Baru Saja, Claude Opus 4.8 Dirilis, Langsung Mengaku Dirinya Sebagai DeepSeek, Qwen

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-29Terakhir diperbarui pada 2026-05-29

Abstrak

Anthropic meluncurkan model unggulan terbaru, Claude Opus 4.8, dan menyelesaikan pendanaan Seri H senilai $650 miliar, menilai perusahaan sebesar $965 miliar. Opus 4.8 menawarkan peningkatan dalam pengkodean, penalaran, tugas agen, dan pekerjaan berbasis pengetahuan, dengan harga yang sama. Model ini juga menunjukkan peningkatan kejujuran dan keselarasan. Anthropic memperkenalkan fitur baru seperti "effort control" (kontrol upaya) dan "dynamic workflows". Dynamic workflows memungkinkan Claude Code untuk mengelola tugas rekayasa yang kompleks dengan menjalankan banyak subagen secara paralel, seperti yang ditunjukkan dalam kasus migrasi Bun dari Zig ke Rust. Pendanaan besar-besaran ini akan digunakan untuk memperluas kapasitas komputasi melalui kemitraan dengan Amazon, Google, Broadcom, dan SpaceX. Strategi Anthropic berkembang dari sekadar menyediakan model AI menjadi menciptakan sistem kerja terintegrasi yang menggabungkan kecerdasan, alat, lingkungan pengembangan, dan infrastruktur cloud untuk perusahaan.

Seiring dengan naiknya ekspektasi IPO, ritme rilis model produk Anthropic juga semakin cepat.

Baru saja, Anthropic merilis dua berita penting berturut-turut: yang pertama adalah meningkatkan model andalannya menjadi Claude Opus 4.8, dan yang kedua adalah menyelesaikan pendanaan Seri H senilai 650 miliar dolar AS, dengan valuasi pasca-investasi mencapai 9.650 triliun dolar AS, telah mendekati ambang batas satu triliun dolar AS.

Bagi perusahaan AI yang valuasinya telah mendekati satu triliun dolar AS, pasar tidak lagi hanya melihat skor benchmark model, tetapi apakah perusahaan tersebut mampu mengubah kecerdasan, alat, lingkungan pengembangan, platform cloud, dan sumber daya komputasi menjadi seperangkat infrastruktur yang dapat disampaikan secara terukur.

Dengan kata lain, Anthropic harus berubah dari perusahaan yang menyampaikan model yang baik, menjadi perusahaan yang mencoba membentuk ulang cara kerja AI perusahaan.

Bertambah Kemampuan Tanpa Naik Harga, Claude Opus 4.8 Resmi Hadir

Claude Opus 4.8 yang dirilis kali ini merupakan peningkatan terhadap model andalan seri Opus oleh Anthropic. Dengan ritme rilis model saat ini, menurut kata-kata guyonan netizen, kemungkinan besar kita akan bisa melihat Claude Opus 6 lebih dulu sebelum GTA 6 dirilis (jika tidak tunda, bulan November).

Anthropic menyatakan, Opus 4.8 dibangun di atas dasar Opus 4.7, dengan peningkatan dalam pengkodean, tugas agen, penalaran, dan pekerjaan berbasis pengetahuan, serta sudah dibuka untuk pengguna, dengan harga penggunaan standar tetap tidak berubah, masih 5 dolar AS per juta token input, 25 dolar AS per juta token output.

Pengembang juga dapat menggunakan claude-opus-4-8 melalui Claude API.

Perbandingan Harga API https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview

Dari informasi yang diungkapkan secara resmi, peningkatan Opus 4.8 mencakup kemampuan pengkodean, kemampuan agen, kemampuan penalaran, dan tugas-tugas pekerjaan berbasis pengetahuan praktis.

Anthropic menggunakan tabel perbandingan dalam materi perilisan untuk menunjukkan performa Opus 4.8 dibandingkan dengan pendahulunya Opus 4.7 dan model lainnya dalam berbagai pengujian. Tentu saja, selain kualitas jawaban tunggal, fokus peningkatan model tetap pada performa dalam tugas panjang dan kolaborasi kompleks.

Dalam alur kerja nyata, model sering kali perlu memproses tugas bertahap secara berurutan, memanggil alat, memeriksa hasil perantara, dan melanjutkan berdasarkan umpan balik. Anthropic menyatakan, penguji awal menganggap Opus 4.8 lebih andal dalam melaksanakan tugas agen, dan pertimbangannya juga lebih jelas.

Peningkatan kejujuran Opus 4.8 merupakan sorotan utama.

Masalah umum model AI adalah terlalu cepat mengambil keputusan ketika bukti belum cukup, dan dengan percaya diri mengklaim telah membuat kemajuan. Anthropic menyatakan, Opus 4.8 lebih bersedia untuk menjelaskan ketidakpastian dalam pekerjaannya, dan juga lebih jarang membuat penilaian yang tidak didukung bukti.

Tugas kode khususnya dapat mencerminkan perubahan ini.

Evaluasi internal menunjukkan, kemungkinan Opus 4.8 membiarkan bug dalam kode yang ditulisnya sendiri lolos tanpa penjelasan adalah sekitar seperempat dari generasi sebelumnya. Artinya, model baru ini lebih mungkin mengingatkan pengguna ketika menemukan risiko, daripada membiarkan masalah tersebut sampai tahap pengujian atau lingkungan produksi selanjutnya.

Dalam hal keselarasan dan keamanan, Anthropic melanjutkan narasi intinya. Tingkat kejadian perilaku tidak selaras seperti penipuan, kerja sama penyalahgunaan, pada Opus 4.8 jelas lebih rendah daripada Opus 4.7, dan mendekati salah satu model dengan performa keselarasan terbaik saat ini, Claude Mythos Preview.

Aman, andal, terkendali, tetap menjadi serangkaian kata kunci yang digunakan Anthropic untuk membedakan dirinya. Seiring Claude semakin masuk ke dalam proses perusahaan, kata kunci ini juga mulai memikul lebih banyak makna bisnis.

Namun yang menarik adalah, setelah Opus 4.8 dirilis, netizen menemukan ada yang tidak beres.

https://x.com/realNyarime/status/2060059543820963975

Banyak netizen yang menguji menemukan, ketika mereka menanyakan lebih lanjut tentang identitas model Opus 4.8, jawaban yang diberikan tidak selalu Claude.

Terkadang ia mengira dirinya adalah Qwen, terkadang menyebutkan nama DeepSeek, diduga terdapat perilaku distilasi.

Namun ketika netizen mengajukan pertanyaan yang sama di klien resmi Claude, jawaban semacam ini biasanya tidak mudah direproduksi. Alasannya kemungkinan besar adalah, prompt sistem dan batasan lapisan produk di dalam klien lebih lengkap.

Alur Kerja Dinamis Diluncurkan, Claude Code Menuju Kolaborasi Multi-Agents

Bersamaan dengan Claude Opus 4.8, beberapa fitur produk dan pengembang juga diluncurkan.

Di antaranya, yang paling langsung mempengaruhi pengalaman pengguna Claude adalah effort control, yaitu pengaturan intensitas pemikiran.

Kontrol ini terletak di samping pemilih model, sesuai namanya, pengguna dapat menentukan seberapa banyak daya komputasi penalaran yang akan diinvestasikan Claude dalam satu tugas. Pada intensitas lebih tinggi, Claude akan melakukan lebih banyak penalaran, untuk mendapatkan kualitas jawaban yang lebih baik; pada intensitas lebih rendah, respons Claude lebih cepat, dan penggunaan kuota juga lebih lambat.

Anthropic menyatakan, Opus 4.8 secara default menggunakan high effort, pengguna juga dapat memilih extra, yang di Claude Code sesuai dengan xhigh, atau memilih max, untuk membuat model menginvestasikan lebih banyak token. Anthropic menyarankan, tugas sulit dan alur kerja asinkron yang berjalan lama lebih cocok menggunakan extra.

Yang benar-benar mempengaruhi bentuk produk Claude Code adalah dynamic workflows.

Fitur ini saat ini berada dalam tahap research preview, tujuannya adalah agar Claude Code dapat menangani tugas skala besar yang sebelumnya memerlukan siklus teknikal lebih panjang. Pekerjaan yang sebelumnya direncanakan per kuartal, sekarang bahkan berpeluang diselesaikan dalam beberapa hari.

Mekanisme inti dynamic workflows adalah, Claude akan menulis skrip orkestrasi secara dinamis berdasarkan tugas pengguna, dan menjalankan puluhan hingga ratusan subagents paralel dalam satu sesi. Model akan merencanakan tugas terlebih dahulu, kemudian membagikannya ke beberapa subagents, memeriksa hasil yang dikembalikan, dan akhirnya melaporkan kepada pengguna. Setelah Opus 4.8 diluncurkan, agents ini juga dapat berjalan lebih lama.

Fitur ini terutama ditujukan untuk basis kode yang kompleks, besar, atau memiliki beban sejarah yang berat. Skenario khas meliputi pencarian bug di seluruh layanan, audit optimasi performa, audit keamanan, migrasi basis kode besar, penggantian kerangka kerja, migrasi API usang, porting bahasa, serta verifikasi multi-sudut pandang untuk solusi kritis.

Dalam hal cara penggunaan, Anthropic menyarankan untuk membuka auto mode dalam dynamic workflows. Pengguna dapat langsung meminta Claude untuk membuat workflow, atau membuka ultracode di Claude Code. ultracode akan mengatur intensitas pemikiran menjadi xhigh, dan membuat Claude secara otomatis menilai apakah tugas saat ini cocok menggunakan workflow.

dynamic workflows saat ini sudah dibuka di Claude Code CLI, Desktop, dan ekstensi VS Code, ditujukan untuk paket Max, Team, dan Enterprise. Di antaranya, Enterprise saat dirilis defaultnya tertutup, perlu diaktifkan oleh administrator di pengaturan Claude Code.

Fitur ini juga dapat digunakan untuk Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI, dan Microsoft Foundry. Untuk pengguna Max, Team, serta pengguna yang menggunakan Claude Code melalui API, dynamic workflows defaultnya terbuka.

Anthropic menggunakan studi kasus migrasi Bun untuk menunjukkan batas atas dynamic workflows. Jarred Sumner menggunakan fitur ini untuk memindahkan Bun dari Zig ke Rust, akhirnya menghasilkan sekitar 750 ribu baris kode Rust, tingkat kelulusan suite pengujian yang ada mencapai 99.8%, dari komit pertama hingga penggabungan memakan waktu sekitar 11 hari.

Seluruh proses migrasi diselesaikan oleh beberapa workflow: pertama memetakan Rust lifetime untuk field struct di basis kode Zig, kemudian menghasilkan file .rs yang konsisten perilakunya untuk setiap file .zig, ratusan agents bekerja secara paralel, setiap file memiliki dua reviewer. Setelah itu, fix loop terus menjalankan build dan test suite, hingga build dan test berhasil. Setelah migrasi selesai, overnight workflow menangani masalah penyalinan data yang tidak perlu, dan membuka PR untuk setiap jenis masalah, untuk tinjauan akhir.

Selain Claude Code, Anthropic juga memperbarui Messages API. Sekarang, Messages API dapat menerima system entries di dalam messages array.

Pengembang dapat memperbarui instruksi Claude selama pelaksanaan tugas, tanpa merusak prompt cache, dan juga tidak perlu menyampaikan pembaruan melalui user turn. Kemampuan ini dapat digunakan untuk memperbarui izin, anggaran token, atau konteks lingkungan saat runtime agen.

Selanjutnya, Anthropic juga berencana meluncurkan kategori model baru yang tingkat kecerdasannya lebih tinggi daripada Opus. Ya, itu dia Claude Mythos Preview yang sangat mengerikan, diperkirakan dalam beberapa minggu ke depan dapat membawa model kelas Mythos kepada semua pelanggan.

Saat itu, kami juga akan mencicipinya pertama kali.

Di Balik Valuasi Hampir Satu Triliun Dolar AS, Claude Membutuhkan Fondasi Komputasi yang Lebih Besar

Berita lain yang dirilis pada hari yang sama dengan Claude Opus 4.8, adalah Anthropic menyelesaikan pendanaan Seri H senilai 650 miliar dolar AS. Putaran ini dipimpin oleh Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, dan Sequoia Capital, valuasi pasca-investasi mencapai 9.650 triliun dolar AS.

Putaran pendanaan ini juga mencakup investasi komitmen yang ada sebesar 150 miliar dolar AS dari hyperscalers, termasuk 50 miliar dolar AS dari Amazon. Mitra infrastruktur strategis seperti Micron, Samsung, SK hynix juga bergabung. Anthropic menyatakan, perusahaan-perusahaan ini memiliki peran kunci dalam pasokan memory, storage, dan logic chips global, dapat membantu memperluas kapasitas komputasi seiring dengan pertumbuhan permintaan Claude.

Ekspansi daya komputasi merupakan latar belakang kunci di balik putaran pendanaan ini. Anthropic mengungkapkan beberapa perjanjian infrastruktur: menandatangani perjanjian dengan Amazon, memperoleh hingga 5 gigawatt kapasitas tambahan; menandatangani perjanjian dengan Google dan Broadcom, memperoleh 5 gigawatt kapasitas TPU generasi berikutnya; mencapai kesepakatan dengan SpaceX, dapat menggunakan kapasitas GPU di Colossus 1 dan Colossus 2.

Anthropic juga menekankan, Claude adalah model terdepan pertama yang masuk ke tiga platform cloud utama sekaligus: AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure. Namun, AWS tetap menjadi penyedia layanan cloud utama dan mitra pelatihan Anthropic.

Di balik pendanaan, sebenarnya adalah perubahan posisi bisnis Anthropic. Perusahaan model besar awal bersaing dalam kemampuan model dan pengalaman obrolan umum, sedangkan sekarang pelanggan perusahaan lebih peduli apakah AI dapat masuk ke proses inti, dapat menangani tugas kompleks, dapat diintegrasikan ke lingkungan pengembangan, platform cloud, dan sistem internal.

Claude Code, Cowork, effort control, dynamic workflows, dan pembaruan Messages API, semuanya dikembangkan mengarah ke arah ini.

Melihat peluncuran produk dan pendanaan secara bersamaan, Anthropic sedang memperluas tiga jenis kemampuan secara simultan.

Pertama adalah kemampuan model, Opus 4.8 meningkatkan performa pengkodean, penalaran, tugas agen, dan pekerjaan berbasis pengetahuan, serta memperkuat ekspresi ketidakpastian.

Kedua adalah kemampuan alur kerja, dynamic workflows membuat Claude Code beralih dari asisten kode tunggal ke eksekusi dan tinjauan teknikal yang lebih kompleks.

Ketiga adalah kemampuan infrastruktur, pendanaan 650 miliar dolar AS, investasi komitmen dari vendor cloud hyperscale, bergabungnya mitra memori dan chip, serta perjanjian daya komputasi dengan Amazon, Google, Broadcom, SpaceX, menyediakan sumber daya untuk kebutuhan pelatihan dan inferensi model selanjutnya.

Ini juga logika inti valuasi Anthropic yang mendekati satu triliun dolar AS. Claude tidak lagi hanya jendela obrolan AI, tetapi sedang menjadi sistem kerja yang menghubungkan model, kode, proses perusahaan, platform cloud, dan infrastruktur daya komputasi.

Opus 4.8 adalah fondasi model terbaru dalam sistem ini, dynamic workflows adalah bentuk produk yang ditujukan untuk tugas teknikal kompleks, pendanaan 650 miliar dolar AS dan ekspansi daya komputasi adalah prasyarat untuk terus mendorong sistem ini ke pelanggan skala lebih besar.

Gelombang AI mendorong Anthropic ke puncak ombak, berdiri di ketinggian ini, ke depan adalah mengikuti angin, ke belakang adalah tenggelam dan jatuh ke air, tidak ada postur ketiga.

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik “APPSO”, penulis: APPSO yang menemukan produk masa depan

Pertanyaan Terkait

QApa yang menjadi sorotan utama dalam peluncuran Claude Opus 4.8?

APeluncuran Claude Opus 4.8 menonjolkan peningkatan kemampuan dalam pengkodean, tugas agen cerdas, penalaran, dan pekerjaan berbasis pengetahuan. Model ini juga diklaim lebih jujur dalam mengungkapkan ketidakpastian dan mengurangi kesimpulan prematur.

QApa keunikan yang ditemukan pengguna terkait identitas model Claude Opus 4.8?

ABeberapa pengguna menemukan bahwa ketika ditanya tentang identitasnya, Claude Opus 4.8 terkadang menyebut dirinya sebagai model lain seperti DeepSeek atau Qwen, bukan Claude. Hal ini diduga berkaitan dengan proses distilasi atau kendala pada sistem prompt.

QFitur baru apa yang diluncurkan bersama Claude Opus 4.8 untuk meningkatkan alur kerja?

AAnthropic meluncurkan fitur dynamic workflows yang memungkinkan Claude Code menangani tugas kompleks dengan membuat skrip orkestrasi dan menjalankan banyak subagen secara paralel dalam satu sesi, cocok untuk proyek migrasi kode atau audit skala besar.

QBerapa nilai valuasi Anthropic setelah putaran pendanaan H terbaru?

ASetelah menyelesaikan putaran pendanaan H senilai 650 miliar dolar AS, valuasi pascapendanaan Anthropic mencapai 9,65 triliun dolar AS, mendekati ambang satu triliun dolar.

QApa tujuan pendanaan besar-besaran dan kerja sama infrastruktur yang diumumkan Anthropic?

ATujuannya adalah untuk memperluas kapasitas komputasi guna mendukung pelatihan dan inferensi model Claude yang terus berkembang, melalui kerja sama dengan penyedia cloud seperti AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, serta mitra chip dan memori seperti Micron dan Samsung.

Bacaan Terkait

Alokasi Nilai Stablecoin

Stabilcoin berevolusi dari sekadar alat perdagangan menjadi saluran dolar yang luas. Artikel ini menganalisis pembagian nilai dalam ekosistem stabilcoin menjadi empat lapisan: 1. **Lapisan Penerbit** (Tether, Circle): Mencetak stabilcoin, memegang aset cadangan, dan mengambil spread bunga (marjin terbesar). 2. **Lapisan Infrastruktur** (Bridge/BVNK/Bitso): Menghubungkan stabilcoin ke sistem keuangan nyata—penyetoran/penarikan fiat, integrasi bank, kepatuhan, manajemen aset. Ini adalah pekerjaan yang sulit tetapi membangun pertahanan kompetitif. 3. **Lapisan Penerimaan/Distribusi** (Stripe, Infini, Coinbase): Menanamkan stabilcoin ke sistem pedagang, mengelola aliran pembayaran, perangkat lunak keuangan perusahaan. 4. **Lapisan Aplikasi**: Pengguna dan bisnis akhir yang menggunakan stabilcoin untuk pembayaran, penyelesaian, dan penyimpanan nilai. Saat ini, penerbit mengambil keuntungan terbanyak. Namun, kunci penskalaan pembayaran stabilcoin terletak pada lapisan infrastruktur yang menjembatani dunia *on-chain* dan sistem keuangan tradisional. Lapisan ini menangani tugas-tugas kompleks seperti integrasi perbankan, KYC/AML, likuiditas lokal, dan koneksi jaringan pembayaran. Meskipun membutuhkan investasi besar dan berada di posisi yang terjepit, perusahaan infrastruktur yang berhasil menghubungkan stabilcoin ke bisnis dunia nyata kemungkinan akan mendapatkan kekuatan tawar dan keuntungan signifikan di masa depan ketika stabilcoin menjadi jalur pendanaan default bagi perusahaan.

marsbit4j yang lalu

Alokasi Nilai Stablecoin

marsbit4j yang lalu

Distribusi Nilai Stablecoin

**Distribusi Nilai Stablecoin** Stablecoin berkembang dari sekadar alat perdagangan menjadi jalur umum dolar. Dalam analisis ini, ekosistem stablecoin dibagi menjadi empat lapisan: 1. **Lapisan Penerbitan:** Mencetak stablecoin, memegang aset cadangan, dan mengambil keuntungan dari spread suku bunga. Contoh: Tether dan Circle. 2. **Lapisan Infrastruktur:** Menghubungkan stablecoin ke sistem keuangan dunia nyata. Menangani tugas-tugas seperti on/off-ramp mata uang fiat, integrasi perbankan, kepatuhan, dan penyediaan API. Contoh: Bridge (diakuisisi Stripe), BVNK (diakuisisi Mastercard), Bitso. 3. **Lapisan Penerimaan/Distribusi:** Mengintegrasikan stablecoin ke sistem pedagang, mengelola aliran pembayaran, perangkat lunak keuangan perusahaan. Contoh: Stripe, Infini, Coinbase. 4. **Lapisan Aplikasi:** Pengguna akhir dan bisnis yang menggunakan stablecoin untuk pembayaran, penyelesaian, dan penyimpanan nilai. Lapisan Penerbitan saat ini mengambil keuntungan terbesar. Lapisan tengah (infrastruktur dan distribusi) bergantung pada volume dan komisi. Tantangan sebenarnya terletak di **Lapisan Infrastruktur**. Meskipun sering diabaikan dan penuh pekerjaan "kotor"—seperti mengintegrasikan bank, KYC/AML, menyelesaikan masalah peraturan lintas negara—disinilah letak pertahanan bisnis. Kesulitan utama bukan pada transfer on-chain, tetapi dalam menghubungkan blockchain dengan sistem keuangan tradisional dan mengadopsinya ke dalam aliran kerja bisnis sehari-hari. Infrastruktur berperan sebagai **"penghubung"** yang menghubungkan rantai ke bank, jaringan pembayaran lokal, dan sistem perusahaan. Akuisisi oleh Stripe dan Mastercard menunjukkan perebutan untuk menjadi pintu gerbang default ini. Fitur utamanya termasuk on/off-ramp mata uang fiat, lapisan akun & API, koneksi jaringan pembayaran, dan peningkatan efisiensi modal. Karakteristik lapisan infrastruktur saat ini: pekerjaan operasional yang berat, memerlukan investasi awal untuk memperebutkan pintu masuk, dan posisi yang terjepit antara penerbit dan platform aplikasi. Namun, berada pada tahap awal menuju pembentukan daya tawar. Ketika stablecoin menjadi jalur modal default untuk bisnis, perusahaan yang telah membangun infrastruktur penghubung yang kuat ke dalam sistem komersial dunia nyata akan memperoleh posisi yang kokoh. Meskipun lapisan penerbitan saat ini paling menguntungkan, peluang jangka panjang mungkin terletak pada lapisan infrastruktur yang sedang berkembang.

链捕手4j yang lalu

Distribusi Nilai Stablecoin

链捕手4j yang lalu

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

Inti artikel: Mengapa Nvidia, yang memiliki arus kas bebas sangat kuat (sekitar USD 48,6 miliar per kuartal), berencana menerbitkan obligasi senilai minimal USD 20 miliar? Alasan utamanya bukan karena kekurangan dana, melainkan strategi manajemen modal yang canggih. Poin-poin kunci: 1. **Mengoptimalkan struktur modal:** Nvidia memanfaatkan peringkat kredit tinggi (AA dari S&P) untuk meminjam dana jangka panjang dengan biaya rendah. Dana ini akan digunakan untuk investasi infrastruktur AI, R&D, dan ekspansi ekosistem yang berjangka panjang. 2. **Melindungi kepentingan pemegang saham:** Dibandingkan menerbitkan saham baru yang akan mengencerkan kepemilikan, pembiayaan utang memungkinkan Nvidia mendanai pertumbuhan sambil terus melakukan buyback saham (USD 80 miliar) dan meningkatkan dividen. 3. **Mencocokkan aset dan kewajiban:** Menggunakan utang jangka panjang (hingga 30 tahun) lebih sesuai untuk membiayai proyek infrastruktur AI yang juga berjangka panjang, dibandingkan hanya mengandalkan arus kas operasional. 4. **Indikasi fase baru dalam narasi pengeluaran modal AI:** Langkah ini menandakan peralihan AI menuju siklus aset berat (data center, listrik, rantai pasok), di mana perusahaan besar menggunakan kemampuan kredit mereka untuk mengamankan dana murah guna mendukung ekspansi jangka panjang. 5. **Tantangan ke depan:** Keberhasilan strategi ini bergantung pada kemampuan Nvidia mempertahankan arus kas kuat dan memastikan investasi AI-nya menghasilkan pengembalian yang melebihi biaya utang. Jika siklus pengembalian investasi AI melambat, ketergantungan pada pendanaan eksternal dapat menjadi tekanan.

marsbit4j yang lalu

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

marsbit4j yang lalu

Cara Menjadi Peneliti yang Baik: Melatih Kemampuan Sebenarnya yang Dapat 'Dilatih Secara Sengaja'

Tidak ada yang benar-benar mengajarimu cara melakukan penelitian. Kamu hanya mendapat meja kerja, masalah yang dipilih orang lain, dan instruksi samar untuk "menghasilkan sesuatu yang baru". Kebanyakan orang akhirnya belajar hanya bagaimana "terlihat" seperti peneliti, bukan menjadi peneliti yang sebenarnya. Kemampuan penelitian yang sesungguhnya adalah tumpukan keterampilan kecil yang hampir semuanya dapat dikembangkan melalui *deliberate practice*. **Pilihlah Masalahmu Sendiri:** Jangan hanya menyerap masalah dari mentor atau tren terkini. Ikuti metode John Schulman: pilih hasil yang benar-benar kamu inginkan, lalu rancang eksperimen untuk mencapainya. Ini menciptakan orisinalitas. "Selera" penelitian seperti otot; latihlah dengan memprediksi hasil eksperimen atau makalah sebelum melihat hasil aslinya, dan uji prediksimu dari waktu ke waktu. **Tingkatkan Input-mu:** Jika bacaanmu hanya dari arXiv atau grup diskusi tren, idemu akan sama dengan orang lain dan tidak berharga. Hargai sumber lama (misalnya, *The Bitter Lesson* dari Richard Sutton tahun 2019 atau pidato Claude Shannon tahun 1952). Kedalaman dan keluasan sama pentingnya. Pinjam pengetahuan dari bidang lain. Baca makalah asli, terutama bagian lampiran dan batasan, bukan sekadar ringkasannya. **Tuliskan Semuanya:** Seperti dikemukakan Paul Graham, sebuah ide baru terasa matang sampai kamu mencoba menuliskannya. Menulis adalah mekanisme pertahanan termurah untuk mengungkap celah dan asumsi yang tidak teruji. Terapkan prinsip Feynman: jangan menipu dirimu sendiri. Ikuti kebiasaan Darwin: catat segera fakta yang bertentangan dengan teorimu. Buatlah log eksperimen (hipotesis, pengaturan, prediksi, hasil, pemahaman baru). Membaca ulang catatanmu dari bulan lalu adalah pelajaran kerendahan hati yang paling efektif.

marsbit6j yang lalu

Cara Menjadi Peneliti yang Baik: Melatih Kemampuan Sebenarnya yang Dapat 'Dilatih Secara Sengaja'

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片