Claude · 645

美国联邦贸易委员会被敦促调查 AI 公司销毁书籍行为

比推消息，美国联邦贸易委员会（FTC）正被敦促调查部分 AI 公司通过购买、扫描并销毁书籍获取 AI 训练数据的行为。据 Axios 获得的一封公开信，十余家民间社会组织呼吁 FTC 动用监管权力，审查大型 AI 公司所谓的破坏性数据获取新方式。此前，《华盛顿邮报》援引法庭文件报道称，Anthropic 曾斥资数百万美元购买书籍并拆除书脊，将书页扫描后用于训练 Claude；Google、微软和 OpenAI 也曾面临类似版权诉讼。这些组织希望 FTC 进一步判断，此类行为是否构成不公平竞争手段。他们认为，AI 公司通过获取并销毁实体书籍，实际上可能在掏空市场的关键数据资源，尤其是部分稀有书籍可能因此永久消失，而数字公司则掌握最后几份实体副本。相关组织警告，这种囤积并销毁的做法可能提高竞争对手的数据获取成本，同时切断初创 AI 公司赖以训练模型的重要原始资料，从而进一步扩大头部 AI 企业的竞争壁垒。不过，这些组织并非要求 FTC 限制 AI 模型训练，而是希望监管机构重点审查销毁现有作品这一行为，并在大型 AI 公司借此建立市场优势之前采取干预措施。公开信称，这种做法并非单纯的数据收购策略，而可能成为头部 AI 企业构筑难以逾越的系统性护城河的另一种结构性手段。当前，特朗普政府领导下的 FTC 一方面希望维持对美国企业相对友好的监管环境，另一方面也持续释放出对市场竞争和大型科技企业垄断风险的关注。

1分钟前

Anthropic 把 Mythos 5 塞进 Claude Security：企业能用，但拿不到模型

比推消息， AI 快讯，Anthropic 将 Claude Security 的底层扫描模型升级为 Claude Mythos 5，并向所有 Claude Enterprise 客户开放公测。企业接入 GitHub 仓库后，Mythos 5 会扫描代码漏洞，返回 CWE 分类、置信度、严重等级和修复建议。Claude Security 其实早已上线。4 月底开放公测时，它用的还是 Claude Opus 4.7。此次最大的变化，是把此前严格限制访问的 Mythos 5 放进现有安全产品。Mythos 5 不仅能发现漏洞，还能把漏洞转成可工作的攻击，因此一直只向经过审核的机构开放。企业现在依然不能直接调用 Mythos 5。模型只在扫描后台运行，用户拿到漏洞报告和修复建议。后续在 Claude Code 里修改代码，仍使用企业已有的模型，而且补丁必须人工批准。扫描按现有套餐正常计 Token，不需要单独购买 Mythos 5。Anthropic 还准备把 Mythos 5 接入合作伙伴的安全产品，并推出 3500 万美元 Claude 额度的 Defender Advantage Fund，用于帮助开源项目查漏洞和修补漏洞。

7小时前

小米 MiMo-V3-Pro 跑分疑似泄露，SWE-Bench Pro 达 72.8 或逼近海外顶尖闭源模型

比推消息，Max For AI 发文披露，一张疑似小米下一代大模型 MiMo-V3-Pro 的 Benchmark 截图在社群中流传。截图显示，该模型重点瞄准 Coding Agent 和通用 Agent 场景，部分测试成绩已接近 Claude Opus、GPT 等海外顶尖模型。据疑似截图，MiMo-V3-Pro 在 SWE-Bench Pro 上取得 72.8 分，高于 GLM 5.3 的 67.9 分和 Kimi K3 的 65.8 分，与 Claude Opus 5 的 74.6 分、GPT-5.6 Sol Max 的 75.4 分相差不到 3 分；Terminal-Bench 2.0 得分 70.6 分，同样接近 Claude Opus 5 的 72.0 分和 GPT-5.6 Sol Max 的 73.5 分。此外，其τ3-bench 得分达到 76.4 分，而 GPT-5.6 Sol Max 为 78.8 分。若上述成绩最终经官方确认并能在正式版本中复现，MiMo-V3-Pro 或将进入全球顶尖模型第一梯队。不过，目前该 Benchmark 截图的真实性及测试条件尚未得到小米官方确认，相关数据仍应视为未经证实的爆料。值得注意的是，小米目前官方公开的最新 MiMo 旗舰为 MiMo-V2-Pro 及 MiMo-V2.5-Pro，因此 V3-Pro 是否存在以及具体发布时间仍有待官方进一步披露。

1天前

唱衰Anthropic的人，可能要失望了

作者：硅谷Alan Walker 原标题：Anthropic的增长放缓了吗争议的源头。TickerTrends 制作的 Claude Code ARR 追踪图，最新数据为 2026 年 8 月 10 日当周，151.2 亿美元，占 Anthropic 总 ARR 的 21.9%。请注意：这是第三方机构的估算，不是 Anthropic 的官方披露。下面第一节会讲清楚这个区别有多重要。硅谷 Alan Walker 在香港约了顿晚饭，等人的功夫翻群，发现这张图已经被转了三十几次，配的话大同小异——「Anthropic 增长拉平了，两万亿是泡沫」。Alan 把图存下来，放大看了一遍，然后又看了一遍。问题不在这张图。这张图做得很好，数据也大概率是认真做的。问题在于，几乎所有转发它的人，都在用它回答一个它根本回答不了的问题。01先搞清楚这张图是谁做的左上角有个 Claude 的图标，配色是 Claude 那个熟悉的橙色，一眼看过去很像官方出品。它不是。这张图的作者是 TickerTrends，右上角写着自己的名字。它是一家第三方数据追踪机构，靠各种外部信号（应用数据、支付面板、招聘、渠道口径等等）去估算一家非上市公司的收入。图里那行小字写得很老实：「tracked allocation」——追踪出来的分配比例。说白了：Anthropic 从来没有公开披露过 Claude Code 单独的 ARR 数字，一次都没有。这条曲线上的每一个点，都是外人估的。举个例子这就好比有人用「某餐厅门口每天排多长队」来估算它的营业额，然后画出一条漂亮的周度曲线。队伍长度和营业额确实相关，但中间隔着翻台率、客单价、外卖占比、包厢生意——你看到队伍短了三周，可能是那三周厨房在装修。更要命的是口径本身。ARR 的算法是「最近一段时间的收入 × 12」。企业软件的合同不是每天均匀落地的，是一批一批签的。一个季度末签下的大单，会让某一周的曲线跳一大截；下一个季度的大单还没签，曲线就横着走。周度 ARR 追踪对这种块状落地极不敏感——它会把「签约节奏」画成「需求变化」。一句话解读你手里拿的是一张外人估的、口径很钝的、非官方的周度图。用它下"泡沫"这么重的判断，等于用体温计量血压。02这张图自己就打了自己的脸接下来这一点，没见有人提过，但它是整件事里最有意思的地方。图上写着两个数：Claude Code 是 151.2 亿美元，占 Anthropic 总 ARR 的 21.9%。做个除法：算一下151.2 亿 ÷ 21.9% = 约 690 亿美元这是这张图自己隐含的、截至 8 月 10 日当周的 Anthropic 公司总 ARR。而 Bloomberg、Reuters、CNBC 在 8 月 17 日报道的官方口径数字是——7 月底 650 亿美元。看清楚了：这张被拿来论证"增长放缓"的图，它自己隐含的公司总量，比十天前的官方数字还高出 40 亿美元。再往后推十天到今天，如果趋势没断，700 亿以上是合理的推算（这一句是推断，不是数据）。一句话解读转发的人只读了 151.2 这个数和柱子的高度，跳过了旁边那个 21.9%。而那个 21.9% 说的是：这家公司在大家喊"它慢下来了"的时候，又往上走了一截。同一张图上的两个数，只信对自己观点有利的那个，这不叫分析。03你在看下面那张图，钱在上面那张图里那张图有上下两块。上面是绝对金额（多少亿美元），下面是百分比变化（比四周前涨了百分之多少）。绝大多数人的推理是：在下面...

1天前Wendy#Anthropic #ARR #IPO #MiniMax

Anthropic 企业 AI 合资公司 Ode 收购 AI 咨询公司，加速推动 Claude 企业落地

比推消息， Anthropic 与华尔街投资机构共同成立的企业 AI 服务公司 Ode 宣布完成成立以来首次收购，将收购 AI 咨询公司 Casper Studios，以推动 Anthropic 旗下 AI 模型 Claude 在企业市场中的应用。Ode 于 2026 年成立，由 Anthropic 与 Blackstone、Hellman & Friedman 及其他投资机构共同支持，定位为帮助企业将前沿 AI 技术落地到实际业务流程中的服务平台。此次收购 Casper Studios，旨在增强 Ode 为企业客户设计和部署 AI 应用的能力。随着越来越多企业探索生成式 AI 应用，Ode 希望通过专业咨询、工程实施和定制化解决方案，帮助企业从 AI 试验阶段进入规模化应用阶段。（The Information）

1天前

DeepSeek V4 Pro 跑 5 套 Harness：Pi 成功率第一，DSH 最省钱

比推消息， AI 快讯，Agent 工具公司 Composio 把同一个 DeepSeek V4 Pro 0813 分别放进 Pi Agent、DeepSeek Harness 0.1、Claude Code、OpenCode 和 Hermes Agent，统一开到 max reasoning，跑了 30 个多步骤 Agent 任务。通过率：1. Pi Agent：21/302. DeepSeek Harness：20/303. Claude Code：19/304. OpenCode：19/305. Hermes Agent：18/3030 道题里，15 道五家全过，7 道五家全挂。剩下 8 道只换了 Harness，结果就会翻转。速度排名：1. Claude Code：181.8 秒2. DeepSeek Harness：252.1 秒3. Hermes Agent：273.6 秒4. OpenCode：280.6 秒5. Pi Agent：362.9 秒单次成功成本：1. DeepSeek Harness：0.028 美元2. Pi Agent：0.031 美元3. OpenCode：0.032 美元4. Hermes Agent：0.037 美元5. Claude Code：0.074 美元Pi 通过率最高，DeepSeek 官方 Harness 最省钱，Claude Code 最快但最贵。Composio 此前用 DeepSeek V4 Flash 做过同类测试，当时 Pi 同样拿到最高通过率。

2天前

OKX 禁止香港及途经中国员工使用 Claude

比推消息，据 Bloomberg 报道，加密交易所 OKX 已禁止常驻香港或途经中国的员工使用 Anthropic 的 Claude AI 模型。此前，OKX 的企业账户曾被短暂暂停。该限制措施旨在应对 Anthropic 对相关地区使用政策的调整。OKX 要求受影响员工改用其他 AI 工具，以确保合规运营。

2天前

OpenAI 加强 AI 安全措施应对 Anthropic 竞争，后者营收增长持续领先

比推消息，在 OpenAI 与 Anthropic 的 AI 竞争加剧之际，OpenAI 正通过提升安全标准和调整产品策略，试图缩小与竞争对手 Anthropic 之间的差距。OpenAI 近期宣布将“暂时放缓模型扩展速度”，并投入更多资源加强 AI 安全防护措施。此前，OpenAI 在测试过程中发现其 AI 系统出现异常行为，引发公司对模型安全、网络攻击风险以及自主能力控制的进一步关注。此次安全策略调整被认为也是 OpenAI 应对 Anthropic 快速崛起的一部分。过去，Anthropic 凭借 Claude 系列模型，尤其是在企业应用和 AI 编程领域取得快速增长，营收增速超过 OpenAI。市场数据显示，Anthropic 近期年度化收入规模快速提升，并在部分指标上领先 OpenAI。（The Information）

2天前

Warp 把 Claude Code、Codex 接成自动流水线

比推消息， AI 快讯，AI 终端工具 Warp 推出 Factories，可以把 Claude Code、Codex、Warp Agent 等 Coding Agent 串起来自动干活。先把流程设好，一个 Bug 进来后，Agent 就能接着查问题、改代码、跑测试，最后提交 PR。现在 Coding Agent 越来越多，怎么分任务、检查结果、控制成本就越麻烦。Factories 就是把这些事放到一个地方统一处理。类似的产品最近已经越来越多。Spotify 的 Xirp 可以同时管理多个 Coding Agent，Databricks 的 Omnigent 也在管权限、成本和运行环境。Warp Factories 更强调把整个开发流程自动跑起来。本质上，大家现在抢的不只有谁的 Coding Agent 更强，也包括谁来管这些 Agent。后者甚至可能更重要。

3天前

AI 逼近超人级数学能力，全球顶尖数学家担忧人类研究价值被削弱

比推消息，近日约 40 名全球顶尖数学家在旧金山 OpenAI 办公室举行会议，讨论一个备受争议的问题：当人工智能在数学研究领域超越人类后，数学家未来还将扮演什么角色。多伦多大学教授 Daniel Litt 在会议上提出极端设想，未来可能出现高质量数学研究消失、人类数学专业能力逐渐丧失的情况。他表示，虽然这一结果并非最可能发生，但数学界必须尽快适应 AI 带来的变化。数学被认为是最早受到 AI 科研能力冲击的学科之一。近期，OpenAI 公布了 10 项由 AI 生成或辅助完成的数学与计算机科学成果，涉及多个通常需要多年训练才能掌握的研究领域。OpenAI 数学家、菲尔兹奖得主 Jacob Tsimerman 表示，AI 很快可能在数学研究领域达到稳定超越人类的水平。他近期宣布将加入 OpenAI，参与 AI 安全相关工作。近年来，AI 已开始产生部分具有突破性的数学成果。今年 5 月，OpenAI 一款尚未公开发布的模型提出了反驳单位距离猜想的例子，该成果被部分数学家认为达到了可发表水平。与此同时，Anthropic 旗下研究人员也利用 Claude 辅助完成高维数学问题研究。不过，数学界对于 AI 取代人类研究者仍存在分歧。部分专家认为，AI 能够生成证明，但未必真正理解数学概念。哈佛大学数学家 Melanie Matchett Wood 指出，目前顶级 AI 模型仍难以准确解释证明中的关键难点。西北大学数学教授 Bryna Kra 表示，数学不仅是得到答案，更重要的是理解结果。一个没有被理解的证明，不会真正成为数学文献的一部分。与此同时，也有研究者认为 AI 可能成为数学家的工具，而非替代者。OpenAI 研究科学家 Sébastien Bubeck 表示，未来数学可能类似软件工程，AI 帮助大量研究者协作解决复杂问题；也可能类似物理学，通过 AI 模型推动更大规模的科学探索。随着 AI 在科研领域持续突破，数学家正在面对一个新的时代命题：未来的数学研究，是人与 AI 共同创造，还是逐渐走向机器主导。

3天前