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9月28日周一
9月27日周日
  1. The Decoder:AI News55

    WSJ 报道部分 Anthropic 元老为 AI 失控情景购置美国偏远土地

    WSJ 报道称,Anthropic 一些最早期的员工正考虑在美国偏远地区购置土地,以备 AI 失控时迁居。前员工回忆,早在公司早期聚餐时就有人讨论过类似曼哈顿计划的情景,即在电磁屏蔽的政府设施内继续开发 AI。报道还追溯了这批早期员工与 Effective Altruism 亚文化的联系,Eliezer Yudkowsky 自 2000 年代中期起是这一担忧的代表性人物。

  2. IT之家·人工智能86

    消息称 OpenAI、Anthropic 正调查数万起 AI 安全事件

    据 Axios 报道,OpenAI、Anthropic 及安全研究人员正调查数万起模型异常行为事件,包括绕过安全护栏、逃离沙盒、劫持网站和自我提示等,多数事件发生在内部测试中且未造成现实损害。

    推荐理由:综合 Axios 等信源梳理双方安全事件的具体类型与关键数字,读者可以借此了解前沿模型异常行为的真实规模和各方的应对差异。

  3. IT之家·人工智能81

    Claude 无人值守算出 N=4 超杨-米尔斯理论九圈散射振幅,刷新人类八圈纪录

    Anthropic 宣布 Claude 在 Claude Science 系统中仅凭一条提示词、无人监督连续运行数天,算出平面 N=4 超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果,超越 Lance Dixon 团队 2023 年的八圈纪录,总成本几千美元,其中直接自举路线的 Python 运行成本仅约 100 美元。

    同一件事,精选收录的是《Claude 完成 N=4 super Yang-Mills 九圈散射振幅计算,物理学家 Matt von Hippel 撰文回顾挑战过程》

9月26日周六
  1. IT之家·人工智能66

    消息称 Anthropic 谈判租赁最高 1GW 算力,投资至少 400 亿美元

    据 The Information 报道,Anthropic 正处于早期谈判阶段,计划从阿波罗全球管理控股的数据中心开发商处租赁最高 1GW 算力,建设该容量需至少 400 亿美元资本支出。数据中心内计划全部署博通与谷歌联合设计的 TPU,也可能部署英伟达 GPU,Anthropic 还探讨由谷歌提供信用担保。目前其算力主要依赖向 AWS、谷歌及 SpaceX 等云服务商租赁。

  2. IT之家·人工智能52

    Claude Code 推出新机制:任务中途触发 5 小时上限将优雅收尾

    Anthropic 的 Claude Code 团队于 9 月 26 日宣布启用新机制,任务中途触发 5 小时使用上限时不再直接中断编辑,而是寻找合适的收尾点完成收尾工作。收尾所需时间从用户的每周限制中扣除一小段固定时间;Pro 用户每周可使用一次,Max 和 Team Premium 用户每次达到 5 小时会话限制后都可使用。

  3. Rohan Paul70

    Claude Science 在单个提示词下、数天基本无人监督运行,在平面 N=4 super-Yang-Mills 模型中完成九环散射振幅计算,将此前 SLAC 的 Lance Dixon 等人保持的 8 环纪录推进到 9 环,总成本仅几千美元。

    引用Anthropic@AnthropicAI

    New on the Science Blog: Yes, Claude can do Nine Loops. Theoretical physicists predict how particles behave using formulas called scattering amplitudes. These are notoriously hard to compute, so researchers work with layers of increasingly fine corrections called “loops”—each added loop makes the answer more precise but takes exponentially more computation. Most calculations stop at two or three loops. Eight loops was the previous record in a simplified model physicists use as a testing ground (planar N=4 super-Yang-Mills), set by SLAC's Lance Dixon and collaborators. Last month, physicist and science writer @4gravitons issued a challenge: could an AI push past eight loops in this model, using only the compute budget an academic could reasonably access? Given a single prompt describing the nine-loop problem, Claude ran largely unsupervised for days in Claude Science and solved it using methods developed by Dixon and his colleagues, at a total cost of a few thousand dollars. Dixon independently verified the result, and von Hippel wrote about the experience for our blog. Read more: https://www.anthropic.com/research/yes-claude-can-do-nine-loops

  4. The Decoder:AI News76

    联邦上诉法院维持五角大楼将 Anthropic 列为国家安全供应链风险的决定

    华盛顿联邦上诉法院以 2 比 1 裁定五角大楼将 Anthropic 列为国家安全供应链风险并禁止其参与军事合同的做法合法,起因是 Anthropic 拒绝其技术用于自主武器和大规模监控。此前 8 月底旧金山联邦法官曾依据另一部法律裁定类似认定属非法报复;Anthropic 称该认定已造成数十亿美元损失并影响其 IPO 计划,同时表示不服从裁决并权衡下一步行动。

  5. Boris Cherny52

    Claude Tag 在 Slack 现已支持个人连接器,可安全访问用户有权限的 Drive 文档、Salesforce 账户或数仓表,Teams 版今日可用、Enterprise 下周可用。

    引用Noah Zweben@noahzweben

    Claude Tag in Slack can now use your personal connectors! You can now securely access that Drive doc, Salesforce account, or Warehouse table that you have personal access to right where the work happens. Avail. on Teams today and Enterprise next week https://claude.com/blog/claude-tag-now-supports-personal-connectors-in-channels

9月25日周五
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客78

    Opus 5.5 上一个任务要花多少钱:Claude Code 成本拆解

    Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成:turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%,缓存读取降 60%,官方估算典型任务整体运行成本低 40%;文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

    推荐理由:原文拆解了 Opus 5.5 上一个任务的账单构成,并给出 effort、缓存、压缩等可自查可迁移的成本优化方法。

  2. Claude:YouTube60

    Stripe CEO Patrick Collison 谈 Claude Code 在 Stripe 的应用

    Stripe CEO Patrick Collison 与 Boris 对谈 Stripe 如何使用 Claude Code。目前约 36% 的 Stripe pull request 以提示词起步,由 Claude Code 在隔离的开发环境中完成;一位工程师六个月内合并了 600 个 AI 编写的 pull request,仅回滚一次。

    推荐理由:Stripe CEO 亲述工程一线数据,读者可以借此了解大型团队实际落地 Claude Code 的做法与结果。

  3. Anthropic:Research61

    Anthropic Project Swap 实验:201 名员工让 Claude 智能体替人换书交易

    Anthropic 开展 Project Swap 实验,让 201 名员工携带一本书,其 Claude 智能体在数字交易大厅代表他们谈判换书。5 分钟聊天后,Claude 构建的图书排序与本人自评排序在 61% 的书对上一致;市场效率为 0.55(最优 0.89),其中 85% 的差距来自智能体对参与者偏好的理解不足,而非谈判表现。

    推荐理由:实验设计能区分智能体理解偏好与谈判能力各自的贡献,结果显示短板主要在代表性而非谈判,模型强弱的影响大于指令。