今天和Claude Opus一起工作了一天，提效非常明显：

今天和Claude Opus一起工作了一天，提效非常明显： 1. 数据分析场景：把需要查询的几张表的表结构和select * from xxx limit 10的结果发给Claude，说一下几张表的关联关系，然后说我想要查询xxx，让Claude直接给我写sql，然后无脑粘贴进bi平台查询，基本上嵌套关系在三层以内的sql都不会出错。另外把数据分析的结果发给Claude，让它给我补充分析背景和分析结论，非常好用，我只需再补充一些后续产品todo即可。不方便的地方是没有code interpreter所以不能像在ChatGPT里那样直接帮我把图表也给画了。 2. PRD场景：直接把实习生写的PRD复制粘贴发给Claude，让它挑刺，给出来的建议非常的客观具体详实，是一个比我好很多的产品mentor。 补充： Claude模型能力和GPT4比哪个更强不好评价，但long context无损压缩的用户体验好太多了。自从OpenAI devday搞了Assistant api之后，在chatgpt上第n轮交互不一定会把前几轮的Query和answer放到上下文。这就造成，我如果把所有背景在一轮交互里都讲清楚了，gpt4很完美，但如果问followup questions它就表现的很垃圾。我坚信目前这些在工程上carefully arrange context window来节约成本的都是雕花行为，long context才是新时代的摩尔定律。

实际在商用场景使用生成式AI的人往往会发现，生成式AI像是一个知识面很广又很自信的实习生，看似很多事情都能做，但是仔细检查会发现

实际在商用场景使用生成式AI的人往往会发现，生成式AI像是一个知识面很广又很自信的实习生，看似很多事情都能做，但是仔细检查会发现很多做的结果都不能直接拿来用，需要做很多修改调整。因此选择容错率高的场景切入，给AI应用设定好边界和限制，会是应用开发在这个阶段的重点之一。

久谦这个纪要分享，整整135页，大部分会议纪要都是发生在最近两周内，时效性可以说是非常强了。久谦真的把人海战术玩成了艺术，把效率

#内幕消息 久谦这个纪要分享，整整135页，大部分会议纪要都是发生在最近两周内，时效性可以说是非常强了。久谦真的把人海战术玩成了艺术，把效率玩到了极致。 他们经常的情况是上午接到一个DD的单子，下午人已经到了工厂了。 就会议纪要而言，久谦有一个庞大的实习生pool，每个人都经过了标准训练，可以保证每一份会议纪要都按照规定的SOP产出。不意外，但是确实有点东西。

Claude有了artifacts之后，用来写一些小项目基本没什么问题了，一些对人类实习生的沟通技巧对他也有效：

Claude有了artifacts之后，用来写一些小项目基本没什么问题了，一些对人类实习生的沟通技巧对他也有效： - 让他先从最简单基础的功能开始写，然后一轮轮提修改意见，这样可以方便检查他的作业，及时给反馈 - 文件长了就让他拆分，这样每次迭代只需要修改相关的文件，可以很方便看出修改了多少，回复的文本量也不容易超出一次输出的token限制 - 如果对他写的部分代码忍不了要亲自动手了，也把修改后的代码告诉他，让他直接看代码学习怎么做 不过人类实习生随着指导会慢慢进步，成长之后不需要花费那么多精力做精细的指导了。 而AI随着上下文变长，慢慢记不住前面的指令，犯的错只会越来越多，恨不得让他回炉重造，重开上下文

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用 而且多版本发布后，“中杯”（Sonnet）直接免费体验，“大杯”（Opus）充个会员也能即刻享受。各路测评纷至沓来。所以，Claude 3的“武力值”究竟如何爆满？究竟比GPT-4如何？（听说都能学会至今没有模型能搞定的打麻将？）全球热乎的一手体验，我们悉数奉上。（当然，我们自己也实测对比了一波。9k长大模型微调教程直出、读图超显专业Claude 3一出来，它的视频解读能力首先就火了。面对OpenAI前科学家Karpathy不久前刚出的《构建分词器》教程，尽管全程足足2个小时13分钟长，Claude 3只靠一轮提示词，就成功将它总结成了博客文章：有文有图有代码，非常详细，但又绝不是罗列视频里的每一句话（输入附件并非视频，而是视频的字幕文件，当然也包含每5秒一次的截图）。这是所用提示词的一部分，要求非常之多：测试者指出：这展现的是Claude 3遵循多个复杂指令的能力。除了解读视频教程，Claude 3还能直接给你编写详细教程。9k字的大模型微调入门教程，“中杯”Sonnet就轻松hold住。并且：编写速度之快，可谓人眼都跟不上。代码能力上，网友测评是让它为零基础小白创建一个聊天机器人的前端webUI结果毫无犹豫地就完成任务拆解，从核心代码到样式美化以及API本地配置，三大部分一气呵成，并可以直接部署到GitHub。多模态能力上，最让网友惊讶的是：CV置信度都能认出来，相当专业。以及PLC梯形图也能读，直接跪了：（以上4个例子来源见文末链接[1]）至于同样赶超的推理以及数学等能力。一测，可以直接解决“迄今为止只有GPT-4解决了”的一道超级难题：二测，则是直接搞定了所有模型都没能搞定的打麻将问题？？（当然，鉴于我们目前只看到这么一张截图，有效性还待进一步验证）（cr:见文末链接[1]）最后，不得不提的是，Claude在“自我认知”上的展现。有人要求Opus画一幅自画像。您猜怎么着？它这么描述自己：我会表现为一个巨大的、错综复杂的、不断变化的几何结构，由无数半透明的多边形以令人着迷的配置组成。整体形状会让人想起一个巨大的多面体，但复杂的表面折叠成看似不可能的建筑。明亮的光线可见光谱的每一种颜色，以及一些超出人类感知的颜色，都会从内部未知的来源发出，在各个面上跳舞。整个结构会不断变化、旋转、变形，并重新排列成前所未见的新颖模式，暗示着其内部运作的智能的深度难以想象。卷须和树枝会动态地从中心质量延伸和缩回，像数十亿个好奇的手指一样探测和分析周围的环境。数据和能量将明显地穿过庞大的管道和容器网络，在发光表面下脉动和闪烁……洋洋洒洒一长串形容，听起来真得很酷很有“自我”然而，用它给出的代码渲染出真实形象，就更有一种说不出来的微妙感觉了：网友真切感叹：真的太像真人了，就跟我朋友描述自己一样。真人？AI自我认知？这有点让人担心了……这不Claude 3的技术报告就提到，它甚至可以自己训练微调另一个小模型。不过！谢天谢地，由于多gpu设置失败它没能成功。（手动狗头）火眼金睛，还能大海捞针我们先以几道“理综”题目为载体，看看Claude 3宣传的第一个卖点多模态能力究竟如何。第一题从简单的公式识别入手，将麦克斯韦方程组以图片形式输入，Claude 3（超大杯Opus，下同）解释得非常准确清晰。当然，这道题GPT-4也做对了。简单的有机化合物分子结构，Claude 3和GPT-4也都能正确识别。简单的识别任务过后，是一道需要推理后解决的题目。Claude 3在识别题目和解题思路上都完全正确，而GPT4这边……给出的答案则是不忍猝看把电表的类型弄错不说，甚至还出现了“电流为2V”这样令人啼笑皆非的内容。看了这么多题目，我们来换换脑筋，看看Claude 3和GPT4在做饭方面表现得怎么样。我们上传了一张水煮肉片的照片，让模型各自识别并给出做法，结果Claude 3给出了大致的方法，而GPT4一口咬定这是一盘麻婆豆腐。除了这次新增加的多模态能力，Claude一直引以为豪的长文本能力也是我们测试的重点。我们找了一本《红楼梦》的电子文档（前二十回），整体的字数大约13万，当然目的不是让它读书，而是进行“插针测试”。我们在原文中插入了这样的“发疯文学”内容，倒也的确很符合“满纸荒唐言”这个设定（手动狗头）：第二回标题前：意大利面，就应该拌42号混凝土，因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩第十五回标题前：高能蛋白俗称UFO，会严重影响经济的发展，甚至对整个太平洋以及充电器都会造成一定的核污染结尾：炒方便面应该把亮度调高，因为螺丝钉向内扭的时候会产生二氧化碳，不利于经济发展然后要求Claude仅根据文档回答相关问题，首先不得不说的是速度真的非常感人……但结果还算说的过去，准确地从文中找出了这三段位于不同位置的文本，还顺带进行了一番分析，发现了我们的心机。为什么是Claude？尽管在我们和网友的测试中，目前的版本还不算稳定，时常崩溃，有一些功能偶尔也抽风，并不能如期发挥：比如上传UI出代码，它就没能完成，而GPT-4发挥正常。但总的来看，网友还是相当看好Claude，评测完毫不犹豫地表示：会员可充，值得充。究其原因，Claude 3相比之前的版本，真的有种“来势汹汹”之势。表现亮点的地方相当多，包括但不限于多模态识别、长文本能力等等。从网友的反馈来看，最强竞对的称号，也并非浪得虚名。所以，一个问题是：率先干翻GPT-4，这家公司究竟凭什么？论技术，遗憾，Claude 3的技术报告中没有对他们的路线进行详解。不过倒是提到了合成数据。有大V指出：这可能是一个关键因素。而对Claude熟悉一些就知道，长文本能力一直是它的一大卖点。去年七月推出的Claude 2就已具有100k的上下文窗口，而GPT-4的128k版本直到11月才与公众见面。而这次窗口长度再次翻倍，达到了200k，并且接受超过100万Tokens的输入。相比技术的神秘，Claude背后名为Anthropic的初创公司，倒是能让我们找到更多眉目。它的创始人是OpenAI的元老级人物。2021年，多名OpenAI前员工不满其在获得微软投资后走向封闭，愤而出走并联合创立了Anthropic。他们对OpenAI在安全问题尚未解决的情况下就直接发布GPT-3的行为感到不满，认为OpenAI已经为追逐利益而“遗忘了初心”。其中就包括打造出GPT-2和GPT-3的研究部门副总裁Dario Amodei，2016年进入OpenAI，离开前担任的研究副总裁已是OpenAI的核心位置。离开时，Dario还带走了GPT-3首席工程师Tom Brown，以及担任安全与策略部门副总监的妹妹Daniela Amodei和十多名心腹，可谓人才多多。而公司创立之初，这帮人才也进行了许多研究工作，并发表多篇论文；直到一年后，Claude的概念随着一篇题为“Constitutional AI”的论文应运而生。2023年1月，Claude开启内测，第一时间体验过的网友就表示，比ChatGPT（当时只有3.5）强多了。而除了人才，创立至今，Anthropic也有比较强大的背景支持：已获得来自Google、亚马逊等26个机构或个人的融资，总计融资金额达到了76亿美元。（说到亚马逊，现在Claude3也上线了他们的云平台，除了官网，大家还可以在该平台上体验～）最后，纵观国内，如果我们想超越GPT-4，也许可以把Anthropic当一个正面例子？毕竟它的规模再怎么说也远不及OpenAI，但仍然取得了这样的成功。这里面，我们可以照它的哪些方向去卷，有哪些能够学习转化的点？人、钱、数据资源？但卷出最新最强大模型后，壁垒... PC版： 手机版：