因为一起版权官司，Anthropic一份 2021年7月的内部 研究路线 图 ，意外曝光。
今天的Claude Code、工具调用（Tool Use）、AI自我评判（Self-Judging）、测试时计算（Test-time compute）、甚至上万亿参数与超长上下文……
五年前，在这家公司刚刚从OpenAI独立出来几个月、全员只有十几个人的时候，就已经被白纸黑字写得清清楚楚。
很多人以为，大模型从聊天机器人走向写代码、操作系统的Agent，是这两年技术成熟后大家顺水推舟搞出来的。
在2021年这份路线图的最开头，Anthropic给自己的终 极目标（Safe, beneficial AGI）立了一个非常清晰的原型定位：
做一个能通过自然语言跟人类交互，去创建、编辑和解释软件的通用AI助手。
它要展现出一个软件工程师同事的全部能力。
在当时GPT-3刚火不久、大家还在惊叹AI能写藏头诗的时候，Anthropic就直接跳过了简单的代码自动补全逻辑，瞄准了完整的软件工程代理。
研究员Andy Jones在批注里抛出一个核心分歧：我们到底该先做真正好用的编程助手，还是先去证明工具调用的可行性？
实用路线 ：搞代码仓库检索（Repo Search），让AI能去翻项目的类型定义。
对了，GPT-3论文一作Tom Brown也参与了这个方向的讨论，建议从代码Repo Browsing入手。
短期先验证工具调用的可行性，长期再演进成超级好用的编程助手。
现在回头看Claude Code的演化过程，完全是在照着Dario当年的这句话一步一步走。
比如在预训练部分，2021年的他们就白纸黑字写下要训练 1T（1万亿参数） 及以上的超大模型，并且探索超长上下文（Very large contexts），或者其他能容纳海量记忆与经验的机制。
在那个175B还是庞然大物的年代，他们就已经把万亿参数和超长记忆当成了标配基建。
模型自我评判。
2021年，他们就已经在研究，怎么让模型评估自己的行为和输出质量，怎么把模型自己的判断作为反馈信号。这正是今天AI Feedback以及推理模型自我纠错的核心思想。
当然，当时这项研究被放在对齐和判别器研究的语境中，距离后来o1式的推理计算扩展还有相当距离。
但至少说明，早在2021年，Anthropic的研究视野就已经覆盖了模型训练之外的计算投入。
作为一家以安全立命的公司，Anthropic在2021年就预见到了今天Agent满地跑时面临的噩梦。
怎么安全地部署没有沙箱隔离的工具？
具体来说，就是在部署时执行代码的Tool！
当AI真的能直接在宿主环境里运行代码、调用Shell、修改文件的时候，一旦失控或者被Prompt注入，后果简直不敢想。
今天全网在讨论的Agent提权、环境逃逸、数据污染，人家2021年就在讨论沙箱边界了。
如果我们在自然语言上做对齐研究，却主要在代码上推进模型能力，我有点担心。这两种研究必须时刻保持紧密联系。 如果我们不在能力提升的领域做对齐研究，就会限制对齐测试的有效性。这可能会产生连锁反应，比如因为早期没有整合，对齐研究直接变成了一座孤岛。
各个领域的能力研究和对齐研究应该成比例同步推进，除非我们能给出充分的理由说明为什么要分开。
Anthropic这五年是咬定青山不放松，死磕高质量代码信号、强化学习和企业工作流；
而OpenAI一路多线作战，做文生图、搞Sora视频、做语音助手、做搜索，多少分散了战力。
不过，就在大家还在复盘两家技术路线差异的时候，OpenAI那边突然曝出了一个比好莱坞电影还离谱的惊天大瓜——
根据美国联邦检察官公布的起诉书，35岁的OpenAI前产品团队工程师Abdulrahman Alfozan已被正式解雇并遭到联邦刑事指控。
他在OpenAI旧金山总部高管专用的核心会议室里，把一个带有高级加密和数据传输功能的窃听设备，用卫生纸包着，悄悄插在了电视机背后的USB接口上。
要知道，这个会议室是Sam Altman等高管开核心闭门会的地方，平时聊的全是超级智能研发机密、未公开产品规划和政府合作简报。
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