- 得益于克劳德（Claude）深受程序员喜爱，以及 Claude Code 编写了5月份公布的超过 4/5 的源代码（较此前仅几个百分点的水平大幅飙升），Anthropic 正准备迎来历史上规模最大的 IPO 之一。
- METR 的基准测试显示，2025年初的模型只能完成人类花费近一个小时的任务，而新一代系统则能处理超过一个工作日的工作量。
- 联合创始人杰克·克拉克（Jack Clark）预测，到2028年底，有 60% 的概率 AI 可以完全不需要人类参与而自主创造出下一代，从而开启递归自我改进（recursive self-improvement）。
- 递归自我改进使每个版本都能创造出更强大的新版本，引发了人们对超级智能加速失控并取代人类角色的担忧。
- 谷歌 DeepMind 的 AlphaEvolve 减少了谷歌 0.7% 的全球算力消耗，并将 Gemini 的训练速度提升了约 1%；而 Autoresearch 则将 Nanochat 的训练时间从两多小时缩短至一小时三十九分钟。
- 专家警告称，来自算力基础设施、训练数据和客户需求的限制，在初期阶段仍可能减缓 AI 自我改进的进程。
- 📌 结论： 分析 AI 走向自主开发下一代、而非依赖工程师的可能性。Claude 目前正在编写 Anthropic 绝大部分的源代码，而 AlphaEvolve 和 Autoresearch 已经证明了 AI 优化研究的能力，并实现了诸如减少 0.7% 算力、提升 1% 训练速度以及将训练时间缩短至 1 小时 39 分钟等改进。然而，在递归自我改进成为现实之前，算力基础设施、数据和安全仍然是重要的阻碍。
