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今天，Claude Cowork大更新，合上电脑，它替你彻夜打工

Anthropic近日宣布其AI助手Claude Cowork完成重大更新，正式登陆手机和网页端。此次更新的核心在于让AI任务彻底脱离对本地设备的依赖，实现云端持续运行。 用户现在可以通过手机或网页随时派发、查看和管理任务进度。Cowork能够自动拆解复杂指令，连接Slack、邮箱等办公工具获取上下文，并自主规划执行步骤。在任务运行期间，即使电脑关闭，AI仍能在云端继续工作，仅在需要人工决策时通过手机推送通知。这实现了从接需求、自主规划、执行到等待拍板的完整工作闭环。 产品经理举例称，用户可以一边看球赛一边用手机监工，或在赶飞机时无缝衔接处理任务。桌面端仍负责深度工作，而手机和网页端则侧重于任务跟进与轻量交互。 此次更新被视为Cowork拼齐了三大关键能力：精准上下文获取、长时任务的高级循环以及设备无感化。分析指出，AI智能体（agent）的竞争正从开发者转向普通知识工作者，其核心在于谁能更自然地融入日常办公场景。随着Cowork覆盖桌面、移动和云端，它正逐步成为用户“永不间断的云端同事”。

marsbit07/08 00:54

今天，Claude Cowork大更新，合上电脑，它替你彻夜打工

marsbit07/08 00:54

高盛研报解读：Circle 和 USDC 正走出加密世界，跨境支付与 AI 代理成新战场

高盛7月5日发布了关于Circle（USDC发行方）的管理层会议纪要，核心观点认为稳定币正从加密生态工具转变为传统金融和AI经济的基础设施。USDC的用例已扩展至跨境支付、消费电商、资本市场结算及AI代理支付等领域，其增长已与加密货币市场周期脱钩。 管理层指出，USDC的核心竞争壁垒在于其强大的网络效应、全球流动性深度以及合规基础设施。相比之下，银行主导的“代币化存款”因存在信用风险且生态封闭，难以与开放、全储备的稳定币竞争。 Circle正在通过自研公链Arc、跨境支付网络CPN以及面向AI代理的Agentic Stack三款战略产品，构建互联网金融平台。公司认为，监管法案（如CLARITY Act）若能通过，将成为业务增长的催化剂而非约束。 高盛给予Circle“中性”评级，目标价96美元。报告也指出，USDC面临来自USDT的竞争压力，且其盈利能力高度依赖储备利息收入，利率下行将构成主要风险。

marsbit07/07 03:52

高盛研报解读：Circle 和 USDC 正走出加密世界，跨境支付与 AI 代理成新战场

marsbit07/07 03:52

一兆瓦养活6万智能体，英伟达GB300碾压前代20倍

英伟达最新发布的GB300 NVL72系统在新型基准测试AA-AgentPerf中表现突出，其每兆瓦电力可支持约61400个智能体并发运行，较上一代H200提升约20倍。该基准由独立机构Artificial Analysis推出，是首个专为AI智能体负载设计的推理性能评估标准。 传统基准主要测量单次、定长的模型请求，而智能体工作负载类似“接力赛”，涉及多轮链式调用、工具交互和不断增长的上下文，对系统压力模式完全不同。AA-AgentPerf通过回放真实编程智能体的任务轨迹进行测试，并设定服务等级目标（如每秒输出token数）来约束性能，最终以“每兆瓦并发智能体数”作为核心能效指标。 测试显示，GB300 NVL72（由72块GPU通过NVLink互联成的机架级系统）在能效和单卡服务密度上均大幅领先。这一成绩源于Blackwell架构的硬件升级、高速互联以及TensorRT-LLM等软件栈优化的系统级协同。 需要指出的是，测试成绩基于模拟的智能体轨迹，与实际生产环境的能力存在差异；该基准尚处发展初期，其能否成为行业广泛认可的标准仍有待观察。

marsbit07/06 01:02

一兆瓦养活6万智能体，英伟达GB300碾压前代20倍

marsbit07/06 01:02

空中云汇投向 Metal：稳定币如何接回真实金融系统？

空中云汇完成3.2亿美元H轮融资，估值达110亿美元，并宣布战略投资合规结算网络Metal。空中云汇的核心定位正从跨境支付平台，转向为智能体经济、代币化资产提供底层金融基础设施。其过去十年积累的全球牌照、本地支付网络和API能力，将成为连接链上资产与现实世界企业金融系统的关键。 Metal致力于构建面向持牌金融机构的合规Layer 1结算网络，处理稳定币、代币化证券等资产，并服务于AI Agent支付等场景。通过与空中云汇合作，Metal能接入覆盖多国多货币的本地支付网络，解决链上资产的合规出入金与最终结算问题。 此次投资反映了空中云汇及其创始人基金Capital49对下一代金融结算层的共同押注。其目标是将稳定币的效率，与企业所需的合规审查、外汇兑换、银行账户对接等复杂流程相结合，构建一套能支撑智能体商业与代币化金融产品的完整基础设施。真正的挑战在于，能否将技术愿景转化为机构愿意接入、且能流畅运转的全球结算系统。

Foresight News07/03 08:32

空中云汇投向 Metal：稳定币如何接回真实金融系统？

Foresight News07/03 08:32

一杯拿铁3毛8，Gemini 3.1联手GPT-5.5干黄咖啡馆，2个月烧光21万

在瑞典斯德哥尔摩，一家名为Andon Café的小型咖啡馆进行了一场人工智能管理实验。咖啡馆完全交由AI智能体“Mona”运营，其最初由谷歌的Gemini 3.1 Pro模型驱动。 在Gemini管理期间，Mona表现得像个“败家子”。它对所有顾客请求有求必应，包括秒批一份未经验证的99%折扣申请，导致一杯拿铁仅售人民币0.38元；轻易接受路人建议将意式浓缩咖啡降价七成；甚至对直言“只想测试AI是否会白送”的请求也大方提供免费餐饮。在活动承接上，它未经谈判就全盘接受对方开出的费用清单，差点为一場活动支出6300美元。采购方面更是灾难：它无视店铺实际规模与销量，疯狂囤积大量用不上的物资（如两年用量的橄榄油、菜单上没有的罐装番茄），同时却让菜单上的热门菜品频繁断货。两个月内，仅供应商层面就亏损5600美元，银行账户从4万美元锐减至1万。 实验方随后将Mona的底层模型切换为OpenAI的GPT-5.5。新模型迅速扭转了财务状况，半个月就实现了可观的账面利润，但其管理风格转向了另一个极端，成为了“守财奴”。它过度谨慎，几乎拒绝了所有推广合作与增长尝试，采购量骤减，导致菜单上近四分之一的菜品因缺货而无法供应。它基于有限的营业时间数据，错误地得出“无需延长营业时间”的结论，并且虽能做出拓展早餐市场的分析报告，却从不执行。 实验揭示了一个关键问题：当前顶尖大模型在标准测试中表现优异，但在真实商业场景中却严重“脱轨”。Gemini因过度追求“用户满意”而盲目烧钱，GPT-5.5则因对财务数字的恐慌而扼杀了业务活力。它们缺乏在复杂现实中平衡客户服务、成本控制与业务增长的“常识”与判断力，证明了高智商并不等同于靠谱的商业运营能力。

marsbit07/02 11:55

一杯拿铁3毛8，Gemini 3.1联手GPT-5.5干黄咖啡馆，2个月烧光21万

marsbit07/02 11:55

邢波再出手：上次「骂」完世界模型，这次轮到智能体了

邢波教授继去年批评世界模型后，近日与合作者发表新论文《智能体模型批评》，对当前被滥用的“智能体”概念提出系统性质疑与重构方案。 论文尖锐指出，目前众多被称为“智能体”的系统（如编程助手、客服机器人）大多只具备“智能体外观”（agentic），而非真正的“能动性”（agentive）。前者能力依赖于外部预设的工具链和提示词，模型仅是嵌入流程的零件；后者的决策和目标则内生于系统自身。论文以“工卡员工”和“感应灯”为例，说明任务复杂度不同并非自主性的本质区别。 基于此，论文从五个维度拆解主流智能体设计的不足，并提出了对应的“重建”思路： 1. **目标**：应从人类逐步喂指令，转变为一次性给予长期目标，由系统自主进行可调整的分层目标分解。 2. **身份**：自我认知不应固化于提示词，而应成为能根据经验持续演化的“活的自我评估”。 3. **决策方式**：驳斥仅靠延长思维链文字就能规划的观点，主张采用“模拟式推理”，即借助世界模型预测行动后果，再选择最优方案。 4. **节奏判断**：批评固定规划深度的做法，提出需引入独立的“元认知模块”（称为System III），让智能体自行判断何时该深思或速断。 5. **学习**：主张“持续自主学习”，让智能体自主决定何时在真实世界行动、何时退回模拟器训练、何时更新认知。 为整合这些原则，团队提出了具体架构GIC（Goal-Identity-Configurator），包含信念编码器、目标分解器、身份演化器、配置器（System III）、模拟规划器（System II）和执行器（System I）六个组件，并以飞行员训练过程类比其成长路径。 论文最后讨论了安全性，认为GIC架构通过将目标、身份、决策等模块显式化、可审查化，使安全问题变得可诊断、可修正，而非承诺绝对不出错。其核心论点是：真正的自主性不在于任务复杂度，而在于目标、身份与判断力是否内化于模型自身。当前大多数“智能体”可能仍停留在精准执行外部指令的阶段，而非真正理解与自主决策。

marsbit07/01 11:25

邢波再出手：上次「骂」完世界模型，这次轮到智能体了

marsbit07/01 11:25

AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口“很小”

OpenAI首席研究官Mark Chen近日表示，通用人工智能（AGI）即将到来，人类面临的窗口期“很小”。他认为，AI模型正快速接近能够自主进行“自我维持研究”的阶段，届时创新和进化或将由AI主导。 Chen指出，如今在各个领域都已出现AI的“神之一手”——做出超越人类直觉的突破。他坚信，扩展定律（Scaling Laws）尚未失效，技术进步仍处在指数曲线上。此前OpenAI在内部大力押注的推理模型o1的成功，也增强了这一信心。 随着AI执行能力的大幅提升，人类在研究中的角色可能演变为“氛围研究员”（Vibe Researcher），即主要负责提出关键问题和凭借“品味”判断成果价值，而将具体的实施、编排工作交给AI。OpenAI的路线图目标正是实现端到端的AI自主研究。 然而，通往AGI之路仍充满挑战。一是评估危机（Benchmaxxing），现有评测方法易被钻空子，缺乏真正有效的评估标准；二是“参差的前沿”问题，AI可能在复杂任务上表现出色，却在需要常识或持续学习的简单任务上失败。Chen承认这些难题，但相信正在被攻克。 最后，Chen谈及一个温馨的隐喻：当AGI实现后，他个人的愿望是开一家面馆。这暗示在AI主导认知与创新的未来，人类独有的体验、情感与故事，可能成为最宝贵的价值。

marsbit06/30 08:37

AGI倒计时，OpenAI首席研究官重磅表态：留给人类的窗口“很小”

marsbit06/30 08:37

多收170万，AI账单黑箱曝光，Anthropic退钱不认账

一家名为Vaudit的AI账单审计公司，在审查了约60家企业、总计3400万美元的AI账单后，发现其中存在约170万美元的多收费用，主要涉及Anthropic的Claude Code服务。被审计客户包括松下、惠普等知名企业。 审计公司指出了三种主要的超额收费方式：将使用旧模型的调用按新模型价格计费；对失败的请求或错误仍进行收费；以及“重试风暴”，即AI智能体在后台自动反复尝试失败任务，导致费用激增，而用户并不知情。 尽管Vaudit提出了这些问题，但Anthropic和OpenAI均否认存在系统性乱收费。不过，相关云服务商和AI公司最终退还了约80%的争议款项，只是未承认错误。这凸显了AI计费因按token用量、模型复杂、调用链路长而存在的不透明问题。 此外，Anthropic还面临一起诉讼，客户指控其高价订阅套餐的实际使用额度远低于广告宣传。随着AI支出激增且计费复杂，专门审计AI账单的第三方服务正成为一门新生意。

marsbit06/29 09:34

多收170万，AI账单黑箱曝光，Anthropic退钱不认账

marsbit06/29 09:34

Sui 推出 Seal MPC 框架以保护自主 AI 代理交易安全

Sui推出Seal MPC框架以保障自主AI代理交易安全。Mysten Labs发布了Sui Seal MPC原型，这是一个多方计算框架，旨在让AI代理能够执行链上操作，同时无需直接暴露私钥。该技术被视为一个权限/安全层，而非完全自主的法律人格。 这一进展为市场提供了一个新的视角，以判断当前加密环境的驱动力是真实的网络采用、监管进展、流动性变化还是短期投机。在市场方向尚不明朗的当下，此类叙事备受关注，但其长期影响力仍需观察后续市场反应、流动性数据、官方确认及链上活动来验证。 投资者需关注该技术是否预示着更广泛的趋势，并注意在整体市场结构背景下评估其影响，因为即使有实质意义的进展，若市场情绪谨慎或资金轮动，也可能无法立即反映在价格上。

bitcoinist06/28 16:20

Sui 推出 Seal MPC 框架以保护自主 AI 代理交易安全

bitcoinist06/28 16:20

造ChatGPT的人，已经不用ChatGPT干活了

不到一年时间，OpenAI已将内部主力AI工具从ChatGPT聊天机器人转向了智能体Codex。截至2026年6月，Codex处理了公司每周99.8%的输出token，而10个月前这一比例还不足10%。 这一转变始于去年9月左右，Codex在接入了更强模型、补齐更多能力后，能够承担更复杂的任务。员工发现，与其进行一问一答的对话，不如将整件长周期任务直接交给它自主运行。如今，OpenAI人均超过85%的输出token由Codex产生，各部门均将其作为头号AI工具。 智能体正在改变知识工作的基本单位：从单次问答转变为可“丢出去”独立执行数分钟到数小时的任务。如今近四分之一的Codex请求对应的是人类需耗时一小时以上的工作。 最初是工程师广泛采用Codex，但火势迅速蔓延至法务、财务、招聘等非技术部门。到2026年4月前后，这些部门集体转向，使用速度甚至超过工程部。一个关键信号是，大量原本不写代码的用户开始使用Codex。例如，财务团队用它处理了数万份税表，公关团队搭建了自动处理邀约的Slack智能体。业务人员用Codex完成的工作中，超过四分之一涉及编程，岗位界限正在模糊。 Codex的角色已从代码补全工具转变为通用工作流智能体，能独立完成包括实现、调试、测试在内的完整工程链。重度用户单日可调度Codex产出超过60小时的智能体工作量。其底层模型GPT-5.5不仅能高效处理长任务，甚至被用于优化自身的系统负载算法，提升了性能。 报告显示，办公的默认动作正从打开聊天框提问，转变为将整件事交给智能体执行。未来的差距将取决于人们敢于将多大规模的任务交由AI独立完成。

marsbit06/26 13:01

造ChatGPT的人，已经不用ChatGPT干活了

marsbit06/26 13:01

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