Sarah Guo:能被 Benchmark 衡量的工作,都不应该是你的创业方向
Sarah Guo:能被 Benchmark 衡量的工作,都不应该是你的创业方向今年开年以来,不管是硅谷、还是国内的 AI 投资圈子,都不太敢投 AI 应用了。
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今年开年以来,不管是硅谷、还是国内的 AI 投资圈子,都不太敢投 AI 应用了。
根据我长期使用的观察,0.3 倍率说是用 Kiro 逆向出来的 Claude,2.0 倍率说是正经 Claude Max 号池接出来的。听起来后者肯定更靠谱。我一开始也这么想的。毕竟倍率差了快七倍,价格摆在那,总不至于拿假货糊弄人吧。
发布24小时,神话级Claude 5光速登顶!不仅创下AI史上最大分差纪录,更将GPT-5.5直接斩落马下。
Dario Amodei 又写长文了。
Fable 5 刚上线,系统提示词就泄露: 我读了一下这份提示词,有几个点比较关键:第一,Fable 给 Artifact 新增了持久化存储 API(window.storage)。Artifact 就是 Claude 用代码生成的独内容,比如 HTML 页面、React 组件等。以前 Artifact 不能保存数据,更像个一次性 demo。
AI Agent 正在从 "单兵作战" 走向 "团队协作"—— 让多个 Agent 分工配合,去完成单个 Agent 难以独立扛下来的复杂任务,也是近期最受关注的方向之一。
还在手动在不同工具间来回切换查文献、跑代码、看结果?两个月前发起内侧的科研龙虾SciClaw,经过上万名科研人的「考核」,正式升级为Mira,推出专家小队、科研画布、LLM WIKI 三大核心能力,首次将「Vibe Researching」理念产品化,让研究者像组建实验室团队一样配置 AI,把时间还给真正的科学思考。
过去两年,大模型写代码已经不再新鲜。从代码补全到 GitHub issue 修复,从竞赛编程到仓库级软件工程,人们习惯用一个简单标准评估 coding agent:代码能不能写对?测试能不能通过?
一个约 1B 参数的模型,在 MATH 上拿到 56.2,在 GSM8K 上拿到 84.5,在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元,16 块 H100 跑了不到两天。
Anthropic自家工程师早已基本不写代码了,却280美元一个任务,花钱请约1000名外部工程师,手把手教Claude Code写出好代码。喂养前沿模型的,终究还是人。