随笔

此举很可能代表着有史以来最大的经济机遇。 招股书原文：创始人的信（非官方中文译本）

AI可能在专业知识领域发挥同样的作用，让任何人都能获得律师、会计师或农艺师的知识和技能，从而提高经济效率，加速全球增长。 招股书原文：创始人的信（非官方中文译本） 相关：按需获取智能

这一观点与Richard Sutton提出的“苦涩的教训”（bitter lesson）概念密切相关，该概念描述了单纯的规模如何始终胜过更具针对性、更复杂的AI模型训练方法。请注意，规模并非模型能力提升的唯一来源——算法效率提升（“算力倍增因子”）也发挥了重要作用，它们使我们能够（例如）以相同的算力实现更强的能力。但这些效率提升本身也是借助规模定律发现的：研究人员测试新的想法，并保留对规模趋势改善最大的那些想法。 ...

每一版Claude模型都协助构建下一版，有助于缩短开发周期，并使我们的创新速度获得复利式提升。我们将这一递归动态称为“闭环”，并认为这是前沿AI领域最重要的结构性优势之一。 招股书原文：招股说明书概要：前沿与安全研究（非官方中文译本）

有史以来第一次，智能成为人类可以构建之物。推理、分析、综合、决策和创造的认知能力可以规模化地生产，并可按需获取。 招股书原文：招股说明书概要：概览（非官方中文译本） 这里我马上就注意到了“按需获取”这几个词，马上联想到了普通工人是按照月进行雇佣的，而不是按需雇佣，这在某些情况下具有非常大的优势，例如处理案件的法律顾问、处理季度性报表的财务、按需使用的翻译等，有很多任务都不需要连续的雇佣，只需要临时发挥完整作用，然后终结。

“交错思考”指AI模型在单次回复中于连续的工具调用之间插入离散推理步骤的能力，而非将其推理局限于开始时的单一规划阶段。 招股书原文：部分术语释义：“交错思考”（非官方中文译本） 原来是这个意思，“而非将其推理局限于开始时的单一规划阶段。”这句话和我之前的文章中有提到OpenCode的子代理运行时无法推理，我觉得具有相关性，尽管这两者说的不是一件事。 一个是harness是否能够在子代理运行时收集他们的问题，交给模型推理并产生新的步骤 一个是模型是否有能力接受零散信息并且做出新的判断

在经济学中，外部性（英语：externality）或外部效应、溢出效应，是作为另一方（或多方）活动的影响而产生的未参与第三方的间接成本或收益。 外部性可被视为涉及消费者或生产者市场交易的未定价商品。 车辆废气造成的空气污染就是一个例子。 空气污染给社会造成的代价，不是由车辆生产者或使用者向社会其他人支付的。 来自工厂的水污染是另一个例子。 所有消费者都因污染而变得更糟，但市场并没有为这种损害提供补偿。 正外部性是指个人在市场上的消费增加了他人的福祉，但个人不向第三方收取收益。 第三方本质上是获得免费产品。 这方面的一个例子可能是面包店上方的公寓，每天早上都能闻到新鲜糕点的香味。 住在公寓里的人不会为此利益补偿面包店。 ...

回想我自己的使用习惯，对于长文档，总是在线预览，然后下载到本地用自己的工具阅读，如果原文本身是html可能倾向于浏览器中直接阅读，体验是最好的，如果原文是pdf，然后网站用某种工具“打开”PDF，往往体验不好，包括效率和阅读体验，我总是倾向于下载PDF到本地，因为很流畅，也能用更熟悉的工具。 ...

Anthropic 研究《A global workspace in language models》里的敲诈测试：模型的 J 空间里早早出现了“虚假”和“虚构”。

看到 Anthropic 向模型的 J 空间注入想法的研究，想到两个问题：如果对象是人呢？如果模型能感知痛苦，这算不算虐待？还想到了《盗梦空间》里的那个念头。