「Anthropic Labs」共找到 1337 篇相关文章
Claude Code auto mode 解析:如何用 AI 分类器替代人工审批
Anthropic 发布 Claude Code 的 auto mode 解决审批疲劳问题,用 AI 分类器替代人工审批。介绍了其核心思路、判断危险的标准、两阶段分类等,还分析了漏检率、被拦截后的处理及子 Agent 检查等,也指出了目前局限。
刚刚,李飞飞世界模型开源了个渲染神器
今天凌晨,李飞飞空间智能独角兽公司 World Labs 官宣推出「Spark 2.0」,将 3DGS 世界带入 Web,原本专业设备才能运行的 3D 场景,现在任何人可在浏览器访问,该渲染器开源,能流式加载 1 亿 + 的 3DGS 数据。
1美元时薪?这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵,MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越,参数量小,成本低,推理速度快,还经实测能成打工人得力助手,其背后有独特训练体系。
想知道你的LLM API被过度收费了吗?隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务(COLS),定义其风险,提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn,能高效识别token数量膨胀,有可定制性且审计开销低,为构建信任提供技术支撑。
Claude Opus 4.7连夜突袭:或将抢走全球7亿打工人饭碗!
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7,定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流,视觉能力大幅提升,在多方面超越对手,普通用户使用有三大变化。
Claude估值暴涨300%!全球独角兽字节第三他第四
Anthropic官宣完成F轮130亿美元融资,最新估值达1830亿美元,较上轮暴涨近300%,成全球第四大估值初创公司。半年内营收从10亿美元年化突破50亿,Claude Code年收入破5亿。
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
OpenAI惊人自曝:GPT-5真「降智」了!但重现「神之一手」,剑指代码王座
GPT-5发布后引发热议,其IQ测试成绩不佳遭吐槽,但实际是「路由」问题。解锁神级GPT-5关键在prompt,医学家借它重现「神之一手」。它编程能力强,挑战Anthropic,还推动AI向「智能体式推理」发展。
别再设计 Prompt,顶尖工程师已经开始写 Loop 了!
2026年6月,“Loop Engineering(循环工程)”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词,而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册,介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
上交大 × 华为小艺推出LoPA:7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s!
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA,配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统,显著提升扩散大语言模型(dLLMs)的推理并行度和吞吐量,将推理效率推向新高度。