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周一，Anthropic CEO Dario Amodei 参加了一个长达五小时的播客采访，与 AI 影响人物 Lex Fridman 进行了对话。两人涵盖了从超级智能时间表到 Anthropic 下一代旗舰技术进展等一系列话题。
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尽管有相反的证据表明，Amodei 认为“扩大规模”仍然是通向更强大 AI 的一条可行路径。通过扩大规模，Amodei 澄清他指的是不仅增加用于训练模型的算力，还包括模型本身的大小以及模型训练集的大小。
“可能，扩展会继续下去，其中有一些魔力是我们尚未在理论基础上真正解释清楚的，”Amodei 说。
Amodei 也不认为数据短缺会对 AI 发展构成挑战，这与一些专家的观点不同。他表示，无论是通过生成合成数据还是从现有数据中推断，AI 开发者都将“绕过”数据限制。（至于合成数据的问题是否可解决，还有待观察。）
Amodei 确实承认短期内 AI 算力成本可能会上升，部分原因是由于规模扩张。他预计明年公司将花费数十亿美元购买集群以训练模型，而到 2027 年，这一支出将达到数千亿美元。（事实上，有传闻称 OpenAI 正计划建设一座价值 1000 亿美元的数据中心。）
此外，Amodei 坦诚地指出，即使是最好的模型，其本质也是不可预测的。
他说：“很难控制模型的行为——要在所有情况下同时引导模型的行为非常困难。”“这就像打地鼠游戏一样，当你推动某一方面时，其他方面也会随之移动，而这些变化你可能甚至没有注意到或测量到。”
尽管如此，Amodei 预计 Anthropic 或其竞争对手将在 2026 或 2027 年创造出“超级智能”AI——即在多项任务上超越“人类水平”表现的 AI。他也对此带来的影响表示担忧。
他说：“我们正迅速耗尽真正令人信服的阻碍因素和真正有力的理由来证明这种情况不会在未来几年内发生。”“我担心的是经济问题和权力的集中。实际上我更担心的是权力的滥用。”
幸运的是，他目前处于能够采取行动的位置。
新闻
一款 AI 新闻应用：由前 Twitter 工程师推出的 AI 新闻阅读器 Particle，旨在借助 AI 技术帮助读者更好地理解新闻。
Writer 融资：Writer 已筹集 2 亿美元，估值达 19 亿美元，用于扩展其面向企业的生成式 AI 平台。
基于 Trainium 构建：Amazon Web Services (AWS) 推出了 Build on Trainium 项目，这是一个新项目，将向使用 AWS 基础设施研究 AI 的机构、科学家和学生颁发 1.1 亿美元的资助。
红帽收购初创公司：IBM 旗下的红帽正在收购 Neural Magic，这是一家初创公司，致力于优化 AI 模型，使其在商用处理器和 GPU 上运行得更快。
Grok 免费使用：X（前身为 Twitter）正在测试其 AI 聊天机器人 Grok 的免费版本。
AI 助力格莱美：披头士乐队的歌曲《Now and Then》去年借助 AI 技术进行了完善并发行，现已获得两项格莱美奖提名。
Anthropic 进军国防领域：Anthropic 正与数据分析公司 Palantir 和 AWS 合作，为美国情报和国防机构提供对其 Claude 系列 AI 模型的访问权限。
新域名：OpenAI 购买了 Chat.com，进一步扩充了其知名域名收藏。
本周研究论文
Google 声称已开发出改进型的洪水预测 AI 模型。
该模型基于该公司此前在该领域的研究成果，能够准确预测数十个国家长达七天的洪水情况。理论上，该模型可为地球上的任何地方提供洪水预报，但 Google 指出，许多地区缺乏用于验证的历史数据。
Google 为灾害管理和水文专家提供了该模型 API 访问的等待名单。它还通过其 Flood Hub 平台发布来自该模型的预报。
“通过将我们的预测在全球 Flood Hub 上公开……我们希望能为研究社区做出贡献，”该公司在一份博客文章中写道。“这些数据可供专家用户和研究人员使用，以支持更多关于洪水如何影响全球各地社区的研究和分析。”
本周模型
AI 开发者 Rami Seid 发布了一个能够模拟《我的世界》（Minecraft）的模型，该模型可在单张 Nvidia RTX 4090 显卡上运行。
与 AI 初创公司 Decart 最近发布的“开放世界”模型类似，Seid 开发的名为 Lucid v1 的模型能够实时（或接近实时）模拟《我的世界》的游戏世界。Lucid v1 拥有 10 亿参数，接收键盘和鼠标操作输入并生成画面，模拟所有的物理效果和图形渲染。
Lucid v1 存在与其他游戏模拟模型相同的局限性。其分辨率较低，并且容易快速“忘记”关卡布局——让你的角色转过身去，你就会看到场景被重新排列。
但 Seid 和他的合作伙伴 Ollin Boer Bohan 表示，他们计划继续开发该模型，目前该模型可下载，并驱动在线演示此处。
杂项
DeepMind，Google 旗下顶尖的 AI 实验室，已发布了 AlphaFold 3 的代码，这是其基于 AI 的蛋白质预测模型。
AlphaFold 3 于六个月前宣布发布，但 DeepMind 颇具争议地扣留了代码。相反，它通过一个网络服务器提供访问权限，限制了科学家可以进行预测的数量和类型。
批评者认为此举是为了保护 DeepMind 的商业利益，却牺牲了可重复性。DeepMind 的衍生公司 Isomorphic Labs 正在应用 AlphaFold 3，该模型能够模拟蛋白质与其他分子协同作用的情况，用于药物发现。
现在，学术界人士可以使用该模型进行任何他们喜欢的预测——包括蛋白质在潜在药物存在下的行为表现。具有学术隶属关系的科学家可以在此申请代码访问权限。