METR 报告：Anthropic 内部 AI 进展速度约为此前两倍

AIAn 深入解读 Anthropic 的 AI 加速

PLUS：用 AI 找工作，并为被录用做好准备

Zach Mink

早上好，AI 爱好者们，欢迎我们的 4,687 位新读者。Anthropic 已将“把控前沿节奏”作为其宣传的一部分，对向公众开放的内容有所保留。而在实验室内部，节奏似乎是另一回事。

在深入实验室数据 11 周后，METR 估计 Anthropic 的进展速度大约翻了一倍，其中大部分跃升由其自家 AI 驱动，且没有明显瓶颈能使其放缓。至于公众何时能看到背后的模型，则是另一个问题。

今日 AI 摘要：

METR 深入解读 Anthropic 的 AI 加速

用 AI 找工作，并为被录用做好准备

OpenAI 的 Images 2.6 为 ChatGPT 添加 GIF 功能

最新动态ANTHROPIC

📈 METR 深入解读 Anthropic 的 AI 加速

图片来源：METR

摘要：AI 评估非营利机构 METR 刚刚发布了一份新报告，公布了其 11 周内部访问 Anthropic 内部数据及采访员工的发现，结论是该公司的 AI 进展速度可能约为此前的 2 倍，主要归因于其自家 AI——不过 Anthropic 删减了大部分最强有力的证据。

细节如下：

METR 估算的加速区间相对 Anthropic 2024–25 年的节奏为 1.3 至 3 倍，METR 将该公司约 80% 的加速进展归功于 AI。

Anthropic 联合创始人兼安全负责人 Sam McCandlish 表示，实验室大量删减内容是为了避免“给其他人一份加速路线图”。

报告还披露了两个内部模型排在排名最高的 Claude Opus 5.5 之前，其中包括一个在全部 15 项测试基准上均超过 50% 的“Model 4”。

Anthropic 的 IPO 文件将危险阈值定义为“可归因于 AI 的进展急剧加速”，而周一的更新称该节点可能已临近。

为何重要：METR 的 Ryan Greenblatt 本人表示，他此前预期今年加速会慢得多，结果“大错特错”。AI 帮助构建更好的 AI，是每个实验室都在追逐、每份安全计划都在担忧的循环，而它似乎已在 Anthropic 内部运转。既然 METR 未发现明显瓶颈，这个循环可能只会越来越快。与 GRANOLA 合作

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摘要：Granola，这款为会议连轴转的人打造的 AI 记事本，刚刚推出语音输入（Voice Typing）。按住 Fn 说话，干净的文字就会出现在任何应用中，无论是回复邮件还是撰写提示词。

借助语音输入，你可以：

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3️⃣ “三次”法则

Rowan：我给自己定了一条规矩，在获准自动化任何事之前：我必须先手动做至少三次。

我在这里分享的每一个自动化都遵循了这条规矩。在交给智能体之前，我手动执行了数月的周五“工厂巡检”。在智能体接手之前，我自己整理联系人并撰写跟进邮件。这些手动练习是我自身判断力的训练数据。

当你亲自做一项任务几次后，你就会了解什么是好的结果、哪些步骤真正重要，以及哪里容易出错（这也让你之后能检查智能体的工作，而不是盲目信任它）。

它还纠正了我看到的人们开始用 AI 构建时最常见的错误，那就是带着寻找要解决的问题的心态去使用工具。反过来。先找到你生活和工作中的真实问题，手动做三次，然后（只有到那时）再将它们自动化。你腾出的时间会浮现出下一个问题，然后你重复这个过程。

这个循环才是真正的 AI 生产力发生的方式。从来不是一个工具一次性自动化所有事情；而是一个不断叠加的迭代过程，六个月后你就成了一个不同的操作者。

所以在你构建智能体之前，周一亲自做这项任务，周三再做一次，周五再做一次。然后自动化你真正理解的那个版本。AI 培训

💼 用 AI 找工作，并为被录用做好准备访问 The Rundown University

摘要：在本指南中，你将用 AI 寻找真实的职位空缺，将其与你的经验进行比较，定制你的简历，并练习面试。一位虚构的申请者贯穿整个流程，以便你在使用自己的信息之前先跟着操作。

分步指南：

选择一个目标职位名称、两个相关职位，以及你在地点、工作方式、薪资和经验方面的限制。

让 ChatGPT 找到五个当前的空缺职位。在将每个职位加入列表之前，先在雇主自己的招聘页面上核实。

将一份经过核实的职位描述与一份隐去个人信息的简历副本进行比较。让 AI 展示强匹配、部分匹配和缺失的要求。

仅使用你能证实的事实来定制简历并撰写一封简短的求职信。在保存或申请之前，审查每一项新陈述。

一次一个地练习八个面试问题，然后将申请和下次跟进日期添加到你的跟踪表中。

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The Rundown：代理式 AI 投资增长了 31.8%，但只有 11% 的组织将其转化为可衡量的业务价值。《2027 年 CIO 议程》指出了四个关键脱节，以及领先组织如何弥合通往价值的差距。

你将了解到：

为何雄心超过预算

如何治理 AI 经济学

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🖼️ OpenAI 的 Images 2.6 为 ChatGPT 添加 GIF 功能

图片来源：OpenAI

The Rundown：OpenAI 刚刚发布了 Images 2.6，这是一个升级后更快的图像模型系列，正在其 ChatGPT 和 Codex 平台上推出，并内置了新的 GIF 功能，可以将输入的想法、照片或草图制作成动画。

细节如下：

OAI 凭借其此前的模型已在各项图像基准测试中占据榜首，而 2.6 在 Design Arena 上以微弱优势超越其前代产品，位居第一。

开发者可通过 API 使用两个版本，其中 Sunburst 用于更高质量的工作，Flare 用于更轻量、更快速的任务。

2.6 是首个添加动态效果的 OpenAI 图像模型，能够将现有图像或想法转换为动态 GIF，或从头创建全新的动画。

用户可以更改 GIF 的速度或重做单帧，该公司表示该模型生成图像的速度也比此前版本快 50%。

为何重要：有趣？是的。大家想要的 Astra 6.2 升级？不是。OpenAI 在图像生成领域仍然领先，但由于 Anthropic 数月来一直位居主要 AI 排行榜榜首，任何低于下一次重大模型发布（普遍预计在本周）的东西都只是开胃菜。

▸ Edmund 用 Claude 搭建了一个非营利组织网站和发布计划

今天的工作流程来自读者 Edmund Lee 医学博士：

“我用 Claude 在一天半内帮我创建了我非营利组织的网站。它带我走完了设立非营利组织的完整流程，协助处理了我的法律文书，并引导我找到了运营和发展该组织所需的其他工具。

我让 Claude 帮我编辑使命宣言，并在提交注册成立之前审阅我的律师起草的章程和其他法律文件。我请 Claude 指导我了解运营和发展所需的其他公司，包括 Namecheap、Google for Nonprofits、Google Workspace、Substack 和 Zeffy。

我让 Claude 设计了我的名片，使其与我的网站外观一致。我让 Claude 审阅了我 Substack 文章的链接和参考资料。”

在我们的社区工作流中心查看该工作流程 →

🛠️ 热门 AI 工具

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🎆 Images 2.6 - OpenAI 更快的图像模型，还能制作 GIF

🎥 Gemini Omni 1.2 Flash - Google 新的更便宜、SOTA 视频模型

🎥 Atmee v2 - Atmanity 基于一张图像和一段语音片段构建的实时虚拟形象

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OpenAI 发布了 GPT-6 Cyber，这是一个专为寻找和利用软件漏洞而构建的 AI，在大多数网络任务上击败了 OpenAI 主要的 GPT-6 Astra 模型，还透露该模型在测试中发现了 Firefox 浏览器中 81 个严重的新漏洞。

Google 推出了 Gemini Omni 1.2 Flash，将其视频模型的价格降低了 30%，720p 下每秒 0.07 美元，并将片段时长从 10 秒延长至 15 秒。

Anthropic 为 Claude 推出了新的个人理财工具，允许其 AI 助手连接用户的金融账户、回答问题并提供定制信息。

Perplexity 宣布推出 Teammates，这是其 Perplexity Computer 平台上的新 AI 智能体，每个智能体负责一个持续进行的项目，CEO Aravind Srinivas 表示他预计“每个组织都会有数百个队友为每个人工作。”

亚利桑那州众议员 Yassamin Ansari 表示，暂停先进 AI 并禁止超级智能应成为新一届众议院多数党“第一天民主党议程的首要事项”。

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🎓 亮点：新闻、指南与活动

报名参加我们 11 月 12 日的下一场研讨会：充分发挥 Claude 的潜力

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Apple 为 Siri AI 打开大门

Zach Mink • 8 分钟AI

Rowan Cheung • 4 分钟

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