会让生产力指数级增长,商品的边际成本趋近于零。 你不需要担心通胀,因为供给的增速远超货币的增速。 你不需要纠结怎么分配,因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。 他甚至说,未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。 它们直接交换算力和能源。 资本主义的答案也许不在资本主义里。 最近学习了人类奇书 GEB,全称是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》,作者候世达。这本书很厚,但核心就讲了一件事。 任何足够复杂的系统,只要你让它能谈论自己,就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指,这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的,但你在这个系统内部永远证明不了。 你唯一的选择就是跳出系统。 跳出去之后,你进入的那个新系统,它也是一个系统。它也有自己的不完备性,也有自己证明不了的东西。 完美的系统是不存在的。 但每跳一次,你都能解决上一个系统里解决不了的问题。 看看窗外,窗外是星辰大海。 看看窗外,外面根本没下雨。

译本文通过多个案例阐述跳出原有系统或思维框架的重要性。从Claude转向GPT和Codex获得更好体验,用Gemini解决多模态难题,到重新思考买房目的而非细节,均显示换用更广视角能轻松化解原有困局。产品领域,Agent可能简化复杂SaaS;追觅割草机通过“做加法”定价成功。团队管理应聚焦成功本质,企业AI转型需审视未来存在性。引用《无穷的开始》和GEB指出,好的解释需更广理论覆盖原问题,系统自指导致不完备性,必须跳出才能突破。最终,视野开阔后,解决方案自然显现。

Berryxia.AI@berryxia · 5月8日63

“顶级程序员已经彻底不写代码了。” 真的这样嘛? 失业潮不断的涌现,大厂先开刀是有原因的! Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny在开发者大会上直言:过去6个月,他几乎一行代码都没亲手写过。 他只需要一句prompt:“嘿,咱们建这个feature”,Claude就会自己写代码、跑测试、展示结果,他只负责点头或者说“这里改一下”。 以前需要他亲手敲的每一行代码,现在全交给AI了。 这意味着顶级程序员的角色已经彻底变了:从码农升级成了AI团队的指挥官。写代码成了AI的活,人类只负责定方向、把关质量、做最终决策。 未来真正的工程师,比的并不是谁代码写得更快,将会是谁能更聪明地指挥一群AI高效协作。 你准备好把自己的角色从“写代码的人”切换成“指挥AI的人”了吗?

译Anthropic Claude Code负责人透露,近半年他未亲手写代码,仅通过自然语言指令指挥AI完成开发全流程。其职责从编码转变为指挥AI团队,重点在于制定方向、质量把关和关键决策。未来工程师的核心竞争力将体现在高效管理和协同多个AI工具的能力上。

Berryxia.AI@berryxia · 5月8日26

我就想知道他们这几个人天天“Chinese Guys” 到底是谁? “三天”“数小时”赚去18w美金! 能不能让我们认识下自己的同胞啊…… 真是…… 开局一张图 故事全靠编。

译推文作者质疑一则关于“中国交易员”利用自动化系统在六个月内赚取18万美元的传闻真实性。传闻描述该交易员通过N8N构建六个工作流,整合Readwise、Whisper API等服务,自动将文章、播客和语音笔记存入Obsidian知识库。每天早晨6点,神经网络分析师分析新旧信息关联,生成三个交易策略,系统仅在策略置信度超过90%或与现有论点矛盾时推送通知。月成本约120美元,据称可替代八人量化团队。但作者指出故事缺乏具体人物信息,可能属于虚构,并表达了对这些“同胞”真实身份的好奇。

Berryxia.AI@berryxia · 5月8日64

神经网络居然“说的是英语,想的却是形状”。 Goodfire AI今天直接把这个被忽略已久的真相摆了出来: 模型内部不是一堆离散特征,而是一堆丰富、弯曲的几何结构:时间、空间、数字、颜色、生命树…… 全都在激活空间里沿着曲线和曲面排列。 他们正在发布一系列研究,把“神经几何”当作理解、调试和精准控制模型的新前沿。 最直观的例子就是星期几:在模型激活里,它不是一条直线,而是一个完美的圆。 线性插值会让输出彻底混乱,但沿着这个圆形流形走,就能干净地从周一滑到周五。 另一个例子是“mountain car”世界模型,位置被编码成一条意大利面一样的弯曲路径。沿着路径操作,模型行为连贯;线性操作则直接让小车瞬移和崩溃。 这才是真正能把AI从黑箱拉到可控的关键。 他们还顺手对比了当前流行的SAE方法——那些方法往往把完整的几何结构打成碎片,反而看不清整体语义。 第一篇和第二篇研究已经放出,值得立刻看完。

译Goodfire AI提出“神经几何”概念,揭示神经网络内部并非离散特征,而是由丰富、弯曲的几何结构构成。例如,星期几在激活空间中呈现为圆形流形,“mountain car”世界模型中的位置则编码为弯曲路径。沿这些几何结构操作能实现连贯、可控的模型行为,而传统线性插值会导致输出混乱。该研究将其视为理解、调试和精准控制AI模型的关键前沿,并指出当前流行的SAE方法因碎片化处理而难以捕捉整体语义。相关系列研究已开始发布。

Ethan Mollick@emollick · 5月8日60

So Mythos was, indeed, not marketing hype. Remember this is a general purpose model that just happens to be good at finding exploits because good models are good at lots of things. Expect similar from OpenAI & Google. And from open models in 8 months. https://hacks.mozilla.org/2026/05/behind-the-scenes-hardening-firefox/

译Mythos确实不是营销炒作。 请记住这是一个通用模型,恰好擅长发现漏洞,因为优秀模型本就具备多重能力。预计OpenAI和谷歌也会有类似表现。开源模型在8个月内也将如此。https://hacks.mozilla.org/2026/05/behind-the-scenes-hardening-firefox/

Chubby♨️@kimmonismus · 5月8日33

No.

译不。

François Chollet@fchollet · 5月8日64

A few major use cases for agentic coding for me: 1. Adhoc data visualizations. Anytime I have a question that can be answered quantitatively, I generate some code to make a plot. 2. Adhoc data annotation UIs. In ML, "make your own dataset" is often the answer, and that used to take a lot of custom UI work. 3. Adhoc CLIs for existing code. With visual elements.

译对我而言,智能体编程的几个主要应用场景: 1. 临时数据可视化。每当遇到可通过量化分析解答的问题时,我会生成代码来绘制图表。 2. 临时数据标注界面。在机器学习领域,“创建专属数据集”往往是关键,而这过去需要大量定制化界面开发工作。 3. 为现有代码创建临时命令行界面。需包含可视化元素。

Orange AI@oran_ge · 5月8日39

现在世界上还有比 GPT 5.5 性价比更高的模型吗? 没有!

Sam Altman@sama · 5月8日45

way cooler to help software developers pokemon-evolve into superheroes than to try to replace them it is insane what one really good person can do now

译帮助软件开发者像宝可梦进化般成长为超级英雄,远比试图取代他们更酷。 如今一个真正优秀的人所能做到的事,简直不可思议。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月8日41

I often find it more exciting to read about the practical advantages of AI in real-world applications. Back in 2025, I already had the impression that Google's AlphaEvolve was flying under the radar. AlphaEvolve is a Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms. Since 2025, it has been used to improve their in-house TPUs. Just one example: "AlphaEvolve has been used as a regular tool to optimize the design of the next generation of TPUs. It also helped discover more efficient cache replacement policies, achieving in two days what previously required a concerted, human-intensive effort spanning months." These are the examples that illustrate why Dario Amodei repeatedly refers to exponential growth. There is no area where AI isn't already helping to make progress - hardware, software, everywhere.

译作者认为关注AI在实际应用中的优势更令人兴奋,并以Google的AlphaEvolve为例。AlphaEvolve是一个基于Gemini的编码智能体,自2025年起被用于优化下一代TPU的设计。它在两天内就发现了更高效的缓存替换策略,而此前这需要人类团队数月的密集工作。这类实例印证了AI能力呈指数级增长的观点,表明AI已在硬件、软件等各个领域推动进步。

Nathan Lambert@natolambert · 5月8日63

Work led by @jacobcares showed that little compute for building an LLM is actually in the final runs. The vast majority of compute goes to developing a recipe. Creating the recipe openly is a huge lever in making sure the research community's compute pushes to new knowledge.

译由 @jacobcares 主导的研究表明,构建大语言模型的算力消耗很少集中在最终训练阶段,绝大部分算力实际用于开发算法配方。 公开创建算法配方是确保研究界算力能推动新知识产出的重要杠杆。

MiniMax (official)@MiniMax_AI · 5月8日45

"The singularly most important thing is - are you at the frontier?" Our President of Global Business, Linda Sheng, sat down with @EricNewcomer at Cerebral Valley Voice Summit by @NewcomerMedia yesterday to talk about the AGI race, the pressure of public markets, and why being at the frontier is the only thing that truly matters. This is why we build the way we do at MiniMax.

译MiniMax全球业务总裁Linda Sheng在Cerebral Valley Voice峰会上指出,在AGI竞赛中,唯一重要的是是否处于技术前沿。她强调公开市场对快速变化的语音AI领域存在认知差距,上市公司仍需按季度交付业绩,但这不应动摇聚焦前沿技术的核心战略。MiniMax正是基于这一理念构建其发展路径。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月8日66

Head of Claude Code Boris Cherny at Anthropic's annual developer conference in San Francisco on how his life changed in the last 6 months with AI writing all the code. "About six months ago what happened is all the code that I used to have written by hand now Claude writes. And I just prompt Claude. So I talk to Claude and I'm like, hey, let's build this feature. It builds a feature and it tests it. And then it shows me. And I'm like, yeah, that's good. Or no, wait, make this change. And then it makes the change. " --- From 'CNBC Television' YT channel (link in comment)

译Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny在开发者大会上表示,过去六个月他的编程工作方式彻底改变。此前所有手写的代码现在均由Claude生成。他只需向Claude提出指令,例如要求构建某个功能,Claude便会完成开发、测试并展示结果。他随后可进行审核,要求调整或直接批准。这一转变体现了AI编程助手已能深度参与实际开发流程。

Ethan Mollick@emollick · 5月8日52

OpenAI for Excel is quite useful (as is Claude for Excel), so it is surprising, that, unlike Claude, there is no OpenAI for PowerPoint, especially because it is where OpenAI has a big advantage: Imagegen-2 can make very good slides/images directly, where Claude has no image maker

译OpenAI for Excel相当实用(Claude for Excel也是),令人惊讶的是,与Claude不同,目前没有OpenAI for PowerPoint,尤其因为这是OpenAI的一大优势所在:Imagegen-2可以直接生成非常优质的幻灯片/图像,而Claude没有图像制作功能。

elvis@omarsar0 · 5月8日39

Hacker News → LLM Artifact I built the most personalized HN feed. It only tracks topics I do research around based on memory and LLM wiki. No point in storing bookmarks. With a few automations, rules, skills, and proactive agents, you can make the feed whatever you want.

译Hacker News → LLM Artifact 我构建了最个性化的HN订阅源。 它仅根据记忆和LLM知识库追踪我研究的相关主题。 存储书签已无意义。 通过一些自动化流程、规则、技能和主动代理,你可以将订阅源定制成任何你想要的样子。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月8日57

The xAI / Anthropic compute story is not about one company having GPUs and the other wanting them. It's that they have opposite problems. xAI reportedly runs one of the largest GPU fleets in the world. Yet according to The Information, its recent model FLOPs utilization was around 11%. Buying GPUs is only half the battle. Turning them into actual work is the other half. Anthropic looks like the mirror image. Claude demand is running ahead of available capacity. Revenue run-rate passed $30B, up from roughly $9B at the end of 2025. Its $1M+ business customers doubled from 500 to 1,000+ in under two months. The new SpaceX compute capacity is immediately being converted into higher Claude Code and Opus limits. So the real compute race may not be about who can announce the biggest cluster. It's about who can digest compute fastest. xAI shows that raw GPU ownership can outpace operational absorption. Anthropic shows what happens when product demand is so intense that new capacity instantly becomes more usage, higher limits, and more revenue. The scarce resource is no longer just GPUs. It's the ability to turn them into products people pay for to be honest.

译xAI与Anthropic在算力运用上呈现出镜像困境。xAI虽拥有全球顶尖的GPU集群,但其模型计算利用率仅约11%,凸显出将硬件转化为有效算力的挑战。相反,Anthropic面临需求远超供给的局面:其Claude收入年化已超300亿美元,百万美元级企业客户在两个月内从500家激增至1000家以上,新增的算力被立即转化为更高的使用限额和收入。这场竞赛的关键已非单纯比拼集群规模,而在于“算力消化效率”——即谁能最快速地将原始计算资源转化为可盈利的产品能力。稀缺资源正从GPU硬件本身,转向这种高效的转化能力。

Ethan Mollick@emollick · 5月8日62

It is remarkable how quickly this market shook out. Anthropic & OpenAI are in business take-off, at least: they have the model development, enterprise deals, compute deals, government & press attention and consumer recognition. Only potential competition is Google (& maybe Meta)

译这个市场如此迅速地洗牌令人瞩目。 Anthropic 和 OpenAI 至少已进入商业起飞阶段:它们拥有模型开发、企业合约、算力协议、政府与媒体关注以及消费者认知。 唯一的潜在竞争者是谷歌(或许还有 Meta)

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月8日32

Anti-Clanker movement reflects discomfort with AI entering physical human domains.

译反AI运动反映了人们对AI进入人类物理领域的不适感。

elvis@omarsar0 · 5月7日64

Top skill to learn today: AI Agent Evaluation. Anyone can build AI agents now but the difference is in the quality that's only possible via proper evals. Wrote some thoughts on evaluating production AI systems in n8n. Insights, templates, and examples to try at your own pace.

译当前AI智能体(Agent)构建门槛降低,其质量差异的核心在于能否进行恰当的评估。真正的挑战在于生产环境中可能出现的“静默漂移”——即使通过所有测试,系统质量仍可能在无报错的情况下悄然下降。解决方案并非加强部署前测试,而是建立持续评估机制。这已成为区分AI系统优劣的关键技能。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月7日43

Inference from context instead of constant instructions. An agent that gets the assignment without hand-holding. @ThineAI 's AI agent can absolutely serve as a proactive co-founder for freelancers. Freelancers spend up to 40% of their time on admin tasks like contracts and invoicing. can absolutely vouch for that and it's such a wastage of time and energy and AI can change that life forever.

译基于情境推理而非固定指令。无需手把手指导即可理解任务的智能体。 @ThineAI 的AI代理完全能成为自由职业者的主动型联合创始人。 自由职业者高达40%的时间耗费在合同、开票等行政事务上。我对此深有体会——这简直是时间与精力的巨大浪费,而AI能彻底改变这种生活。 [引用 @pratyush_r8]:freelancing can be less daunting with @ThineAI

Ethan Mollick@emollick · 5月7日59

The inability of AI systems to act as their own deployment consultants, process mappers, and change management experts is what makes AI use in enterprises so “normal” - the tools are powerful, but you need a lot more to transform enterprises. Possible to imagine that changing .

译AI系统无法自行担任部署顾问、流程规划师和变革管理专家,这正是企业AI应用如此“常态化”的原因——工具虽强大,但企业转型所需远不止于此。可以想象这种情况将会改变。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月7日55

Obsidian 作者这两条推很有意思。 Markdown 文件已经事实上成为了当前 AI 文件交互的一个 Schelling point。 大家都默契地选择将自己的文本文件系统变为 Markdown 格式后再进行其他工作。 Markdown 赢得了 AI 时代文本格式的战争。基本上,现在 AI 时代的文本格式和内容展示被局限在了 HTML 和 Markdown 两个部分: 我们最近经常看到圈子里的朋友在发送文本的时候用 Markdown。 在进行演示的时候用的是 HTML(包括最近层出不穷的 PPT Skills 也都是以网页的形式去推广的)。 既然 Markdown 已经成为了事实上的基准,那我们就应该进行下一步了。 Markdown 本身的展示目前非常死板,市场想要更多、更独特的方式来和现有的 Markdown 文件去交互。 当 6 年前 Obsidian 把本地文件夹、双向链接和知识图谱跟 Markdown 结合起来的时候,很多人不太理解这个产品,觉得很难用。 但现在它不仅是个人知识管理的常态,也是 AI 内容管理非常重要的一种方式。 例如我的 CodePilot 里面没有复杂的 memory 机制,所有的 memory 其实都是靠 MD 文件完成的。所以目前需要跳出文本编辑器的思路: 最近很多人在做 Markdown 编辑器,但其实应该跳出这个思路。 将 Markdown 作为一个数据去使用,构建更加跳脱常规的人机交互体验。 比如我的 CodePilot 里的 widget,它可以支持让 AI 用你本地的 memory 和 Markdown 文件作为数据来源。 当你的本地文件发生变化时,你的 widget 组件也会随之发生变化。

译Markdown已成为AI时代文本文件交互的事实标准,与HTML共同主导内容展示。当前市场需要超越传统编辑器思路,将Markdown视为数据源,构建更灵活的人机交互体验。例如,AI工具可利用本地Markdown文件实现动态记忆与组件更新。Obsidian早期结合本地文件、双向链接与Markdown的理念曾被视为“怪异”,但如今已被广泛接受,这提示行业应寻找下一个突破常规的创新前沿。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月7日50

过去一段时间,最值得的硬件投资可能就是我那个最低配的 Mac mini 了。 在年前买了以后,到现在几乎只关过一次机;在我出门旅游之类的时候,它一直运行得非常稳定,相当于一个自己的 Agent 服务器了。 随着里面跑的东西越来越多,现在有时候感到有点捉襟见肘了,所以就换了一个 Mac Studio。 结果发现 Mac Studio 现在供货也不足了,官方渠道买的话要等好久。

译作者认为最低配的Mac mini是过去一段时间最值得的硬件投资,它运行极其稳定,几乎不关机,可作为个人Agent服务器使用。随着运行任务增多,Mac mini性能捉襟见肘,因此决定升级到Mac Studio。但发现Mac Studio目前供货不足,通过官方渠道购买需要等待很长时间。

Ethan Mollick@emollick · 5月7日45

Don’t let the exponential gains in ability fool you: there are fewer real grand plans in AI (or frankly any field of human endeavor) than you think. Companies are pivoting as the market changes, sometimes models are really good or really bad, and a lot of stuff is just improvised

译别让能力的指数级增长迷惑你:人工智能(或坦率地说任何人类探索领域)中真正的宏大规划比你想象的要少。公司会随着市场变化而调整方向,有时模型表现极好或极差,许多事情只是即兴而为。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月7日11

5 千多 Star 了,上涨速度真快啊

Berryxia.AI@berryxia · 5月7日61

真的,只有大牛才敢站出来这么说! 全世界公认的最聪明的人之一,Terence Tao,亲自站出来把AI最致命的缺陷直接戳破了。 他问了一个所有人都回避的根本问题: “我们该如何使用一个强大、却极度不可靠的工具?” AI的核心方程写得清清楚楚: W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b 它不是在追求“正确”, 而是在追求“看起来正确”。 所有权重都被优化成plausibility(似是而非),而不是veracity(真实性)。 于是我们造出了一个超级会“装”的镜子: 它在医学、金融、法律等领域,能用最自信、最流畅的语气, 给你最危险、最错误的建议。 “Convincing”和“Correct”之间的鸿沟, 才是AI时代最致命的风险。 我们越是依赖它,它就越容易把我们带进自己都看不出来的陷阱。 当最顶尖的数学家都在认真讨论“如何安全使用不可靠的AI”时, 我们普通人还在为“它写代码好快”鼓掌吗? 这段视频值得每一个用AI的人反复看。

译数学家陶哲轩指出,以公式 W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b 为核心的AI,其根本缺陷在于优化目标是输出“看似合理”的结果,而非追求真实性。这使AI成为一个“极具说服力的镜子”,能在医学、金融等关键领域以高度自信的语气提供危险错误建议。“说服力”与“正确性”之间的巨大差距,构成了AI时代最致命的风险。当顶尖学者已在严肃探讨如何安全使用不可靠的AI工具时,公众更应超越对表面效率的赞叹,正视这一系统性隐患。

Ethan Mollick@emollick · 5月7日24

“She said the theme of this party is the industrial age. And you came in dressed like a train wreck.” Asking AIs to think of the equivalent to this Hold Steady lyric, but for AI. Claude was the clear winner: "...And you came in dressed like slop."

译她说这个派对的主题是工业时代。而你穿得像一场火车残骸。 让AIs想出与这首Hold Steady歌词等价的内容,但是针对AI。 Claude是明显的赢家:“...而你穿得像剩饭。”

swyx 🌉@swyx · 5月7日31

openclaw + cline velocity is underrated

译openclaw + cline velocity 被低估了

宝玉@dotey · 5月7日76

http://x.com/i/article/2052198374636404736 # Anthropic 兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 最新对话:Claude 为什么一直限速? 在 5 月 6 日的 Code with Claude 旧金山场上,Anthropic 兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 一起坐到了台上。这是 Anthropic 第二届开发者大会,同一天,Anthropic 刚刚宣布与 SpaceX 签下 Colossus 1 数据中心的全部算力(超过 300 MW、22 万张 NVIDIA GPU)。 主持这场对话的是 Anthropic 首席产品官 Ami Vora(2026 年 1 月接替转去 Labs 的 Mike Krieger)。话题从“指数曲线上的体感”开始,覆盖开发者生态、模型训练逻辑的下一步、Anthropic 在能力释放上的取舍,一直聊到未来六个月最让 Dario 兴奋的能力变化。 下面是这场约半小时对话的整理,原视频来自 Anthropic 官方 Code with Claude 系列。 原始视频:https://www.youtube.com/watch?v=7xco5Qd2Oo8 ## 要点速览 - 一,Anthropic 原本按“每年 10 倍”准备算力,但 2026 年第一季度的实际增速年化下来约为 80 倍,这是 Claude 一直在限速的直接原因。Dario 直说希望增速回到 10 倍,“80 倍太疯狂了,扛不住”。 - 二,Dario 一年前在去年的 Code with Claude 上对 Mike Krieger 说,2026 年会出现第一家“一人估值 10 亿美元”的公司。如今离 2026 年结束还有七八个月,目前的最新进展是:已经出现两人估值 10 亿美元的 AI 公司,以及单人估值数亿美元的案例。 - 三,软件工程师是 AI 在整个经济中扩散的“先行指标”。开发者怎么用 Claude,预示了其他行业未来怎么用。 - 四,编码能力进步快,是因为它“可验证”(跑单测就知道行不行)。下一个真正难啃的,是安全、设计质量、code review 这些没法用单测自动判定的“主观”能力。Anthropic 正在训练模型攻克这些,也会反哺写作和科研。 - 五,“光与影并举”(Hold light and shade)是 Anthropic 的内部文化原则。最新案例是最强模型 Mythos:因为它能识别和利用软件漏洞,公司没有公开发布,而是走 Project Glasswing 的限定路径,发给 50 多家机构去强化防御。 - 六,Dario 最期待未来六个月的能力变化,是组织级 AI。AI 不再只是替一个人做完很多人的事,而是在一群人组成的组织里把这件事重复做很多次。 ## 【1】80 倍的年化增速,是什么体感 Ami 一开场就抛出了个灵魂拷问:你们俩是真正切身感受这条指数曲线的人,这种增长是什么感觉? Daniela 接话先用了一个公司内部的梗。Anthropic 的 Slack 里有一个“过山车”的表情包,斜率突然垂直拉起来的那种。她说自己和 Dario 像分别坐在车头和车尾,“看你坐哪头,得到的鞭甩感不一样”。她接着补了一句让台下笑出声的话: > 我们是有点不太确定,开过山车的那个操作员,是不是一个心智状态可疑的、暑假来打工的 15 岁小孩。 (“We're not totally sure that the operator of the roller coaster isn't like a 15 year old who's doing a summer job of like questionable level of sound mind.”) Dario 的回答更“理科”。他说自己和几位联合创始人十多年前就是通过 scaling laws(规模化定律,即模型能力随训练算力呈可预测的增长)写下了这条曲线,预测过“先花 1000 美元一个月,然后 1 万、10 万,一直到几千亿,模型在这个任务和那个任务上会做到什么程度”。所以从纸面上看,眼前发生的一切其实是预测之内。 > 注: Dario Amodei 2014 年在百度研究院参与 Deep Speech 2 项目时首次观察到“规模越大、性能越好”的规律,2020 年在 OpenAI 合著发表了影响深远的规模定律论文。Anthropic 的七位联合创始人中多人参与了这项研究。这也是他说“十多年前就预测了这条曲线”的背景。 但他说,把曲线写在纸上和亲眼看见这条曲线变成现实,是两回事。他用了《星际穿越》里那个著名的场景做类比:飞船降落在一个靠近黑洞的星球,星球上的浪有 2000 英尺高。 > 我以前是物理学家,广义相对论里物质能被剪切到什么程度,公式我都懂。但你真的在人类尺度上看见这一幕,是另一种深层的、令人不安的怪。Anthropic 内部每一年都是这种感觉。 (“I was a physicist, I know the math, the general relativity, how much things can be sheared. But actually seeing it on human scale, there's something deeply, it's kind of deeply strange and unsettling about seeing it actually happen.”) Dario 接着把“指数曲线”具象化到了三个数字上。 第一,今年是公司历史上第一次,Claude 让 Anthropic 内部 PR(pull request,代码合并请求)的数量出现了曲线向上的拐点。Claude 写代码的速度,超过了人加进来的速度。 第二,公司的外部增长,今年第一次“超过了指数”。Anthropic 原本按“每年 10 倍”做算力规划,做了从“几乎不增长”到“涨 10 倍”的多版本预案。但 2026 年第一季度,如果按当季度速度年化,营收和使用量是 80 倍。 > 注: Dario 在表述时用了“if you were to annualize it”的限定语,这意味着 80 倍是将单季度爆发外推至全年的数字。实际全年增速不太可能维持在这个水平,但即便打折,这个数字仍然远超公司的 10 倍规划弹性。 第三,这就是为什么 Anthropic 一直在限速。Dario 用了“道歉式”的语气: > 80 倍太疯狂了,是真的扛不住,我希望它能回到正常一点的数字,比如就 10 倍。 (“I hope the 80x growth doesn't continue 'cause that's just crazy and it's too hard to handle. I hope for some more normal numbers, a mere 10x.”) 他随后把话题接到了今天的另一条新闻: > 你们今天看到 SpaceX 的算力交易了,我们在尽全力把更多算力拿到手,会在我们能力允许的范围内尽快传递给你们。 (“As you saw today with the SpaceX compute deal, we're working as quickly as possible to provide more compute than we have in the past.”) > 注: Anthropic 在 5 月 6 日同步公布的新闻是,与 SpaceX 签订协议,使用 Colossus 1 数据中心(位于田纳西州孟菲斯,原属 Elon Musk 旗下的 xAI)的全部算力,“一个月内”上线超过 300 MW、22 万张以上 NVIDIA GPU。Anthropic 的其他算力交易包括:与 Amazon 高达 5 GW 的协议(其中近 1 GW 在 2026 年底前上线)、与 Google + Broadcom 的 5 GW 协议(2027 年开始上线)、与 Microsoft + NVIDIA 的 300 亿美元 Azure 算力战略合作。Musk 此前曾多次公开批评 Anthropic 和 Dario,但在 5 月 6 日同步发推称,自己上周和 Anthropic 高层接触后“留下了好印象”。这桩交易公告本身就是这场访谈“算力是真实瓶颈”叙事的最直接背书。 ## 【2】为什么 Anthropic 把开发者放在用户金字塔最上面 Ami 接着把话题转向开发者社区。这一天的会场坐的几乎全是开发者,她想听 Dario 和 Daniela 怎么定位这个群体。 Daniela 说得很直接:在很多意义上,开发者就是 Claude 最重要的用户。这里面有几层原因: 首先,Anthropic 自己内部就以开发者为主,他们对自己造出来的工具最敏感。 其次,开发者社区给的反馈是真诚的。做过产品的人都明白这有多稀缺: > 你做出一个产品,看几个数字觉得“还不错”,但开发者社区跟你互动的那种实在感,完全是两码事。 (“You build a product and you're like I see some numbers like those are nice but...the genuineness with which the developer community I think engages with us is something that is so special.”) 最后,Anthropic 从第一天起就“主要为开发者和企业”做产品,Daniela 觉得这在 AI 圈里其实不太常见。 她列出 Claude 已经渗透进的领域,包括医学、软件开发、金融服务,几乎每个行业都有以开发者为核心的公司在用 Claude 重塑业务。她把这种关系描述成“既是特权也是责任”。 Dario 从另一个角度补充。他说,技术在经济里不会均匀扩散,软件工程师永远是最快采用新技术的那群人。所以这场行业聚光灯都打在编程上不是偶然,“它是接下来整个经济会怎么被 AI 改造的微缩预演”。 ## 【3】“一个人 10 亿美元公司”的赌局,还剩七八个月 Dario 接着把“开发者”这条线引向一个具体赌局。他说大约一年前,也就是 2025 年的 Code with Claude,Mike Krieger 当面问过他: > 第一家估值 10 亿美元、只有一个人的公司,会在哪一年出现? Dario 当时的回答是 2026 年。如今还剩七八个月。台下笑了。Dario 半开玩笑半认真地补充: > 在指数曲线上,七八个月已经是一辈子了。 (“That's eternity on the exponential.”) 他透了个底:已经出现两人估值 10 亿美元、用 AI 起家的公司,也出现单人估值数亿美元的案例,但严格意义上“一个人 10 亿美元”还没兑现。在他看来,这件事真正的含义不是“省人工成本”,而是单个有想法的个体或极小团队,第一次有可能用几年才能积累起来的资源量级,去做出他们想象中的事。 > 我们已经从“模型在帮我们写代码”,走到“模型在帮我们把软件工程当成一个任务来思考”,再走到“模型在帮我们把整个商业单元、整个经济单元当成一个任务来思考”。 > 注: Mike Krieger 是 Instagram 联合创始人,2024 年加入 Anthropic 任首席产品官,2026 年 1 月转去新成立的 Anthropic Labs 担任技术员,专注实验性产品孵化(最有名的当下项目就是后文提到的 Mythos),由 Ami Vora 接任 CPO。Dario 在那场对话里给出的概率是“70%-80% 会发生”。这场赌局的终点是 2026 年 12 月 31 日。不过他没有给出“两人公司十亿美元”的具体案例名称,这个说法目前无法独立验证。 ## 【4】单 Agent 走向多 Agent,下一个瓶颈是验证 Ami 顺势问 Dario,开发者使用 Claude 的方式接下来会怎么变。Dario 给出几条相互咬合的趋势。 第一条,从单 Agent 走向多 Agent。一个开发者手上不再是一个 Claude,而是一群 Claude,可能还构成层级关系,上层 Claude 把任务再分包给下层 Claude。Dario 用了一个他经常用的比喻: > 我们正在朝“数据中心里的天才之国”走。现在还在“一屋子聪明人”这个阶段,正在往上爬。 (“We're gradually making our way to the country of geniuses in the data center. We're starting with a team of smart people in a room or something.”) 第二条,Claude Code 目前主要在帮“个人”提效,但 Anthropic 越来越多在思考“整个团队、整个组织”的提效,让一群人加上一群 Claude 的整体产出超过简单相加。 第三条,也是 Dario 反复强调的:要看 Amdahl's law(阿姆达尔定律)。当某一段被加速到极限时,瓶颈会跳到没被加速的那一段。 > 你提到 PR 数量,如果你在一个组织里,能写 3-4 倍的 PR,你会立刻意识到,原来还有一堆别的东西在拖着你。如果只把这一段跑得飞快,其他没跟上,反而会出事。 (“If you're living in a world where you can, within an organization, write three or four times as many PRs as you could previously, you start to understand there are all these other things that are holding you back or that will go wrong if you speed up just that and not everything else.”) 他点出这些“其他东西”具体是什么:安全、验证、code review、设计质量。Anthropic 接下来要做的,不是单点再提速,而是把这一整圈瓶颈一起抬起来,让加速能“平稳、可靠地”释放出来。 > 注: Amdahl's law 出自 1967 年计算机科学家 Gene Amdahl 提出的并行计算公式,原本说的是:一个程序里如果只有部分能被并行加速,另一部分必须串行,那么整体能跑多快受限于那段串行的部分。Dario 把它借来描述工程组织的协作瓶颈,这是他这场对话里反复回到的核心分析框架,后面讨论产品和模型训练时还会再用。 ## 【5】训练模型的方式也得跟着变 Ami 追问:这些趋势会不会反过来改变 Anthropic 训练模型的方式? Dario 的回答有两层。 第一层是已经在发生的事:Anthropic 正在用 Claude 加速 Claude 自己的开发。 第二层更有意思。Dario 说,软件工程之所以是 AI 进步最快的领域,是因为它有一个特殊性:可验证。给模型一段代码任务,它写出来,跑单元测试就能立刻判定对不对。这个反馈回路简单粗暴有效,所以训练效率特别高。 但软件工程里还有一大块东西不可验证: > 这段代码“真的对吗”?能不能找到错误?有没有安全问题?这些就没那么容易验证了。 (“Is this thing really right? Can we find errors? Are there security issues? Not quite as verifiable.”) 这里面的道理很直接:训练效率取决于验证的容易程度。代码能跑测试,对错一目了然,所以训练进步快;安全分析和设计判断没有这种自动验证机制,进步就慢。一旦 Anthropic 在这些“半主观”任务的训练上取得突破,受益的就不只是软件工程,写作、科研等领域也会跟着受益。 他用 Amdahl 定律重新概括了这件事:在软件工程内部,那些“软的、主观的”能力,因为是当前的瓶颈段,反而会变得不成比例地重要。 ## 【6】使命:在快速发布和负责任发布之间走钢丝 Ami 转向使命这个话题。Anthropic 体量在变大,整个行业的赌注也越来越高,外界最该了解 Anthropic 的到底是什么? Daniela 给了两根支柱。 一根是“如何把这项有变革性的技术做好,让它对所有人都有益”。Claude 是一个工具,能放大人创造的野心和能力,这是机会的一面。 另一根是承认风险:劳动力被冲击的风险、技术发布是否安全、对人是否真的有益。 Daniela 说,Anthropic 想做的事,是把这两端“等量齐观”地处理。她引出了一个公司内部的文化关键词:“Hold light and shade”,光和影并举。 她举了刚发布不久的“Mythos 和 Glasswing”作为例子: > Mythos 这种能力级别的模型,能用它做出的事情潜力巨大。但因为存在一些安全方面的脆弱点,我们想在发布上稍微小心一点。 她这样总结这种纠结: > 我们这种平衡其实挺微妙的。我们想尽快把东西发出来、做最好的产品、发布最强的模型,但我们也想做得负责任一点。我们大多数决策的出发点,都是在这两个支柱之间来回校准。 > 注: Claude Mythos Preview 是 Anthropic 2026 年 4 月发布的预览版模型,在网络安全任务上展现了跨代能力,在多个主流操作系统和浏览器中发现了大量零日漏洞。Project Glasswing 是配套的防御安全联盟,联合数十家关键基础设施组织使用 Mythos 扫描和修复漏洞。正因为这些安全风险,Mythos 被限制在极小范围内发布。转录稿中的“Glassman”疑为“Glasswing”的语音识别错误。 ## 【7】指数曲线下的产品观:为 AI 做产品 vs. 用 AI 做产品 谈到产品,Daniela 先调侃了一下 Ami。她说“你刚刚说我和 Dario 在产品上'leaned in a lot',翻译成人话就是:你俩天天插手我业务,能不能让我安静干活”。 但她话锋一转,承认两人确实在产品上很较真,因为产品就是 Anthropic 想做的事的对外呈现。她还说了一个比较少听到的视角:在 Anthropic 内部,“产品”和“研究”是两条互相牵引的输入。有时候你会觉得“我们应该建一个更好用的工具”,但更多时候,“产品创新是被模型涌现出来的新能力推着走的”。 她举的例子是编程:Anthropic 一开始并没有从第一天就立志做一个编程产品。是某个时间点,团队发现模型已经能写出“还不错、不完美”的代码,又观察到很多深度用户本身就是开发者,自然萌生出“我们应该给这个群体做点什么”的念头,最后才有了 Claude Code。 Dario 接着把这个话题拆得更具体。他说有两件事要分开来看:在 AI 时代做产品(building products for AI)、用 AI 做产品(building products with AI)。 先说前者。他给出了 AI 时代做产品最关键的几条规律。 第一,AI 时代做产品的特点是技术底盘在飞速变化。2010 年代的产品时代,技术底图按部就班,偶尔有一个新框架。在 AI 时代,能力台阶每跨一档,原本死活做不出来的产品突然“亮起来”。所以内部要持续做实验,“哪怕这个东西现在做不出来,过几个月再回来试一次”。 他给了一个亲历的例子: > 我们 2022 年其实试过类似 Claude Code 的东西。当时挺挫败的,理念是对的,但模型太傻,根本榨不出价值。我从 2015 年开始就在训练这些模型,他们是真的,是真的傻。 (“If we had tried to do Claude Code in 2022, it wouldn't have worked because the models wouldn't have been strong enough...I've been training these models since 2015. They were really dumb.”) 第二,AI 时代里,产品的饱和点是被模型变得太强而推到的。Dario 说 chatbot 形态已经接近饱和,市场仍然很大,但模型继续变聪明,对 chatbot 形态的边际增益已经不明显。今天每一档新能力,更多体现在 Claude Code 这种 agentic(智能体)形态上。 第三,API 这个市场永远不会消失。因为新产品永远在出现,Anthropic 内部如此,外部更是如此。code 之外,写代码的人在做的医疗、法律、金融应用,每多一档模型能力就会多出一批新应用空间。 第四(也是回到 Amdahl 定律),用 AI 做产品时,他在公司内部观察到一个现象:发布速度被加速了 2 倍、4 倍、5 倍,但接下来“系统性的债”开始浮现。 > 用 AI 加速发布,是真的可以做到一年前做不到的产能;但你也会以惊人的速度积累技术债。然后你被迫问:能不能也用 AI 来还这些债,或者至少帮我们盯住债是什么?再然后你会发现,团队不得不用一种完全不同的方式协作。这些事每个月都会冒出新的认知。 (“It's possible to accumulate an extraordinary amount of internal technical debt when you ship that fast. And so then you have to say, well, can we also use the AI models to undo that technical debt or keep track of what it is that we're doing?”) 也因此,AI 时代不只是发布节奏更快,“连'你怎么做事'本身都被迫高频升级”。 Ami 借这个话题加了一句自己的体感:问题本身是不会变得那么快的,人始终是人。但你必须保持“用新眼光看技术”,并且接受“你每天的工作内容也在变,因为瓶颈每隔一段就跳到新的地方”。 ## 【8】未来六个月,最让 Dario 兴奋的能力 Ami 让 Dario 用一句话回答:未来六个月,模型能力上最让你兴奋的是什么? Dario 给了个跨维度的答案:从“个人级 AI”跃迁到“组织级 AI”。 > 让我兴奋的是这个想法:AI 不只是替一个老板做完很多人的事,而是 AI 在一群人组成的组织里,把很多人的事重复做很多次。 (“AI is not just doing the work of many people working for one person, but that it does the work of many people many times over by operating within an organization of humans.”) 他把这条线索和“一个人 10 亿美元公司”的赌局连了起来:那个赌局可能反而被低估了。真正会发生的更可能是“一群人加上 AI,把以前几百几千人的工作做完”,而不是“一个人独立创业撑起一个 10 亿”。 ## 【9】最打动他们的 Claude 用例 最后 Ami 把话题切给 Daniela:让你最有触动的用户用例是哪些? Daniela 举了几个反差极大的例子。 第一个是全球南方的移动医生项目。某些地区想见到一个真正的医生很难,要走几十英里土路才能到最近的城市。但当地人仍然有疾病和健康问题。开发者用 Claude 做出“问诊式”的接口,给出经过把关的医疗建议,把模型能力翻译成在低资源场景里能落地的工具。 她也提到了生物医学研究领域的加速,这是她一直关注的方向。 后面两个更私人。一位开发者用 Claude 把一段已经损坏的硬盘里的婚礼照片救了回来。还有一个人用 Claude 跟踪自家花园里番茄的生长情况。 Daniela 被番茄那个例子逗乐了:“我这辈子都不会想到这种用法。但是,你有摄像头直播吗?我想订阅。” AI 能用来干什么这个问题,用户的想象力永远比产品经理的规划跑得快。 ## 末尾 Q&A 速览 Q:今天 Anthropic 增长有多快? 第一季度按当季速度年化是 80 倍(Dario 用了“if you were to annualize it”的限定语,这是短期爆发外推的数字)。原本按 10 倍准备算力,所以一直在限速。 Q:SpaceX 算力交易解决了什么? 接下来一个月内会上线 300 MW、22 万张以上 NVIDIA GPU。Anthropic 会尽快把算力转化为更高的限额传给开发者。 Q:“一个人 10 亿美元的公司”赌局现在到哪了? 已经有两人 10 亿美元、单人数亿美元的案例(Dario 未给出具体名称,无法独立验证)。Dario 在 2025 年 Code with Claude 上给的时间窗是 2026 年,置信度 70%-80%。距离窗口结束还有七八个月。 Q:未来六个月模型能力上最让 Dario 兴奋的是什么? 组织级 AI。AI 不再只是替一个人做完很多人的事,而是在一个由人组成的组织里把这件事重复做很多次。 Q:Anthropic 在能力释放上是怎么做取舍的? 公司内部叫“光与影并举”。Mythos 模型因为安全风险没有公开发布,改用 Project Glasswing 限量发到数十家机构去做防御侧的强化。 ## 最后 这场对话透出的核心看点,是 Anthropic 试图兼顾两种极端定位时,那种“左右互搏”的矛盾感。 一方面,它是增长最快的 AI 公司。80 倍年化增速(即使这个数字有选择性计算的成分),SpaceX 算力合作,Claude Code 让内部 PR 数量出现了向上拐点。Dario 在台上承认 80 倍扛不住,希望回到 10 倍,同一天就把全行业最难搞定的合作之一签了下来。这是“能找的算力我们都找了”的最强证据。 另一面,它又是最谨慎的 AI 公司。Mythos 这种跨代模型仅仅因为安全风险就被限制发布,“光与影并举(Hold light and shade)”成了反复提及的保命符。面对一个如此强大的模型,Anthropic 等于主动放弃了把它直接推向市场的速度。 要同时端平这两碗水,真实情况绝对比 Dario 和 Daniela 在台上说的难得多。80 倍增长意味着恐怖的交付压力,技术债“以惊人速度积累”可是 Dario 的原话。在这种推背感极强的速度下,还要踩刹车做安全评估、坚持负责任发布,靠的不仅是几句原则,更是每天资源排期里拳拳到肉的现实博弈。 Dario 关于 Amdahl 定律的反复引用,是整场对话的关键分析框架。它指向了一个比“AI 让一切变快”更实际的问题:加速之后,瓶颈会转移到哪里。对开发者来说,这个问题比“模型又变强了”更值得认真想。 两个值得持续追踪的信号:Colossus 1 上线后,限额是不是真的明显放宽,5 小时限额翻番但是周限额不变更像是文字游戏,Amazon、Google、Microsoft 那些动辄 GW 级的承诺到年底有多少能转化成用户可用的算力;Mythos 何时从预览版走出 Glasswing,在什么条件下走。前者考验 Anthropic 作为产品公司的基础设施能力,后者考验“光与影并举”这个原则在商业压力下能撑多久。 至于“一人 10 亿美元公司”的赌局,距离 2026 年结束还有七八个月。Dario 在台上已经在修正它:真正的命题可能是“一群人加上 AI 干以前几百人的活”。如果这个修正是对的,“一人独角兽”反而会成为这个故事里相对没意思的一部分。 原视频来源:Anthropic Code with Claude 旧金山场,2026 年 5 月 6 日,“A conversation with Dario Amodei & Daniela Amodei”。

译Anthropic联合创始人Dario Amodei在开发者大会上表示,Claude服务持续限速的直接原因是需求增速远超预期。公司原本按年增10倍规划算力,但2026年第一季度实际年化增速高达80倍,导致算力供不应求。为此,Anthropic已与SpaceX签署协议,将获得Colossus 1数据中心超过300 MW、22万张NVIDIA GPU的全部算力。Dario称这种指数级增长虽在理论预测内,但实际体验仍令人震撼。公司视开发者为AI扩散的先行指标和最重要用户群体,并正致力于攻克代码安全等“主观”能力。

Ethan Mollick@emollick · 5月7日53

Pareidolia, but for text. Apophenia, but for latent spaces. Its no wonder that our relationship to LLMs is so confusing.

译文本的幻想性错觉。 潜空间的幻想性错觉。 难怪我们与LLMs的关系如此令人困惑。

Ethan Mollick@emollick · 5月7日10

Every so often I think about how, in 2022, for $24B we could had "prototype vaccines ready for each of the 26 known viral families that cause human disease" so they can be deployed in 100 days if there was ever a need. This effort was not funded. https://ifp.org/why-barda-deserves-more-funding/

译我时常想起2022年那件事——当时若投入240亿美元,就能为"26种已知致病病毒家族各备好原型疫苗",以便需要时100天内投入使用。 这项计划最终未获资助。https://ifp.org/why-barda-deserves-more-funding/

Tibo@thsottiaux · 5月7日34

@KSScenna has been playing with code since he was 12 years old jailbreaking the iPod Touch. Super cool to see him now using Codex + our API to solve hard problems across taxes, healthcare and more for everyone. “I never thought the gap between noticing a problem and building something real could get this small.” Turns out you can just build things!

译@KSScenna 从12岁破解iPod Touch开始接触编程。如今看到他运用Codex+我们的API为税收、医疗等领域解决难题,实在太酷了。 “我从未意识到发现问题与实现方案之间的距离能变得如此之近。” 事实证明,动手创造就能实现!

Orange AI@oran_ge · 5月7日21

DeepSeek V4 太笨了,跟他交流我感觉是在浪费自己宝贵的生命。

Greg Brockman@gdb · 5月7日59

codex is for everyone

译codex is for everyone [引用 @siliconvalleymm]:.@thsottiaux told me on my podcast this week: more than half of Codex prompts now come from non-engineers 作为知识工作者,我对即将发布的内容感到无比兴奋。本周末将测试Codex,后续会反馈结果

Chubby♨️@kimmonismus · 5月7日30

Okay Anthropic, show us what you could do with 220,000 NVIDIA GPUs and 310MW.

译好的Anthropic,向我们展示你们能用22万块NVIDIA GPU和310兆瓦电力做些什么。

Peter Steinberger 🦞@steipete · 5月7日19

closed source, open source, nothing can stop codex.

译闭源,开源, 没有什么能阻止Codex。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月7日28

tl;dr Dario&Daniela Amodei interview: - we are on an exponential (At some point I stopped counting how many times they mentioned it...) - "Country of geniuses" (Machine of Loving Grace) is slowly becoming a reality; the near future involves just delegating a large number of Claudes. - Daniela: Claude is supposed to benefit people, but things like unemployment are real; the technology is a double-edged sword. actually, nothing new

译Dario和Daniela Amodei在访谈中指出,AI发展处于指数级增长轨道,Claude等模型将大规模代理人类任务,实现“天才国度”愿景。同时强调技术具有双刃剑属性,可能引发失业等社会问题。访谈提及,此前80倍的增长速度超出预期,导致算力紧缺,与SpaceX达成的算力协议是应对短缺的首步解决方案。

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5月8日
17:26
-Zho-@ZHO_ZHO_ZHO
52
AI图像生成未达设计标准,保罗·兰德阐释设计本质

推文引用设计师保罗·兰德的观点,指出仅将视觉元素进行美观排列不等于好的布局,这是对平面设计师职能的误解。作者借此解释当前AI图像生成技术为何尚未达到真正的设计标准。兰德强调,设计超越表面的视觉组合,涉及更深层的构思与判断,而这正是当前AI所缺乏的核心能力。

图像生成大佬观点
12:09
Ethan Mollick@emollick
58
拥有工会或会员协会的职业将获得与没有这些组织的职业不同的AI政策反应 律师协会和美国医学会将确保关键活动在法律上必须由人类医生或律师完成。而顾问或程序员则没有类似的组织
大佬观点安全/对齐
09:39
meng shao@shao__meng
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Claude Code 开发者谈AI时代技术写作的核心:深耕经验,善用工具

Claude Code开发者Thariq认为,高质量技术文章的基础在于深入具体的工作经验,而非写作技巧。他提出“先深耕,后叙事”的两步法:长期研究积累独特细节,再将经验转化为对读者有用的故事。有效方法包括注重长期积累、分享经验而非单纯描述项目、披露失败尝试的价值、使用简洁语言及提供真正有价值的实施细节。对于AI写作,他肯定其在研究、图表生成等方面的辅助作用,但强调人的叙事判断不可替代——AI能整理信息,却难以决定“读者此刻最需要理解什么”,这使得在AI辅助下人的判断反而更加关键。

Sarah Chieng: "Technical writing completely changed my life." - @trq212 In under 2 years, Thariq (@AnthropicAI) cracked the code on wr...

Anthropic大佬观点教程/实践编码
07:35
Orange AI@oran_ge
53
跳出系统:更广阔的视角带来解决方案

本文通过多个案例阐述跳出原有系统或思维框架的重要性。从Claude转向GPT和Codex获得更好体验,用Gemini解决多模态难题,到重新思考买房目的而非细节,均显示换用更广视角能轻松化解原有困局。产品领域,Agent可能简化复杂SaaS;追觅割草机通过“做加法”定价成功。团队管理应聚焦成功本质,企业AI转型需审视未来存在性。引用《无穷的开始》和GEB指出,好的解释需更广理论覆盖原问题,系统自指导致不完备性,必须跳出才能突破。最终,视野开阔后,解决方案自然显现。

智能体AnthropicOpenAI多模态
07:21
Berryxia.AI@berryxia
63
顶级程序员已不亲手写代码?AI时代开发者角色转变

Anthropic Claude Code负责人透露,近半年他未亲手写代码,仅通过自然语言指令指挥AI完成开发全流程。其职责从编码转变为指挥AI团队,重点在于制定方向、质量把关和关键决策。未来工程师的核心竞争力将体现在高效管理和协同多个AI工具的能力上。

智能体Anthropic大佬观点编码
07:21
Berryxia.AI@berryxia
26
推文作者质疑一则关于"中国交易员"利用自动化系统在六个月内赚取18万美元的传闻真实性。传闻描述该交易员通过N8N构建六个工作流,整合Readwise、Whisper API等服务,自动将文章、播客和语音笔记存入Obsidian知识库。每天早晨6点,神经网络分析师分析新旧信息关联,生成三个交易策略,系统仅在策略置信度超过90%或与现有论点矛盾时推送通知。月成本约120美元,据称可替代八人量化团队。但作者指出故事缺乏具体人物信息,可能属于虚构,并表达了对这些"同胞"真实身份的好奇。

Blaze: This Chinese guy built a Second Brain in Obsidian and every morning gets 3 trading ideas that brought him $180,000 in 6 ...

智能体大佬观点
07:21
Berryxia.AI@berryxia
64
神经网络居然"说的是英语,想的却是形状"

Goodfire AI提出“神经几何”概念,揭示神经网络内部并非离散特征,而是由丰富、弯曲的几何结构构成。例如,星期几在激活空间中呈现为圆形流形,“mountain car”世界模型中的位置则编码为弯曲路径。沿这些几何结构操作能实现连贯、可控的模型行为,而传统线性插值会导致输出混乱。该研究将其视为理解、调试和精准控制AI模型的关键前沿,并指出当前流行的SAE方法因碎片化处理而难以捕捉整体语义。相关系列研究已开始发布。

Goodfire: Neural networks might speak English, but they think in shapes. Understanding their rich *neural geometry* is key to unde...

大佬观点安全/对齐
07:09
Ethan Mollick@emollick
60
Mythos确实不是营销炒作。 请记住这是一个通用模型,恰好擅长发现漏洞,因为优秀模型本就具备多重能力。预计OpenAI和谷歌也会有类似表现。开源模型在8个月内也将如此。https://hacks.mozilla.org/2026/05/behind-the-scenes-hardening-firefox/
大佬观点安全/对齐开源生态
06:31
Chubby♨️@kimmonismus
33
不。

Financial Times: Can Europe close the AI gap with the US and China? https://ft.trib.al/zLFCb1r

大佬观点政策/监管
06:05
François Chollet@fchollet
64
对我而言,智能体编程的几个主要应用场景: 1. 临时数据可视化。每当遇到可通过量化分析解答的问题时,我会生成代码来绘制图表。 2. 临时数据标注界面。在机器学习领域,"创建专属数据集"往往是关键,而这过去需要大量定制化界面开发工作。 3. 为现有代码创建临时命令行界面。需包含可视化元素。
智能体大佬观点编码
05:35
Orange AI@oran_ge
39
现在世界上还有比 GPT 5.5 性价比更高的模型吗? 没有!
OpenAI大佬观点
04:40
Sam Altman@sama
45
帮助软件开发者像宝可梦进化般成长为超级英雄,远比试图取代他们更酷。 如今一个真正优秀的人所能做到的事,简直不可思议。
OpenAI大佬观点编码
04:31
Chubby♨️@kimmonismus
41
AlphaEvolve优化TPU设计,展现AI实际应用潜力

作者认为关注AI在实际应用中的优势更令人兴奋,并以Google的AlphaEvolve为例。AlphaEvolve是一个基于Gemini的编码智能体,自2025年起被用于优化下一代TPU的设计。它在两天内就发现了更高效的缓存替换策略,而此前这需要人类团队数月的密集工作。这类实例印证了AI能力呈指数级增长的观点,表明AI已在硬件、软件等各个领域推动进步。

Google大佬观点部署/工程
02:40
Nathan Lambert@natolambert
63
由 @jacobcares 主导的研究表明,构建大语言模型的算力消耗很少集中在最终训练阶段,绝大部分算力实际用于开发算法配方。 公开创建算法配方是确保研究界算力能推动新知识产出的重要杠杆。

Ai2: Today we're bringing new NSF OMAI compute online with NVIDIA Blackwell Ultra-powered systems, turning a $152M national i...

大佬观点开源生态数据/训练
02:36
MiniMax (official)@MiniMax_AI
45
MiniMax全球业务总裁Linda Sheng在Cerebral Valley Voice峰会上指出,在AGI竞赛中,唯一重要的是是否处于技术前沿。她强调公开市场对快速变化的语音AI领域存在认知差距,上市公司仍需按季度交付业绩,但这不应动摇聚焦前沿技术的核心战略。MiniMax正是基于这一理念构建其发展路径。

Newcomer: Working as a public company in the ever-changing space of voice x AI: "The public market doesn't get it. You still need ...

大佬观点语音
02:06
Rohan Paul@rohanpaul_ai
66
Anthropic高管分享:Claude AI六个月代写全部代码

Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny在开发者大会上表示,过去六个月他的编程工作方式彻底改变。此前所有手写的代码现在均由Claude生成。他只需向Claude提出指令,例如要求构建某个功能,Claude便会完成开发、测试并展示结果。他随后可进行审核,要求调整或直接批准。这一转变体现了AI编程助手已能深度参与实际开发流程。

智能体Anthropic大佬观点编码
01:38
Ethan Mollick@emollick
52
OpenAI for Excel相当实用(Claude for Excel也是),令人惊讶的是,与Claude不同,目前没有OpenAI for PowerPoint,尤其因为这是OpenAI的一大优势所在:Imagegen-2可以直接生成非常优质的幻灯片/图像,而Claude没有图像制作功能。
图像生成多模态大佬观点
00:36
elvis@omarsar0
39
Hacker News → LLM Artifact 我构建了最个性化的HN订阅源。 它仅根据记忆和LLM知识库追踪我研究的相关主题。 存储书签已无意义。 通过一些自动化流程、规则、技能和主动代理,你可以将订阅源定制成任何你想要的样子。
智能体大佬观点搜索
00:31
Chubby♨️@kimmonismus
57
算力竞赛的核心:从硬件占有到消化效率的转变

xAI与Anthropic在算力运用上呈现出镜像困境。xAI虽拥有全球顶尖的GPU集群,但其模型计算利用率仅约11%,凸显出将硬件转化为有效算力的挑战。相反,Anthropic面临需求远超供给的局面:其Claude收入年化已超300亿美元,百万美元级企业客户在两个月内从500家激增至1000家以上,新增的算力被立即转化为更高的使用限额和收入。这场竞赛的关键已非单纯比拼集群规模,而在于“算力消化效率”——即谁能最快速地将原始计算资源转化为可盈利的产品能力。稀缺资源正从GPU硬件本身,转向这种高效的转化能力。

AnthropicxAI大佬观点数据/训练
00:08
Ethan Mollick@emollick
62
这个市场如此迅速地洗牌令人瞩目。 Anthropic 和 OpenAI 至少已进入商业起飞阶段:它们拥有模型开发、企业合约、算力协议、政府与媒体关注以及消费者认知。 唯一的潜在竞争者是谷歌(或许还有 Meta)

Jessica Lessin: Good lord. Half-ish of the cloud backlog at Microsoft, Oracle, Google and Amazon is OpenAI and Anthropic????

AnthropicOpenAI大佬观点行业动态
00:06
Rohan Paul@rohanpaul_ai
32
反AI运动反映了人们对AI进入人类物理领域的不适感。
大佬观点
5月7日
23:36
elvis@omarsar0
64
当前AI智能体(Agent)构建门槛降低,其质量差异的核心在于能否进行恰当的评估。真正的挑战在于生产环境中可能出现的"静默漂移"--即使通过所有测试,系统质量仍可能在无报错的情况下悄然下降。解决方案并非加强部署前测试,而是建立持续评估机制。这已成为区分AI系统优劣的关键技能。

n8n.io: Your AI workflow passed every test. Two weeks later, quality drops. No errors. Just silent drift. The fix isn't more pre...

智能体大佬观点评测/基准
22:35
Rohan Paul@rohanpaul_ai
43
基于情境推理而非固定指令。无需手把手指导即可理解任务的智能体。 @ThineAI 的AI代理完全能成为自由职业者的主动型联合创始人。 自由职业者高达40%的时间耗费在合同、开票等行政事务上。我对此深有体会--这简直是时间与精力的巨大浪费,而AI能彻底改变这种生活。 【引用 @pratyush_r8】:freelancing can be less daunting with @ThineAI

Pratyush Rai: freelancing can be less daunting with @ThineAI

智能体大佬观点
20:06
Ethan Mollick@emollick
59
AI系统无法自行担任部署顾问、流程规划师和变革管理专家,这正是企业AI应用如此"常态化"的原因--工具虽强大,但企业转型所需远不止于此。可以想象这种情况将会改变。
大佬观点现象/趋势
12:22
歸藏(guizang.ai)@op7418
55
Markdown成为AI时代文本交互基准,需探索下一代创新

Markdown已成为AI时代文本文件交互的事实标准,与HTML共同主导内容展示。当前市场需要超越传统编辑器思路,将Markdown视为数据源,构建更灵活的人机交互体验。例如,AI工具可利用本地Markdown文件实现动态记忆与组件更新。Obsidian早期结合本地文件、双向链接与Markdown的理念曾被视为“怪异”,但如今已被广泛接受,这提示行业应寻找下一个突破常规的创新前沿。

kepano: Weird isn't just visual. Weird is whatever strays from the norm. Weird is relative to the current state of the world. Yo...

大佬观点现象/趋势
12:22
歸藏(guizang.ai)@op7418
50
Mac mini稳定服役后升级Mac Studio遇供货短缺

作者认为最低配的Mac mini是过去一段时间最值得的硬件投资,它运行极其稳定,几乎不关机,可作为个人Agent服务器使用。随着运行任务增多,Mac mini性能捉襟见肘,因此决定升级到Mac Studio。但发现Mac Studio目前供货不足,通过官方渠道购买需要等待很长时间。

智能体大佬观点端侧
12:06
Ethan Mollick@emollick
45
别让能力的指数级增长迷惑你:人工智能(或坦率地说任何人类探索领域)中真正的宏大规划比你想象的要少。公司会随着市场变化而调整方向,有时模型表现极好或极差,许多事情只是即兴而为。
大佬观点现象/趋势
11:22
歸藏(guizang.ai)@op7418
11
5 千多 Star 了,上涨速度真快啊

歸藏(guizang.ai): http://x.com/i/article/2047484171258634240

大佬观点
11:20
Berryxia.AI@berryxia
61
陶哲轩警示AI核心缺陷:追求"看似合理"而非"真实"

数学家陶哲轩指出,以公式 W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b 为核心的AI,其根本缺陷在于优化目标是输出“看似合理”的结果,而非追求真实性。这使AI成为一个“极具说服力的镜子”,能在医学、金融等关键领域以高度自信的语气提供危险错误建议。“说服力”与“正确性”之间的巨大差距,构成了AI时代最致命的风险。当顶尖学者已在严肃探讨如何安全使用不可靠的AI工具时,公众更应超越对表面效率的赞叹,正视这一系统性隐患。

Mathematica: Terence Tao is answering a fundamental question regarding the safety and reliability of modern AI: "How can we use a too...

大佬观点安全/对齐
11:06
Ethan Mollick@emollick
24
她说这个派对的主题是工业时代。而你穿得像一场火车残骸。 让AIs想出与这首Hold Steady歌词等价的内容,但是针对AI。 Claude是明显的赢家:"…而你穿得像剩饭。"
大佬观点
09:38
swyx 🌉@swyx
31
openclaw + cline velocity 被低估了

pash: @swyx @vincent_koc https://github.com/openclaw/openclaw/pull/78234 fixed here - problem was you had guardian mode set in...

智能体GitHub大佬观点开源生态
09:36
宝玉@dotey
76
Anthropic创始人解释Claude限速原因:需求增速远超预期,年化高达80倍

Anthropic联合创始人Dario Amodei在开发者大会上表示,Claude服务持续限速的直接原因是需求增速远超预期。公司原本按年增10倍规划算力,但2026年第一季度实际年化增速高达80倍,导致算力供不应求。为此,Anthropic已与SpaceX签署协议,将获得Colossus 1数据中心超过300 MW、22万张NVIDIA GPU的全部算力。Dario称这种指数级增长虽在理论预测内,但实际体验仍令人震撼。公司视开发者为AI扩散的先行指标和最重要用户群体,并正致力于攻克代码安全等“主观”能力。

Anthropic大佬观点安全/对齐数据/训练
09:36
Ethan Mollick@emollick
53
文本的幻想性错觉。 潜空间的幻想性错觉。 难怪我们与LLMs的关系如此令人困惑。

rohit: It's hard enough to resist apophenia in normal life, in such high dimensional latent spaces it's a surprise anyone's abl...

大佬观点现象/趋势
09:06
Ethan Mollick@emollick
10
我时常想起2022年那件事--当时若投入240亿美元,就能为"26种已知致病病毒家族各备好原型疫苗",以便需要时100天内投入使用。 这项计划最终未获资助。https://ifp.org/why-barda-deserves-more-funding/
大佬观点现象/趋势
07:39
Tibo@thsottiaux
34
@KSScenna 从12岁破解iPod Touch开始接触编程。如今看到他运用Codex+我们的API为税收、医疗等领域解决难题,实在太酷了。 "我从未意识到发现问题与实现方案之间的距离能变得如此之近。" 事实证明,动手创造就能实现!
OpenAI大佬观点编码
07:33
Orange AI@oran_ge
21
DeepSeek V4 太笨了,跟他交流我感觉是在浪费自己宝贵的生命。
DeepSeek大佬观点
07:03
Greg Brockman@gdb
59
codex is for everyone 【引用 @siliconvalleymm】:.@thsottiaux told me on my podcast this week: more than half of Codex prompts now come from non-engineers 作为知识工作者,我对即将发布的内容感到无比兴奋。本周末将测试Codex,后续会反馈结果

Marina Mogilko: .@thsottiaux told me on my podcast this week: more than half of Codex prompts now come from non-engineers As a knowledge...

OpenAI大佬观点编码
06:31
Chubby♨️@kimmonismus
30
好的Anthropic,向我们展示你们能用22万块NVIDIA GPU和310兆瓦电力做些什么。
Anthropic大佬观点
06:06
Peter Steinberger 🦞@steipete
19
闭源,开源, 没有什么能阻止Codex。
大佬观点编码
05:01
Chubby♨️@kimmonismus
28
Dario和Daniela Amodei在访谈中指出,AI发展处于指数级增长轨道,Claude等模型将大规模代理人类任务,实现"天才国度"愿景。同时强调技术具有双刃剑属性,可能引发失业等社会问题。访谈提及,此前80倍的增长速度超出预期,导致算力紧缺,与SpaceX达成的算力协议是应对短缺的首步解决方案。

Chubby♨️: Dario&Daniela Amodei Interview: The 80x growth reportedly caught them completely off guard, and that's the reason for th...

Anthropic大佬观点
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