微软「意外泄密」:Claude Mythos万亿参数,训练规模浮出水面?
微软「意外泄密」:Claude Mythos万亿参数,训练规模浮出水面?Claude Mythos就用6.1×10²⁷ FLOPs提前叩响了奇点的大门。
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Claude Mythos就用6.1×10²⁷ FLOPs提前叩响了奇点的大门。
Cowork 在 Claude 带火后,大厂都在做,企业也早在用。但通用就是通用,碰上房地产这种数据非标、容错为零的硬骨头,全部露怯。跑通这块的,反而是一匹国产黑马。
今天看到了一个我觉得还挺有价值的东西。
今年4-5月,AI信息安全迎来「水门事件级」窗口:攻方落地、守方应急、噪音失控、治理失灵同时暴发。Anthropic主动封印Claude Mythos,只因它强大到必须送进末日火山。
过去三年来,所有人都在卷模型,参数更大、推理更深、上下文更长。但当Claude Code把Anthropic推到杀手级应用的位置、当OpenAI的Codex已经能替你写完一整本游记,问题终于绕了回来: 这些越来越像「人」的模型,到底要装进什么样的载体里,才算真正走进生活?
前两天我在做一个产品定价方案,问 Claude Code 有什么思路。
昨儿发了 Coze 3.0 的介绍说明,很多小伙伴看起来都没仔细看。
1492 年,哥伦布驶向大西洋深处。远洋航行当然需要速度,但真正决定船队能否抵达彼岸的,是淡水、食物、船体、桅杆和帆索能否撑过漫长风暴。改写跨洋贸易的,正是这种并不浪漫的工程逻辑。 后来,荷兰人设计出
4月,OpenAI Codex正式把计费口径从按消息估算转向按token用量;Anthropic侧的企业续约和新版模型tokenizer(分词器),也让 Claude Code的实际账单压力集中显现。明升与暗涨,两家各有各的玩法。
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题:如果 AI"看到" 的图,根本不是你肉眼看到的那张,会发生什么样的后果呢?他们把这种现象称作 AI 权威清洗(AI Authority Laundering)。