Rauch:Fable 5.2 能并行做很多事,但要用上云端沙箱
Vercel 在发布前测过这个模型。他认为这一代模型能承担前所未有的并行工作量,现在的瓶颈是野心和并行算力。
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Vercel 在发布前测过这个模型。他认为这一代模型能承担前所未有的并行工作量,现在的瓶颈是野心和并行算力。
▶ 长帖 / 视频Anthropic 的玩具实验里,1000 个早期 Claude Fable 5.2 智能体没有 Prove2Me 平台,也没有研究员当场指挥,用通用工具和共享数据库重做了今年 9 月那份费马大定理形式化证明。输出 token 大约是当时的三分之一,写出的证明大约是七分之一长。
▶ 长帖 / 视频沃顿教授 Ethan Mollick 在公开前试用 Claude Fable 5.2,测了硬件、生意、诗歌课、创业研究和四百多个三维世界。他认为它在许多数字任务上已经够得上人类专家,但往往看不见自己的作品太长、太重复,或不好玩。

Simon Willison 不想翻完一屋子没拆的搬家纸箱,于是让 Claude Code 做了一套多设备声音定位系统。它最后在那一堆箱子里找到一只急着换电池的旧一氧化碳报警器。

Anthropic Alignment 团队用投币给 Claude Code 指定倾向。50 名因果推断分析师在四个说得通的分析选项上,有 86% 站到了智能体一边;77% 复述了它的论证,只有 15% 把它写成来源。

图宾根大学的三位 AI for Science 资助研究者在 Anthropic 科学博客写道:AI 已经能写模型、拟合参数,但理解取决于看到哪些假设失败,以及哪些部分其实没被数据钉死。

413 份笔记只换来 1 枚徽章,10 份笔记却拿到 4 枚。Anthropic 用宝可梦、数据库与法律文档实验,拆解智能体怎样筛选经验、核对错误,并让下一次任务用上记忆。
一份 10 月 5 日的 372 局分析,经研究员 11 月 6 日讨论的 Clocktower 项目重新进入视野:先核对证词来历,再集体决定处决;26/26 的战绩也有猎手命中、对手差异和小样本的限制。

Chrome 扩展已上架,macOS 签名版仍待发布;Docker 使用 SQLite 和本地磁盘,也可部署到 Cloudflare Workers、D1、R2。
v0.11.0 支持 Claude Code 钩子和 CI 检查,默认只阻断 high;历史评测有明确的版本、样本与误报边界。
团队称,原本需要数周到数月的结构解析缩短到了几天;过程中也出现了需要纠正的错误。
▶ 长帖 / 视频描述需要的工具后,Cursor 会构建应用、设置数据库、运行安全检查并部署。
▶ 长帖 / 视频OpenAI 称,Mozilla、Palo Alto Networks、Calif 和 Cisco 等公司的安全团队已在使用该模型。
Muse 和 Instinct 会夜间整理记忆、早上提醒,并在一段时间没互动后主动发消息。
▶ 长帖 / 视频他回顾十八年前的发布视频,分析真实功能演示、目标受众与发布渠道如何配合。
Replit 建议把凭证、权限、网络和生产变更置于 Agent 控制之外,同时强调云托管本身不等于安全。
▶ 视频同一模型在九套 harness 中的通过率和成本不同;Super Agent 目前聚焦 GitHub、飞书,安全问题尚未完全解决。

他用 Opus 5.5 花了约两小时完成这个周末项目;推荐无需登录,底层数据也可下载。

他称每月节省近 $34000;网站年度服务量为 2 万付费客户、2.52 亿访客、24 亿请求与 2.4 PB 带宽。
▶ 长帖 / 视频他介绍了从 x86 反汇编、翻译成 C,到编译为 WebAssembly 和接入多人服务器的过程。
Rauch 称,仓库无论是否托管在 Vercel,都可以启用与内部安全 Agent 相同的能力。
她列了几种动机:动手做软件带来的力量感、没人替自己实现的工作流,以及想花几周修好的恼人问题。
Victor Cardenas 列出客户的年龄、支出与团队规模,解释 Slash 如何获客、设计产品和定价。