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今日 641 条
9月30日周三
  1. Epoch AI:研究、数据与评测27

    Epoch AI 探讨 AI 未来:并行化限制、智能爆炸与推理基准

    Epoch AI 发布系列研究探讨 AI 未来走向,其中报告指出即使自动化 AI 研发能产出数百万虚拟研究员,进展仍可能受限于拆分、协调与重组工作的并行化能力。EBR-Bench 结果显示前沿模型在桌游 Earthborne Rangers 的 30 次通关中毫无进步,得分远低于人类专家。另一项研究考察四项能力指标,其中三项显示 AI 能力近期加速的强证据,驱动力来自推理模型。

  2. Epoch AI:研究、数据与评测37

    Epoch AI:AI 推理成本每季度下降约 47%,年降幅达 13 倍

    Epoch AI 测算,自 2023 年以来,达到同等 AI 性能水平的成本在数学、科学和技巧类游戏五项基准上平均每季度下降约 47%,约合每年 13 倍,降速超过电力、算力、电池和 DNA 测序的历史降幅。该机构还指出,美国 GDP 增长因统计遗漏 Nvidia 在美国产生的收入而被低估约 0.3 个百分点,到 2028 年这一缺口可能扩大至 2 个百分点。

  3. Epoch AI:研究、数据与评测38

    Epoch AI 数据洞察:AI 采用与使用趋势

    Epoch AI 数据显示,arXiv 数学预印本中承认使用 AI 的比例从 2026 年 4 月的 4% 升至 8 月的 25%,其中 6% 称 AI 有实质性研究贡献。美国成年人中每周至少 6 天使用 AI 的比例在六个月内从 8% 升至 19%。Epoch AI/Ipsos 调查还显示,67% 从事计算机、工程和科学工作的 AI 用户使用雇主提供的 AI。

  4. Epoch AI:研究、数据与评测36

    Epoch AI 发布 AI 芯片数据与研究报告合集

    Epoch AI 更新了覆盖 170 多款 AI 加速器的机器学习硬件数据,并发布报告估算华为 2026 年 AI 算力产量不足 Nvidia 的 4%,若无法获得外国内存,2028 年份额可能降至约 1%。其 AI 数据中心探索器现已覆盖 86 个站点、约占全球 AI 算力的 44%,同时贸易数据分析显示 2024–25 年存在约 30 亿美元芯片经马来西亚流入中国的迹象。

  5. Epoch AI:研究、数据与评测35

    Epoch AI:华为到 2030 年能否追上 Nvidia?

    Epoch AI 评估,受美国出口管制限制最关键扩产手段,华为 2026 年 AI 算力产量不足 Nvidia 的 4%,若无法获得外国存储,2028 年这一份额可能降至约 1%。该机构还估计,截至 2025 年约有 29 万至 160 万 H100 等效算力(中位数 66 万)被走私至中国,约占中国总算力的三分之一。

  6. Epoch AI:研究、数据与评测38

    Epoch AI 财务数据:AI 芯片销售、超大规模厂商资本开支与 Anthropic、OpenAI 收入

    Epoch AI 的财务数据库用财报与公司披露估算 AI 芯片的算力、功耗与支出,并追踪超大规模厂商的 AI 建设融资。其测算显示,微软、亚马逊、Alphabet、Meta、Oracle 的合计现金资本开支预计在 2026 年 Q3 超过经营现金流;HBM 占 AI 芯片组件成本的 63%,高于 2024 年 Q1 的 52%。

  7. Epoch AI:研究、数据与评测28

    Epoch AI 能力与基准测试中心:GPT-6 Astra 数学登顶,软件工程仍落后 Claude Fable 5.1

    Epoch AI 更新其 AI 基准与能力中心,汇总内部测试与外部数据。GPT-6 Astra 以 166 分登顶 Epoch Capabilities Index,Math-ECI 达 170 创纪录,但 SWE-ECI 164 仍落后 Claude Fable 5.1 的 167。该中心还显示,自 2023 年以来同等 AI 性能的成本每季度下降约 47%,年降约 13 倍。

  8. Epoch AI:研究、数据与评测28

    Epoch AI 发布 AI 模型扩展性数据:追踪 3600 余个模型与算力趋势

    Epoch AI 的公开数据库已追踪 1950 年至今超过 3600 个机器学习模型,并发布多项扩展性研究。其测量显示 GPT-5.6 Terra 和 Sol 的首次 token 延迟随上下文长度呈二次增长,而 Claude Sonnet 5 和 Opus 5 接近线性。此外,全球 AI 芯片内存带宽年增 4.1 倍,2025 年 Q4 已达约 7000 万 TB/s。

  9. Epoch AI:研究、数据与评测44

    Epoch AI 的 Epoch Capabilities Index(ECI)能力指数如何构建

    Epoch AI 的 Epoch Capabilities Index(ECI)是一个综合指标,用超过 50 个基准的分数生成单一通用能力量表,模型在更难基准上表现越好,ECI 分数越高。其领域版 ECI 沿用通用 ECI 的基准难度与斜率、仅重新拟合 LLM 能力参数,Cyber ECI 因纳入通用 ECI 之外的网络安全基准而更新频率更低。ECI 代码已在公开仓库发布。

  10. Epoch AI:研究、数据与评测47

    Epoch AI 发布 AI 公司数据集:追踪前沿模型公司的营收、融资与算力支出

    Epoch AI 上线"AI companies"数据集,追踪处于 AI 前沿的基座模型公司的营收、融资、员工数、算力支出和使用量数据,来源为公司披露、高管表态与媒体报道。数据集于 2026 年 9 月 29 日更新,提供全量 ZIP 及算力支出、融资轮次、员工、营收、使用量等分项 CSV,可通过 Python 直接读取。

  11. Epoch AI:研究、数据与评测51

    Epoch AI 发布 AI 芯片所有权分布数据集与开放研究项目

    Epoch AI 上线 AI chip owners 探索器,基于公司披露和第三方分析师估算全球 AI 算力在主要公司和客户类别间的分布,数据于 2026 年 5 月 12 日更新。该项目追踪的是芯片所有权而非使用情况,多数前沿 AI 开发者的训练和推理芯片并非自有;数据、方法论及按设计商、芯片类型划分的 CSV 数据集均公开可下载。

  12. Epoch AI:研究、数据与评测32

    Epoch AI 发布 AI 模型数据集,收录具有历史意义的模型

    Epoch AI 上线 AI 模型数据集,收录文献综述、Papers With Code、高被引论文及顶会论文等来源的模型,覆盖发布时达到 SOTA、引用超 1000 次或月活超百万的模型。数据集提供 notable、large-scale、frontier 及全量模型四类 CSV 下载,最新更新于 2026 年 9 月 30 日,并附参数规模、数据集大小与训练算力的测算文档。

  13. Claude:Blog(网页)71

    Claude Marketplace 上线 340 个插件支持一键安装

    Claude 推出插件市场,收录 340 个插件,可一键安装为 Claude 添加工具、技能和集成。示例包括 GitHub 官方 MCP 服务器、Playwright 浏览器自动化、Figma 设计转代码、Supabase、Vercel 集成,以及代码审查、语言服务器和 CLAUDE.md 维护等开发类插件。

    推荐理由:页面列出了插件市场的主要品类和代表性插件,读者可以据此了解 Claude 现有可扩展能力的范围。

  14. Claude:Blog(网页)70

    Claude Artifacts 功能页详解:Claude Design、Claude Slides 与 Claude Docs 开放 beta

    Claude 介绍 Artifacts 功能,可在对话旁生成设计、演示文稿、文档、仪表盘或小型交互工具,支持画布编辑、链接分享(默认私有)和导出为 PowerPoint、PDF、HTML 等格式。

    推荐理由:官方页面对 Artifacts 及 Claude Design、Claude Slides、Claude Docs 的功能、协作与导出方式做了较完整说明,便于了解可用范围。

  15. Claude:Blog(网页)65

    Claude Code Projects 改版:从文件夹到多线程对话协调

    Anthropic 改版 Claude Code 的 Projects 功能,用户描述目标后由 Claude 负责拆解任务、并行协调多个线程、审查输出并汇总结果,例如按仓库开线程迁移调用、跑测试并开 PR。

    推荐理由:官方介绍了 Projects 从文件夹到对话的改版机制,读者可以了解多线程协调与共享记忆如何改变 Claude Code 的长任务工作流。

  16. Claude:Blog(网页)46

    Balyasny 如何评估与治理 Claude Fable 5

    Balyasny Asset Management 在数千个真实金融任务上评测 Claude Fable 5,Fable 取得 89.4% 对前代生产模型 86.1% 的成绩,并在复杂规划、分析与智能体执行上表现突出。该机构自建执行框架与 BAMAgent 平台,支持数千个自主智能体 7×24 小时运行,Fable 成为其投资团队系统化与编码工作的首选前沿模型。

  17. Claude:Blog(网页)69

    Anthropic 前线工程师详解如何准备 AI 驱动的代码现代化项目

    Anthropic 前线部署工程师分享大型代码现代化项目的准备方法:过去需多年的项目如今可在数月或数周完成,但组织流程不变,瓶颈从产出变更转向动员组织。

    推荐理由:Anthropic 前线工程师基于真实客户部署,给出智能体驱动代码现代化的六步准备方法,可直接迁移到企业大型改造项目。