有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前
7459点击    2026-10-15 12:32

不er,A\你穿越回来的啊??


因为一起版权官司,Anthropic一份2021年7月的内部研究路线图,意外曝光。


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


很短,PDF正文就两三页。


但把这份当时标着「最高机密」的文件从头读到尾,我瘫软了(bushi)。


今天的Claude Code、工具调用(Tool Use)、AI自我评判(Self-Judging)、测试时计算(Test-time compute)、甚至上万亿参数与超长上下文……


五年前,在这家公司刚刚从OpenAI独立出来几个月、全员只有十几个人的时候,就已经被白纸黑字写得清清楚楚。


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


5年前的路线图


很多人以为,大模型从聊天机器人走向写代码、操作系统的Agent,是这两年技术成熟后大家顺水推舟搞出来的。


错了。


在2021年这份路线图的最开头,Anthropic给自己的终极目标(Safe, beneficial AGI)立了一个非常清晰的原型定位:


做一个能通过自然语言跟人类交互,去创建、编辑和解释软件的通用AI助手。


什么叫通用AI助手?


能回答通用问题、写函数、找Bug、设计API、讨论代码风格与最佳实践。


最狠的是后面那句话:


它要展现出一个软件工程师同事的全部能力。


不是,我寻思,这不就是Claude Code吗??


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


在当时GPT-3刚火不久、大家还在惊叹AI能写藏头诗的时候,Anthropic就直接跳过了简单的代码自动补全逻辑,瞄准了完整的软件工程代理。


不仅如此,在具体实现路径上,内部还展开过一场极其精彩的争论。


研究员Andy Jones在批注里抛出一个核心分歧:我们到底该先做真正好用的编程助手,还是先去证明工具调用的可行性?


当时团队面临两条路:


1.实用路线:搞代码仓库检索(Repo Search),让AI能去翻项目的类型定义。


对了,GPT-3论文一作Tom Brown也参与了这个方向的讨论,建议从代码Repo Browsing入手。


然后是第二条——


2.研究路线:搞printf调试、编辑器操作,先证明模型能调工具。


最后是CEO Dario拍的板:


短期先验证工具调用的可行性,长期再演进成超级好用的编程助手。


现在回头看Claude Code的演化过程,完全是在照着Dario当年的这句话一步一步走。


Self-judging、万亿参数与超长记忆


除了Coding Agent,这份路线图里还有对底层技术的预判。


比如在预训练部分,2021年的他们就白纸黑字写下要训练1T(1万亿参数) 及以上的超大模型,并且探索超长上下文(Very large contexts),或者其他能容纳海量记忆与经验的机制。


在那个175B还是庞然大物的年代,他们就已经把万亿参数和超长记忆当成了标配基建。


更绝的是在人类反馈与对齐(Alignment)部分。


文档里赫然写着:


模型自我评判。


2021年,他们就已经在研究,怎么让模型评估自己的行为和输出质量,怎么把模型自己的判断作为反馈信号。这正是今天AI Feedback以及推理模型自我纠错的核心思想。


更有意思的是,文档甚至出现了后来大模型研究中极其重要的一个概念:


Test-time compute(测试时计算)。


当然,当时这项研究被放在对齐和判别器研究的语境中,距离后来o1式的推理计算扩展还有相当距离。


但至少说明,早在2021年,Anthropic的研究视野就已经覆盖了模型训练之外的计算投入。


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


咱就是说,Neo Lab还是有东西的,怪不得Ilya会瘫软。


不知道现在的前沿实验室,每天又在经历些什么。


内部冷汗时刻


当然了,既然是A\\,避免不了谈论安全问题。


但我看了一下发现,这帮人是真爱讨论安全啊,花了好长的篇幅。


作为一家以安全立命的公司,Anthropic在2021年就预见到了今天Agent满地跑时面临的噩梦。


联合创始人Sam McCandlish在批注里提出了一个灵魂拷问:


怎么安全地部署没有沙箱隔离的工具?


Dario紧接着跟帖补刀:


具体来说,就是在部署时执行代码的Tool!


(ps:原文真的有感叹号,你的Dario就是这么激情澎湃)


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


神了。


当AI真的能直接在宿主环境里运行代码、调用Shell、修改文件的时候,一旦失控或者被Prompt注入,后果简直不敢想。


今天全网在讨论的Agent提权、环境逃逸、数据污染,人家2021年就在讨论沙箱边界了。


可能确实因为他们一开始就想走这条路吧。


对了,Amanda在这份报告也出现了,就是前段时间比较火的一个A社内部哲学家。


她非常严肃地指出:


如果我们在自然语言上做对齐研究,却主要在代码上推进模型能力,我有点担心。这两种研究必须时刻保持紧密联系。


如果我们不在能力提升的领域做对齐研究,就会限制对齐测试的有效性。这可能会产生连锁反应,比如因为早期没有整合,对齐研究直接变成了一座孤岛。


甚至直接提议确立一条公司原则:


各个领域的能力研究和对齐研究应该成比例同步推进,除非我们能给出充分的理由说明为什么要分开。


One More Thing


唉,我就说A\\咋老压OpenAI一头啊,原来是先发优势。


Anthropic这五年是咬定青山不放松,死磕高质量代码信号、强化学习和企业工作流;


而OpenAI一路多线作战,做文生图、搞Sora视频、做语音助手、做搜索,多少分散了战力。


不过,就在大家还在复盘两家技术路线差异的时候,OpenAI那边突然曝出了一个比好莱坞电影还离谱的惊天大瓜——


家人们,OpenAI有内鬼啊!!!


有预言家!A社研究蓝图曝光,Claude Code来自5年前


根据美国联邦检察官公布的起诉书,35岁的OpenAI前产品团队工程师Abdulrahman Alfozan已被正式解雇并遭到联邦刑事指控。


这哥们儿干了啥?


他在OpenAI旧金山总部高管专用的核心会议室里,把一个带有高级加密和数据传输功能的窃听设备,用卫生纸包着,悄悄插在了电视机背后的USB接口上。


要知道,这个会议室是Sam Altman等高管开核心闭门会的地方,平时聊的全是超级智能研发机密、未公开产品规划和政府合作简报。


结果,这么容易就被人hack了。


世界真是个草台班子啊。。。


PDF:https://i.smitop.com/concise-research-roadmap.pdf


文章来自于"量子位",作者 "Jay"。

AI转型,免费服务,就找AITNT
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0