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? Claude 已经很擅长围绕别人设定的目标来跑实验。每次 Anthropic 发布新模型时,我们都会进行同一个测试:给 Claude 一段用于训练小型 AI 模型的代码,要求它在仍通过相同正确性检查的前提下,把这段代码跑得尽可能快。目标和评估标准事先就被固定好了,所以 Claude 的任务就是通过改写代码、运行代码、计时,再重复这一过程来寻找加速方法。这相当于一个缩小版的实验研究闭环。2025 年 5 月,Claude Opus 4 相比起始代码平均实现了约 3 倍加速;到 2026 年 4 月,Claude Mythos Preview 已经达到约 52 倍。作为参照,一个熟练的人类研究员通常需要 4 到 8 小时,才能做到 4 倍。[^7] 在研究流程的这一环——也就是在定义清晰的实验里做步骤优化——Claude 在不到一年的时间里,就从“非常有帮助”跨越到了“超过人类”。¶¯Âþ¡¶mememe¡·ÆëÈ«°æ
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