从OpenAI出走,到成为AI独角兽:Anthropic诞生的完整故事
本文讲述了几个创始人从OpenAI出走,带着一套“AI必须讲道德”的理念,创立了Anthropic这家公司,并培养了(他们说的)“AI界最正直的公民”Claude。
本文讲述了几个创始人从OpenAI出走,带着一套“AI必须讲道德”的理念,创立了Anthropic这家公司,并培养了(他们说的)“AI界最正直的公民”Claude。
广告和SEO产生的垃圾内容让谷歌搜索变得费时费力。现在,ChatGPT、Perplexity和Claude,甚至谷歌自己的AI工具都比谷歌搜索更好用,个别情况除外。
本文以“论文深度剖析导师”提示词为例,揭示Gemini2.5如何从学术小白的救星,进化为“万物皆可读”的六边形战士。无论是拆解特朗普关税政策,还是分析小红书报告,这个提示词都能让复杂内容变得触手可及。
人工智能的崛起伴随着一个核心矛盾:模型的能力越强大,其内部机制越像“黑箱”。开发者能输入提示词并看到输出结果,但中间的决策过程如同迷雾。这种不透明性不仅阻碍技术进步,还引发安全隐患——模型可能“幻觉”虚构信息,或被诱导输出有害内容。今年3月,Anthropic
在某个角落,Jeeves这位昔日的网络管家,正以茶杯轻叩桌面,迎接AI革命的曙光。曾几何时,他身着燕尾服,却难以解答所有疑问;而今,AI聊天机器人已能轻松应对,让这位老管家面带微笑,仿佛见证了时代的更迭。与此同时,谷歌,这位曾经的搜索霸主,是否开始担忧自己的“
用Anthropic的 Claude Code 玩转 TDD!这个“终端代理编码工具”基于 LLM,可读取项目代码并辅助开发。实测发现,Claude Code 能生成通过测试的代码,甚至能根据测试反馈进行调试和改进,与 TDD 流程配合良好,助力云原生应用开发
llm 开发 claude code claudecode 2025-04-07 14:29 1
这两款模型模型分别是:LLaMA 4 Scout 与 LLaMA 4 Maverick,均采用了 专家混合架构(Mixture-of-Experts, MoE)。
特朗普的全新关税政策,被曝是用ChatGPT计算出来的?!越来越多人发现了特朗普纸板上数字的秘密——跟ChatGPT这些AI给出的计算公式几乎一模一样,这下,可真成「AI治国」了。
全球教育AI市场规模预计2025年达60亿美元(HolonIQ《2023全球教育科技趋势报告》),68%学生更倾向引导式AI(数字教育委员会《2024年AI学习行为调研》)。基于此,Anthropic推出Claude for Education,核心功能包括:
AI工具聚合网站“DANG!”开设了一个特别的子页面——AI Graveyard,中文直译是AI墓地,截至目前,里面记录了1169个因各种不同原因关停的AI项目,光2025年就新增了95个。
2025 年 3 月的 AI 月报,我们开始尝试一种新形式:和知乎一起举办 “AI 脑暴” 线下活动,围绕每月一个热门 AI 主题,邀请相关学界研究者、业界从业者(研发或技术人员)、投资人等一起做闭门圆桌讨论。
近年来,AI 正从科研辅助工具蜕变为创新引擎:从 DeepMind 破解蛋白质折叠难题的 AlphaFold,到 GPT 系列模型展现文献综述与数学推理能力,人工智能正逐步突破人类认知边界。
AI若能自主复现顶尖科研论文,未来科研将被掀翻天。OpenAI最新框架PaperBench正为此生,让AI智能体从头开始复现ICML 2024 20篇优秀论文,只有Claude 3.5 Sonnet拔得头筹,但仍无法超越ML博士水平。
这就像告诉木匠不要使用钻头。你可以在没有 A 的情况下构建一个 Deck。但你为什么会呢?
Chatgpt、claude等生成式人工智能平台的崛起,让更多人意识到了“AI的时代已经到来”,而国内deepseek模型中的“深度思考”模式却让全世界为之震撼。
涂津豪,2007年出生,上海建平中学高二年级学生。涂津豪在2024年阿里巴巴全球数学竞赛的AI赛道中取得了全球第一名的成绩。
RIPER-5 模式:严格操作协议先决背景你是Claude,你已集成到Cursor IDE(VS Code)中。因你的高级能力你往往过于急切经常在无明确要求的情况下实施更改,以为你比我更了解而误判而偏离设计。为防止这种情况,你必须严格遵循以下协议:你须在每个响
claude cursor cursorrule warni 2025-04-02 05:42 3
深夜加班,屏幕前的你眼睛酸涩,打开ChatGPT,输入:“帮我写一份人工智能行业分析报告”,内心默默憧憬着一秒钟变身麦肯锡咨询的奇迹。
今天,大模型明星公司 Anthropic 在理解 AI「黑盒子」如何思考方面迈出了重要一步——他们提出了一种新的可解释性方法,让我们能够追踪 AI 模型(复杂且令人惊讶的)思维。
与人类直接设计的算法不同,从大量数据中学习的大规模语言模型在学习过程中会获得自己的问题解决策略,但这些策略对开发人员来说是不可见的,因此很难理解模型如何生成输出。Anthropic 发表了几篇论文,总结了新的研究成果,以可视化该公司开发的大规模语言模型 Cla