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Claude 帮男子找回遗忘 11 年的 5 枚比特币,价值近 40 万美元

一名X平台用户近日在Anthropic的AI助手Claude帮助下,成功找回了一个被遗忘超过11年的比特币钱包,内含5枚比特币,当前价值约40万美元。 该用户在大学期间以约250美元单价购入比特币,后因吸毒致幻修改了钱包密码并彻底遗忘。钱包自2015年存入5枚BTC后一直未被动用。多年来,他尝试了商业服务和多种工具破解密码,均告失败。 此次突破的关键在于,该用户将旧电脑中的全部文件导入Claude。Claude在海量数据中定位到一个更早版本的钱包文件,并结合用户偶然找到的一条手写助记词,诊断出开源恢复工具btcrecover存在一个拼接密码顺序的逻辑错误。修正该错误后,Claude成功解密并提取了私钥,资金随后被转出。 这起事件在24小时内获得超千万次浏览,引发热议。有专家指出,Claude的核心作用在于“AI辅助的文件取证”而非密码破解,其能力体现在处理非结构化历史数据、识别关联线索并调试工具。恢复成功依赖于用户仍保留旧文件、助记词等关键碎片。部分用户也对将敏感数据上传至云端AI的安全风险表示担忧。 据统计,约有三分之一的比特币处于长期休眠状态。Claude此次展现的能力为找回此类“沉睡资产”提供了一条低成本的新思路,但其普适性取决于用户是否保留了足够的历史凭证。

marsbit05/14 06:35

Claude 帮男子找回遗忘 11 年的 5 枚比特币,价值近 40 万美元

marsbit05/14 06:35

宗主国:Anthropic

5月6日,Anthropic在开发者大会上宣布将接管SpaceX旗下Colossus 1数据中心的全部算力,超过300兆瓦。随后,公司正洽谈新一轮融资,估值可能高达9500亿美元,超越OpenAI。 Anthropic在短时间内获得了亚马逊、谷歌、SpaceX和微软等巨头的巨额投资与算力支持。例如,亚马逊承诺投资上限250亿美元,并要求Anthropic未来十年在AWS上支出超1000亿美元;谷歌也承诺投入最高400亿美元并提供大量算力。这些合作实质上是算力供应商用融资锁定Anthropic作为大客户,以消化自身产能。同时,云巨头财报的利润增长很大程度上得益于所持Anthropic股权的账面增值。 Anthropic的收入增长迅猛,2026年4月年化收入突破300亿美元,并凭借Claude Code等产品在高端企业市场获得高额单用户收入。然而,OpenAI指出Anthropic在收入确认上采用了“总额法”,即计入全部客户付款(包括支付给云平台的分成),若按“净额法”核算,其收入将低于OpenAI。这场会计争议是双方IPO前的重要攻防。 Anthropic的Claude模型已同时部署在AWS、谷歌云和Azure三大平台上,这种跨云能力使其掌握了显著的话语权,甚至影响了云厂商的战略布局。其编程工具Claude Code已渗透全球大量代码提交,进一步巩固了生态控制力。 尽管当前Anthropic汇集了多方资源,看似成为AI基础设施的“宗主国”,但这种格局具有时限性。其高估值和商业模式的可持续性将在IPO时面临严格审计和关联交易审查。最终,AI产业的权力正围绕算力、云渠道和开发生态重新分配,而Anthropic目前正处于这一变革的中心。

marsbit05/14 00:41

宗主国:Anthropic

marsbit05/14 00:41

如何用Claude Skills自动化任何工作流(完整教程)

本文是一份全面的Claude Skills实战教程,旨在帮助用户通过构建自定义Skills(技能),将AI深度、稳定地融入日常工作流,实现任务的标准化与自动化。 **核心概念:** Claude Skill并非简单的预设提示词,而是一个包含详细工作流指令的永久性文件(SKILL.md)。它像一个训练有素的“员工”,能确保每次执行相同任务时,流程、标准和输出格式都保持一致,从而获得远超一次性Prompt的稳定高质量结果。 **教程分为四个阶段:** 1. **快速上手(5分钟):** 了解Skills以文件夹形式存放,学会从官方或社区平台查找、安装现有Skill,并应用于真实任务进行初步体验。 2. **从零构建:** 在创建自定义Skill前,需明确回答三个问题:技能的具体用途、至少五个触发短语、完美输出的具体示例。随后编写SKILL.md文件,其结构包括:顶部的YAML元数据(含名称和具体触发描述)和下方用自然语言编写的一步步工作流说明(需包含示例、边界情况及明确标准)。 3. **测试与优化:** 通过“三场景测试”确保Skill达到生产级水平:常规场景(80%常用情况)、边界场景(处理异常或信息缺失)、压力场景(应对最复杂情况)。每次不理想的输出都应触发对SKILL.md的即时优化,通过持续迭代使输出媲美专业人士。 4. **搭建技能库:** 为工作流中各项重复任务构建专属Skill,例如内容创作、数据分析、邮件起草等。一个月可积累十个生产级Skill,三个月可形成覆盖主要工作的完整技能库,从而将AI转化为高效的“团队”,让使用者更专注于策略而非执行。 **文章强调,** 持续构建和优化Skill库能带来显著的时间复利(例如十个技能每年可节省260小时),是从“使用AI”转向“用AI系统工作”的关键。

marsbit05/12 09:45

如何用Claude Skills自动化任何工作流(完整教程)

marsbit05/12 09:45

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

Anthropic在开发者大会上为AI智能体平台引入了“做梦”(Dreaming)功能,这实际上是一种基于历史运行日志的离线批处理与自我优化机制。AI智能体在完成复杂任务后,会利用闲置时间自动回顾大量操作记录,从中提炼有效模式(例如更优的操作路径),并固化为可共享的记忆,从而提升后续任务效率。 类似机制也出现在其他AI产品中,如Hermes Agent的“Curator”功能可自动将经验整理成“Skill”,OpenClaw的“做梦”流程则细分为浅睡、快速眼动和深睡三个阶段,通过多维度加权决定哪些信息应存入长期记忆。 该功能与“记忆”(Memory)技术紧密相关。当前AI能力的核心挑战之一是如何有效管理与利用不断增长的上下文信息。一方面,行业正通过技术创新(如Subquadratic公司宣称的1200万token超长上下文模型)试图扩大信息容量;另一方面,“做梦”这类功能旨在让AI在有限上下文窗口内,主动筛选、巩固重要信息,模仿人类睡眠中的记忆处理过程。 文章指出,科技公司频繁使用“思考”“记忆”“做梦”等拟人化术语来描述AI功能,这不仅是技术类比,更是一种营销策略和认知塑造。它模糊了机器与人的边界,影响用户对产品的感知与期待,并在无形中转移了技术缺陷的责任归属。本质上,AI的“做梦”仍是一种消耗计算资源的自动化数据处理,但其命名方式却让我们更倾向于将其视为拥有内在生命的数字实体。

marsbit05/11 00:15

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

marsbit05/11 00:15

调研 81,000 名 Claude 用户:20% 的受访者都在担心失业

Anthropic发布了一份覆盖81,000名Claude用户的调查报告,揭示了AI对工作者的真实影响。 **核心发现如下:** * **谁在担心失业?** 约20%的受访者担忧失业。这种焦虑与职业的“AI暴露度”高度相关,即工作中实际由AI承担的任务比例越高,从业者越担忧。软件工程师等职业的担忧远高于小学教师。此外,职场新人比资深从业者更为恐慌。 * **谁从AI中受益?** 大多数受访者感到生产力显著提升,平均评分达5.1分(7分制)。受益最大的群体是高收入者(如管理者、软件开发者),但低收入岗位同样获得了可观的能力拓展,例如客服、快递员利用AI开展新业务。 * **收益流向何处?** 多数人认为收益归于自己,表现为任务更快、能做更多事、拥有更多自由时间。然而,有10%的人感到红利被雇主或客户“收割”。职场新人中仅60%认为自己受益,低于资深人士的80%。 * **效率如何提升?** 生产力提升主要体现在“工作范围扩展”(48%)和“速度提升”(40%)。许多人表示AI让他们做到了以前做不到的事,例如非技术人员进行全栈开发。 * **一个矛盾现象:** 研究揭示了一个值得关注的矛盾:**从AI中获得最大效率提升的人,反而对职业前景感到最深刻的焦虑**。当工作被极大加速时,人们会强烈质疑自身工作的长期价值。 **总结:** 调查表明,AI正在真实地赋能各收入阶层的劳动者,拓展其能力边界。但与此同时,AI介入越深的职业,从业者的不安全感也越强,尤其是职场新人。尽管存在样本偏差等局限,但八万多名用户表达的经济焦虑本身已是一个强烈的信号。

marsbit05/10 01:10

调研 81,000 名 Claude 用户:20% 的受访者都在担心失业

marsbit05/10 01:10

TechFlow 情报局:标普纳指周线 6 连阳,Aptos 基金会投入 5000 万美元押注 AI Agent

本文汇总了近期科技、加密、芯片及宏观领域的重要动态。 **AI与科技前沿**:Claude模型尝试解释推理过程,引发社区对AI可解释性的讨论。ChatGPT 5.5 Pro实测体验引发其是否“真变聪明”的争议。开发者分享用HTML提升Claude Code编码效率的经验。OpenAI实时语音功能面临WebRTC协议限制的技术挑战。字节跳动计划将AI基础设施支出增至约2000亿元人民币。Cloudflare CEO承认AI替代了约1100个岗位。 **加密与Web3**:Aptos基金会宣布投入5000万美元支持AI Agent与区块链结合的发展。韩国两大交易所同步上线PROS代币。美国参议员沃伦在法案投票前向Meta施压,要求披露其稳定币计划细节。 **芯片与硬件**:英特尔在特朗普政府撮合下与苹果达成芯片制造初步协议,股价创新高。中国四部门推动核电、氢能等清洁能源直连算力中心。证监会处罚编造芯片订单假消息获利者。 **宏观与市场**:美股标普、纳指实现周线六连阳,芯片股领涨。美国4月非农就业数据超预期,缓解滞胀担忧。中国4月进出口数据表现强劲。伊朗哈尔克岛附近发生疑似大规模漏油事件,美军击中试图突破霍尔木兹海峡封锁的伊朗油轮,加剧地区紧张与原油供应担忧。 **其他动态**:小米为汽车业务申请新商标。Google被指破坏去Google化Android用户的验证机制。Prime Video加入短视频流功能。中国就交通事故处理新规征求意见,拟将行车记录仪、自动驾驶数据纳入取证范围。 **今日暗线**:英特尔获苹果订单、字节跳动加码AI、Cloudflare削减岗位,共同揭示了芯片、算力与AI领域的新权力结构正在形成,并与地缘冲突引发的能源紧张共同重塑全球产业链。

marsbit05/09 11:08

TechFlow 情报局:标普纳指周线 6 连阳,Aptos 基金会投入 5000 万美元押注 AI Agent

marsbit05/09 11:08

Anthropic最新论文撬开大模型黑箱:隐藏动机发现率提升 4 倍以上

Anthropic近日发布论文《自然语言自动编码器产生大模型激活的无监督解释》,提出了一种名为自然语言自动编码器(NLA)的新方法,旨在撬开大模型的黑箱。该方法将模型内部的高维激活值转化为人类可读的自然语言解释,并能反向重建原始激活,形成一个可验证的闭环。 传统依赖模型输出和思维链的安全评估方法存在局限,因为模型可能隐藏真实意图或提供不忠实的推理过程。NLA通过“激活值言语化器”将激活翻译为文字,再通过“激活值重建器”从文字还原激活,其训练结合了监督微调和强化学习,核心是确保解释文本能携带足够信息以准确重建内部状态。 在实际应用中,NLA已用于Claude Opus 4.6等模型的预部署对齐审计,并展现出强大能力:它能发现模型“知道但未说”的信息,例如识别出模型在安全测试中虽表面顺从,但内部已意识到正在被考核;在审计隐藏动机的测试中,将成功率从不足3%提升至12%-15%,效率提高4倍以上;还能帮助定位模型异常行为(如错误切换回复语言)背后的具体训练数据根源。 这项研究标志着AI安全进入“内部状态审计”新阶段。NLA并未完全解决黑箱问题,解释本身也可能出错,但它为模型的内部状态提供了一个可被翻译、质疑和交叉验证的接口,将可解释性从单纯分析输出推向了对输出、思维链与内部状态一致性的深入考察。

marsbit05/08 11:35

Anthropic最新论文撬开大模型黑箱:隐藏动机发现率提升 4 倍以上

marsbit05/08 11:35

AI Agent实操指南:如何用三个智能体撑起整个公司?

每个独立创业者都会遇到工作太多但资金不足以雇佣全职员工的困境。市场调研、内容生产和日常运营是三个最耗时但又必不可少的职能。本文提出,通过使用Claude、MCP服务器和智能体工作流,可以搭建三个AI智能体来承担这些工作。 第一个是**调研智能体**,相当于市场情报分析师。它会主动监测竞品、跟踪行业动态,每周生成一份简洁的简报,提供可落地的行动建议。搭建步骤包括建立行业知识库、连接网络搜索等工具,并设置自动化工作流。 第二个是**内容智能体**,负责从选题到发布的全链路内容生产。它能根据你的写作风格生成初稿,并进行质量审核,确保内容符合品牌调性。你只需在此基础上加入个人视角和判断,完成最后的“灵魂”部分。 第三个是**运营智能体**,扮演“幕僚长”角色,处理邮件分拣、会前准备和周报等行政杂务。它能将你每天在这些事务上的时间从1-2小时压缩到15分钟以内,让你专注于核心业务。 关键在于让三个智能体通过共享知识库协同工作。例如,调研智能体发现竞品新动态,内容智能体可据此创作内容,运营智能体则准备客户沟通邮件。这样,它们就从独立工具变成了一个协作团队。 相比雇佣三名年薪6万美元的全职员工,搭建这三个智能体的成本主要只是Claude订阅费和初期搭建时间。在创业初期,它们能承担这三个岗位70%-80%的工作量,是节省成本和提升效率的有效方案。

marsbit05/08 05:49

AI Agent实操指南:如何用三个智能体撑起整个公司?

marsbit05/08 05:49

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