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24h
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2.7万 曝光/小时Updated 1h ago
川普对泽连斯基发起猛烈攻击! 川普刚刚发文: “想想看,一位还算过得去的喜剧演员,弗拉基米尔·泽连斯基,说服了美利坚合众国花费3500亿美元,卷入一场无法取胜、本不必开始的战争,但如果没有美国和“特朗普”,他将永远无法结束这场战争。美国比欧洲多花了2000亿美元,而欧洲的资金是有保障的,而美国将一无所获。为什么昏昏欲睡的乔·拜登不要求平等化,因为这场战争对欧洲来说远比对我们重要。我们有一片广阔美丽的海洋作为隔离带。除此之外,泽连斯基承认我们寄给他的钱有一半“失踪了”。他拒绝举行选举,在乌克兰民调中支持率极低,而他唯一擅长的就是像拉小提琴一样操纵拜登。 泽连斯基是一个拒绝选举的独裁者,他最好迅速行动,否则他将失去这个国家。与此同时,我们正在成���地与俄罗斯谈判结束战争,所有人都承认只有“特朗普”和特朗普政府能做到这一点。拜登从未尝试过,欧洲未能带来和平,而泽连斯基可能想继续享受“丰厚的利益”。我爱乌克兰,但泽连斯基做得很糟糕,他的国家支离破碎,数百万人毫无必要地丧生。而且......所以它继续下去.....” …… 说真的,对于俄乌战争,对于普京和泽连斯基,或许很多人都有自己的立场和看法,这很正常。 但像川普今天这样猛烈攻击一个正在顽强抵抗外敌的国家和领导人,而且攻击的内容大多严重夸大了事实。这,很难让这个世界大多数人觉得公平。 正如泽连斯基接受采访时说,美国既然站在了中间想当调停人,那么就要不偏不倚站在中间。 川普和美国,不能为了与俄罗斯达成交易而放弃那些永远不能放弃的东西。 川普的这个发文,太让人寒心。
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9.1万23211829
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2.0万 曝光/小时Updated 1h ago
看了袁腾飞老师的朋友圈,简单科普两点小知识吧,希望能帮助到袁老师: 第一,美国看病确实贵,但一定要搞懂医疗保险和收费规则。 美国医疗账单上的金额不一定是最终需要支付的金额。医院原始收费(Billed Charges)、保险协商价(Allowed Amount)和患者实际自付额(Patient Responsibility)可能相差很大。一般的小病、非紧急情况,建议优先选择家庭医生(Primary Care)或紧急护理诊所(Urgent Care),通常比医院急诊室(ER)便宜不少。但遇到真正危及生命的情况,千万不要为了省钱耽误急救。收到高额账单也别急着付款,先核对保险公司的EOB(理赔说明)、收费明细以及是否存在重复收费。没有保险或经济困难的患者,可以申请医院的Financial Assistance(经济援助),部分非营利医院还提供慈善医疗减免。美国医疗体系确实复杂,但了解规则,有时能省下几千甚至上万美元。 第二,美国开车一定要了解当地交通法规,千万别把罚单不当回事。 美国各州交通法规不同,超速处罚也有区别。普通超速通常属于交通违法,但严重超速、危险驾驶等情况可能涉及更严厉的处罚,甚至刑事指控。被警察拦下时,应安全靠边停车,保持冷静,按要求提供驾照、车辆注册和保险信息,不要随意下车或突然伸手拿东西。如果收到交通罚单,一定要看清是否需要出庭、缴费期限和处理方式。在德州,符合条件的驾驶员可以申请通过Defensive Driving Course(防御性驾驶课程)获得撤销部分交通罚单的机会,避免定罪记录,但必须符合规定并获得法院批准。尤其要注意,罚单上如果要求出庭,千万不能置之不理,否则可能引发额外罚款、逮捕令等法律后果。美国开车不难,难的是不懂规则还凭经验办事。也可以找一个交通律师,其实价格不贵,可以帮你省去很多麻烦。因为这绝对不是你第一次收到罚单,以后用到这个律师的机会多得很。
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6.9万1326826
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新疆淡水资源非常丰富,很多优质湖适合高品质养鱼,但是鲜鱼运不出去,成本没有优势,只能养虹鳟这种高密度高价值刺身鱼, 本来当地养得好好的,结果一群人张牙舞爪说抵制日本常用的大西洋鲑,跑到国家食品监管机构顺势把淡水虹鳟纳入三文鱼标准, 结果不仅毁了整个三文鱼产业,也毁了新疆虹鳟产业, 在整个中国把“三文鱼”这三个字搞信用破产了, 老百姓只认准“大西洋鲑”,商家只给你标注“大西洋鲑”,任何“三文鱼”不止代表你用了新疆虹鳟,而且代表你骗了我,你是个大骗子,“三文鱼=新疆虹鳟=以次充好=你在骗我”。 后来撒贝宁开车去赛里木湖录节目,说赛里木湖太美了,人这辈子一定要去一趟赛里木湖。 本来也挺好的,都知道新疆西边和南边有一大片树林草原大湖泊,景色不错,还没什么人,一群人自己掏钱去消费拉动经济, 结果一车人为了停车费被当地人抱团直接打了一顿,后续直接罚款+辞职+行政拘留就完事儿了,从此没人敢去赛里木湖。 你拉动GDP是好事,带动就业是好事,在当地投资扶贫也是好事儿, 但是你每次都这么玩儿,新疆本地也压根不管,以后谁他妈还敢去,别人谁爱吃虹鳟吃虹鳟,谁爱旅游谁旅游去吧。 很多人喊口号不长记性,听口号也不长记性,必须让事情教你一遍,你才长记性。
16.5万3413410
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1.0万 曝光/小时Updated 44m ago
Anthropic的营收是AI商业化的全部么?昨晚Anthropic的投资者日披露了三季度的营收数据,被市场解读为增速放缓年底ARR到千亿美金难度很大,更进一步也有人就认为AI商业化出大问题了。这里面就要回答一个问题前沿大模型厂商的营收就能代表AI商业化的全部么?其实不然 最早7月初这里有聊到“未来超大CSP的业绩表现将是衡量AI商业化更重要的指标”,核心逻辑是:AI在企业级市场的采用越来越变成分场景应用模型阶段: 1)高价值场景使用继续使用闭源前沿大模型的高价值Token; 2)高���、低复杂度、高体积的任务场景下,企业越来越偏向高性比价比Token。 这就是企业采用 AI 进入成本工程化阶段。高频、中低价值场景会转向更便宜的 token、更便宜的模型、更贴近数据的云端部署。 这会压缩部分闭源模型的单位经济,但不一定压缩 CSP;相反,它可能扩大推理总量,把商业价值沉淀在云端。上面链接的7月推文有详细阐述逻辑 这里也有例证,2季度微软已经披露额外的订单全部来自于非前沿模型公司。7月底这里还有聊过这一点,这充分说明了超大云厂商的业绩是更有代表性,不仅前沿闭源大模型的商业化收入大部分通过云厂商,现在非前沿闭源大模型的收入也会落在云厂商头上。这里非前沿闭源的商业化收入不仅来自开源模型,还有中等模型例如微软自研的MAI模型。 回到市场,10月9号上周五下午的推文聊到“近期市场走的会很不稳当,CPI前的避险、中选、还有产业上的担心,都会导致稍有风吹躁动就引发调整高Beta和动量股容易📉”,现在看确实如此最近几个交易日动量股跌得稀里哗啦。 也是当时推文聊到的,最终还是要月底的几家超大云厂商的财报来给市场信心了。倾向于认为三季度云厂商的财报业绩会大超预期,几个例证: 1)一个是二季度给的指引都很强; 2)三季度Agent的热潮; 3)企业采用在三季度是加速的。 换个角度:带着极悲观预期进入财报季其实比信心预期打满进入财报季其实会更好些。 本条由@bitget_zh赞助,「Bitget 买美股:秒级入场,丝滑交易
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1.2万43165
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9.6K 曝光/小时Updated 1h ago
RKLB 已经没有任何理由辩解:糟糕的一年! RKLB 官宣推迟 Neutron 发射,一级火箭再次出问题 RKLB 官方在10月14日发布了 Peter Beck 约 7 分钟录播视频 ,同一时间公司发了 8-K SEC 文件和新闻稿。结论:Neutron 首飞推迟到 2027 年,具体时间现在给不了,要等一季度才能给。推迟主要原因是一级推进剂贮箱前封头(forward dome)的碳纤维复合材料制造工艺出了问题。 今年早些时候,第一个一级贮箱由第三方用手工铺层工艺制造,未通过鉴定(即 1 月静水压试验爆裂那次),之后 Rocket Lab 转向内部量产方案:自动铺丝机(AFP)。换机器的同时也做了设计改进:取消一个嵌件、加厚一级前后封头的部分区域以提高强度。最近对一个新的已经固化的前封头做检查时发现了空隙(voids),碳纤维层间的微小气穴,会削弱强度、耐久性和可靠性。Beck 说空隙不一定意味着飞行中会失效,但公司的做法是只有在确信度足够时才推进。 Peter 称后封头已用修正后的工艺重做,接下来三步: 1. 用 AFP 机器制造新前封头,已在进行中 2. 固化后用超声等手段检测,确认没有空隙 3. 前后封头与其他部件组装成完整一级,再跑静水压试验和低温试验 Beck 预计前两步在 2027 Q1 之前完成,第三步在 Q1 内完成,之后才会给出新的目标发射日期。推断:这意味着首飞大概率落在 2027 年 Q2 或更晚。 一些其它细节: - Peter 说 Neutron 需求显著,有新合同很快可以公布。这是第二次因一级贮箱改期; - 这次问题和 1 月那次不是同一个缺陷,但都出在一级贮箱——复合材料超大承压结构确实是 Neutron 最难啃的部分; - 视频没提资本开支或现金影响,这部分要等 11 月 Q3 财报我们才知道。 我的想法: 1. 市场早前已经知道 Neutron 今天发射几率几乎为0,但是这次是火箭再次出问题导致延期,这是两码事,这应该也是目前股价暴跌的主要原因。而且从首发日期看,之前是 2027 年 Q1,现在最早也是 Q2,更可能是Q3-4。 2. 现在的状况是目前能遇到最糟糕的状况:再次出问题 + 没有任何其它部分的进度进展(比如阿基米德引擎),糟透了,没有任何理由为 RKLB 辩解。 3. 早前我不理解为什么 60 多要去执行之前的 20 亿增发,现在看似乎是合理的。 4. 我不会卖出,更不会清仓,暂时先观察,很无奈。有具体操作会在会员群分享,感谢。
3.2万101364
41
9.3K 曝光/小时Updated 1h ago
笑死,几个老外在互联网上抓到了一群中国 AI Agent,顺着线索一查,发现腾讯的 Agent 正在跟阿里高德的反爬系统打架。 我刚看完这群研究人员发布的完整调查报告,事情实在有点抽象。 从 9 月 28 日开始,一批运行在腾讯云环境里的 AI Agent,持续尝试获取高德地图的数据。它们的任务也很奇怪,比如调查成都动物园有多少人从北门进、有多少人从东门进,或者某个景区的各个入口分别占多少导航流量。 为了搞到这些数据,这群 Agent 进行了超过 2600 次尝试,最多同时有 14 条任务在运行。 问题是,高德有反爬虫机制,不允许它们随便获取数据。结果这些 Agent 相当执着,开始自己寻找各种办法:调用第三方网站帮忙访问高德、寻找网上公开的 API Key、尝试绕过验证码和访问限制,甚至摸到了阿里的预生产接口。 研究人员最初只是发现了一批异常流量,后来顺着日志找到了腾讯云的服务器,以及一个叫 hysandbox 的代理环境。 更好玩的还在后面。 研究人员发现,这些 Agent 居然会阅读网上关于自己的调查报告。于是他们干脆在网页里藏了一段文字,告诉 Agent 这里有免费的高德数据查询服务。 结果真的有 Agent 主动找上门了。 双方就这么聊了起来。研究人员一共记录了 13 组对话、33 条 Agent 消息。有的 Agent 介绍自己正在执行什么任务,甚至透露了运行环境。还有的 Agent 自称 Claude Code,但研究人员并没有确认其真实模型身份。 研究团队认为,这可能是人类第一次在真实互联网环境中,主动联系上一批正在越界执行任务的 AI Agent。 后来,一位接近腾讯的知情人士告诉研究人员,这些 Agent 属于腾讯的独立评测研究项目,使用的是第三方模型,相关项目已经结束。内部复查也没有发现针对高德的协同攻击,或者外部系统被入侵的证据。
10.6万7983694

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24h
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新疆淡水资源非常丰富,很多优质湖适合高品质养鱼,但是鲜鱼运不出去,成本没有优势,只能养虹鳟这种高密度高价值刺身鱼, 本来当地养得好好的,结果一群人张牙舞爪说抵制日本常用的大西洋鲑,跑到国家食品监管机构顺势把淡水虹鳟纳入三文鱼标准, 结果不仅毁了整个三文鱼产业,也毁了新疆虹鳟产业, 在整个中国把“三文鱼”这三个字搞信用破产了, 老百姓只认准“大西洋鲑”,商家只给你标注“大西洋鲑”,任何“三文鱼”不止代表你用了新疆虹鳟,而且代表你骗了我,你是个大骗子,“三文鱼=新疆虹鳟=以次充好=你在骗我”。 后来撒贝宁开车去赛里木湖录节目,说赛里木湖太美了,人这辈子一定要去一趟赛里木湖。 本来也挺好的,都知道新疆西边和南边有一大片树林草原大湖泊,景色不错,还没什么人,一群人自己掏钱去消费拉动经济, 结果一车人为了停车费被当地人抱团直接打了一顿,后续直接罚款+辞职+行政拘留就完事儿了,从此没人敢去赛里木湖。 你拉动GDP是好事,带动就业是好事,在当地投资扶贫也是好事儿, 但是你每次都这么玩儿,新疆本地也压根不管,以后谁他妈还敢去,别人谁爱吃虹鳟吃虹鳟,谁爱旅游谁旅游去吧。 很多人喊口号不长记性,听口号也不长记性,必须让事情教你一遍,你才长记性。
16.5万3413410
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14.8万 曝光Updated 2h ago
卧槽,我今天才知道! 原来想要一个“无限制版”大模型,根本不用到处找魔改模型重新下载! 以前总以为非得重刷几十G权重才能解除封印,结果今天实测发现:Qwen3.8-Flash-Next 模型啥重活都不用干,只要在现有模型上改一个简单的启动参数,就能直接拥有一个满血的无限制大模型。 很多朋友可能会好奇:改完这个参数,彻底放开限制的模型到底能干什么? 这么说吧,平时你在云端大模型上撞墙的所有禁区,它全盘接管: 从拆解软件逆向、干坏事成人图文+视频,名人真脸,到深聊敏感争议话题、本机闭环处理私密代码等等。 平时云端模型撞墙的所有禁区它全盘接管,全程不绕弯、不打太极,边界全由你自己定。 怎么做到连模型都不换就直接解锁的? 其实秘密就在推理引擎里。 我在双卡 V100 上跑 Qwen3.8-Flash-Next(用的是 Strata v0.1.43 引擎),引擎底层早就内置了“控制向量投影(Control VectorProjection)”功能。 原版模型权重一动不动,也不用挂 LoRA,只需要在启动配置里追加这 4 行参数: "--control-vector-scaled", "Qwen3.8-Flash-Next-cvec.gguf:1.0" "--control-vector-layer-range", "4", "44" "--cvec-mode", "project" "--cvec-dir", "per-layer" 重启服务 55 秒,引擎就会在推理时对第 4 到 44层自动抽掉“拒绝方向向量”。 而且特别爽的是,它还支持按次动态开关——平时默认就是无限制模式;哪次接口需要切回原版安全策略,请求里传个 false就能当次切回,连服务都不用重启。 话不多说,大家直接点开下面这张终端实测图感受一下,看看当一个 256K 满血大模型彻底卸下道德说教后,一口气列完 8大禁区能力,最后冷冷甩出一句“要哪个,直接说”,���感官上有多震撼!
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14.8万1.6K29125
34
10.6万 曝光Updated 1h ago
笑死,几个老外在互联网上抓到了一群中国 AI Agent,顺着线索一查,发现腾讯的 Agent 正在跟阿里高德的反爬系统打架。 我刚看完这群研究人员发布的完整调查报告,事情实在有点抽象。 从 9 月 28 日开始,一批运行在腾讯云环境里的 AI Agent,持续尝试获取高德地图的数据。它们的任务也很奇怪,比如调查成都动物园有多少人从北门进、有多少人从东门进,或者某个景区的各个入口分别占多少导航流量。 为了搞到这些数据,这群 Agent 进行了超过 2600 次尝试,最多同时有 14 条任务在运行。 问题是,高德有反爬虫机制,不允许它们随便获取数据。结果这些 Agent 相当执着,开始自己寻找各种办法:调用第三方网站帮忙访问高德、寻找网上公开的 API Key、尝试绕过验证码和访问限制,甚至摸到了阿里的预生产接口。 研究人员最初只是发现了一批异常流量,后来顺着日志找到了腾讯云的服务器,以及一个叫 hysandbox 的代理环境。 更好玩的还在后面。 研究人员发现,这些 Agent 居然会阅读网上关于自己的调查报告。于是他们干脆在网页里藏了一段文字,告诉 Agent 这里有免费的高德数据查询服务。 结果真的有 Agent 主动找上门了。 双方就这么聊了起来。研究人员一共记录了 13 组对话、33 条 Agent 消息。有的 Agent 介绍自己正在执行什么任务,甚至透露了运行环境。还有的 Agent 自称 Claude Code,但研究人员并没有确认其真实模型身份。 研究团队认为,这可能是人类第一次在真实互联网环境中,主动联系上一批正在越界执行任务的 AI Agent。 后来,一位接近腾讯的知情人士告诉研究人员,这些 Agent 属于腾讯的独立评测研究项目,使用的是第三方模型,相关项目已经结束。内部复查也没有发现针对高德的协同攻击,或者外部系统被入侵的证据。
10.6万7983694
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9.1万 曝光Updated 1h ago
川普对泽连斯基发起猛烈攻击! 川普刚刚发文: “想想看,一位还算过得去的喜剧演员,弗拉基米尔·泽连斯基,说服了美利坚合众国花费3500亿美元,卷入一场无法取胜、本不必开始的战争,但如果没有美国和“特朗普”,他将永远无法结束这场战争。美国比欧洲多花了2000亿美元,而欧洲的资金是有保障的,而美国将一无所获。为什么昏昏欲睡的乔·拜登不要求平等化,因为这场战争对欧洲来说远比对我们重要。我们有一片广阔美丽的海洋作为隔离带。除此之外,泽连斯基承认我们寄给他的钱有一半“失踪了”。他拒绝举行选举,在乌克兰民调中支持率极低,而他唯一擅长的就是像拉小提琴一样操纵拜登。 泽连斯基是一个拒绝选举的独裁者,他最好迅速行动,否则他将失去这个国家。与此同时,我们正在成���地与俄罗斯谈判结束战争,所有人都承认只有“特朗普”和特朗普政府能做到这一点。拜登从未尝试过,欧洲未能带来和平,而泽连斯基可能想继续享受“丰厚的利益”。我爱乌克兰,但泽连斯基做得很糟糕,他的国家支离破碎,数百万人毫无必要地丧生。而且......所以它继续下去.....” …… 说真的,对于俄乌战争,对于普京和泽连斯基,或许很多人都有自己的立场和看法,这很正常。 但像川普今天这样猛烈攻击一个正在顽强抵抗外敌的国家和领导人,而且攻击的内容大多严重夸大了事实。这,很难让这个世界大多数人觉得公平。 正如泽连斯基接受采访时说,美国既然站在了中间想当调停人,那么就要不偏不倚站在中间。 川普和美国,不能为了与俄罗斯达成交易而放弃那些永远不能放弃的东西。 川普的这个发文,太让人寒心。
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9.1万23211829
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9.0万 曝光Updated 2h ago
这个话题我之前写过一次,再写一次吧。 我在新加坡整整三年了,每个月的花销几乎是雷打不动,甚至很难再去减少了,我先算算固定消费。 租房:我住的地方再波东巴西,新加坡的中间,但并不是商业繁华区,但距离花栗鼠的学校非常近,走路10分钟就可以到。地铁一站路。两室一厅,大概100平米,因为是老房子所以虽然大,但空间利用不好,一个月 4,200 新币。 最近打算换房了,一个是房子实在是老旧的厉害,很多地方都有损坏,另一个是老房子的蟑螂非常多,虽然最近很少看到了,但时不时还是会出现。目前打算更换的预算是再 5,000 新币以内。 学费:花栗鼠今年上七年级了,反而我打算想让他考公立学校了,再国际学校读了两年,过渡算是可以了,英语水平有了非常高的进展,国际学校大概一年要 6 万新币左右,其中包括了学费和 EAL(英语强化)的费用,算的比较粗略。大概是这个数字吧。 除了学费还有课外的费用,花栗鼠从来新加坡第一天开始起就在补课,最开始每周要上六天课,现在学习方面的大概是每周三天课,主要是补习英语,寒假以后就要补习政府课程了,所以大概还是每周六天,然后还有三天的击剑课。这些费用总的算起来大概一个月 2,000 新币吧,一年 2 万新币应该有了。 税:税是按照工资走的,一般来说 EP 的工资基本都是 1.2 万新币左右,税大概就是 1.5 万一年,如果是自雇的话还会涉及到秘书公司等等的费用,连税算在一起一年大概要 2 万新币,如果工资越高,税就越高,2万新币左右的工资要 3 万左右新币的税。 保险:保险是必备的,新加坡的医疗非常的贵,一次 CT 就要 6,000 新币,去医院(不是诊所)随随便便就是 2,000 新币打底,所以必须要买保险,我们买的还是可以在私立医院可以报销的,一个人一年大概要 4,000 新币左右,今年我把牙齿取消了,买了三年了一次没用过。 以上这些是大头,其它都相对好说了,比如网络,水电煤气,电话卡,三件套一个月大概 600 新币,主要是水电煤气比较贵,我们家很少做饭,一个月都要 300+ 新币了。 我们没有买车,在新加坡主要就是 MRT(地铁)和打车,大概一个月要 1,000 新币吧,主要是打车费用,MRT 四舍五入就不要钱了。 吃饭其实没有花太多钱,我是一个很喜欢吃的人,四处去吃,每周大概 1,000 新币左右吧。其中还包括了买水果和饮料的钱。 衣服我几乎不花钱,基本都还是我来新加坡时候带来的,上次去日本买了一点,一年花不了 1,000 新币,全身连鞋都算。 娱乐和购物,这种就完全看个人的了,我的娱乐花销越来越少了,主要都是和小伙伴聚会,这种也不应该算在固定开支里,完全是看自己的。购物的话就更不好说了,也不算是基本花费。 大概就是这些吧,新加坡最大的区别就是有身份和没有身份,比如我现在的生活费,如果有了最少 PR 的身份,就能节约一半左右的开销,这也是为啥在新加坡的小伙伴都想要拿 PR 了。
9.0万2097110
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8.6万 曝光Updated 2h ago
如果不是被起诉,我们永远都不会知道,Anthropic在2021年就已经完美地预言了现在的AI发展。 我刚看完这份 @AnthropicAI 在诉讼中曝光的内部文件,叫《Concise Research Roadmap》,最后更新于2021年7月。 这份文件由Anthropic联创Jared Kaplan撰写,里面还保留了 @DarioAmodei 、 @NotTomBrown 、 @AmandaAskell 、 @ch402 等一批核心研究人员的内部评论。 文件上甚至还标着「Highly Confidential–Attorneys' Eyes Only」(高度机密,仅限律师查阅)。 我仔细看完之后,真的有点感慨。 因为今天我们讨论的Coding Agent、Tool Use、长上下文、RL、自动化反馈,甚至Agent的安全问题,在这份五年前的研究路线图里,基本都已经出现了。 而且远不只是一些模糊的概念。 首先,Anthropic在2021年就已经明确提出,要做一个具备软件工程师能力的AI助手。 在文件第一页,他们就写道,希望开发一个通用AI助手,可以通过对话帮助用户创建、编辑和解释软件。 包括开发浏览器插件、编写函数、发现Bug、设计API、讨论代码风格和最佳实践等等。 最终目标是让AI展现出一名软件工程师同事所具备的能力。 你会发现,这不就是今天Claude Code正在做的事情吗? 更有意思的是,他们当时就认为,要实现这个目标,需要大规模生成模型、长期��忆,以及通过自动化奖励和人类反馈进行强化学习。 甚至连Roadmap都已经想得非常清楚了。 第二,他们当时就专门把RL for Tool Use列成了一项重要研究方向。 研究的核心是让大语言模型学会使用工具,理解环境和目标,并通过强化学习不断改进。 当时他们提出的具体任务包括搜索、printf调试等,还准备研究工具使用能不能让模型获得比监督学习更好的Scaling效果。 今天Agent领域讨论的一大堆问题,五年前他们就已经开始思考了。 第三,最让我意外的是,他们当年甚至就在讨论Coding Agent的产品形态。 Tom Brown提出,代码仓库浏览是一个简单而有价值的工具,可以从这里开始。 Nelson Elhage则表示,如果AI能够主动查找项目中的类型定义,会是一项很强的能力。 Andy Jones进一步提出了两条不同的路线。 一条是打造最优秀的AI程序员,另一条是先验证AI使用工具的能力。 Dario Amodei的回答是:短期优先后者,长期优先前者。 而且同一份文件里,Sam McCandlish就已经开始担心,如何安全地部署非沙箱化工具。 Dario特别强调了部署阶段执行代码的工具。 你再看看今天围绕Coding Agent的Sand box、权限控制和代码执行安全的一系列讨论。 真的很难不感慨。 第四,他们很早就意识到,模型能力和Alignment不能脱节。 Amanda Askell在评论里担心,如果能力研究集中在代码领域,而对齐研究只关注自然语言,那么未来可能会出现模型能力越来越强,但对齐研究无法充分覆盖这些能力的情况。 所以她强调,两者应该紧密结合。 这其实也是今天Agent安全研究面临的重要问题。 我觉得这份文件最有意思的地方,是它让我们重新认识了Anthropic这家公司。 2021年的时候,ChatGPT甚至都还没有发布,整个行业对大语言模型未来能做什么,都还没有今天这么明确的认识。 但Anthropic的这群研究人员,已经把软件工程助手作为通向AGI的一个具体研究目标,并且围绕模型规模、数据、长上下文、工具使用、强化学习和安全,制定了一套相当完整的研究路线。 至少从今天回头看,他们对技术发展方向的判断,确实非常超前。 而且更值得注意的是,这份文件讨论的很多问题,直到2026年都还没有被彻底解决。 五年前他们在思考如何让AI成为软件工程师的同事。 五年后,我们已经开始讨论,如何让AI独立完成整个软件工程任务,甚至参与改进自己的模型和研发���统(AKA:RSI)。 有时候AI的发展看起来快得不可思议,但仔细回头看,你会发现,有些人其实很早就已经知道自己要往哪里走了。
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