一张图吓得研究员当场辞职!Anthropic最疯神图流出
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新智元报道 因为在内部看到了一张折线图,一名顶尖AI研究员在万亿IPO前夕, 直接掀桌子走人了!
他叫Jacob Coxon,曾先后担任OpenAI与Anthropic的预训练研究员。
两个月前,他毅然放弃巨额IPO期权辞职。
就在这两天,他晒出了那张逼走自己的「罪魁祸首」。
让人意外的是,Anthropic居然在IPO路演中, 把这张内部神图当成头号王牌公之于众 。
图中那条橙色曲线连对数坐标都压不住,还在加速陡峭上扬。
在亲历者眼里,这无异于拉响了 「奇点警报」 !
结合Anthropic最新公开的路演原片与招股书核心文件,三个颠覆认知的真相浮出水面: 「预训练撞墙」彻底破产,重训Mythos算力骤降 刚屠榜全球的初代Mythos在内部曲线上竟只是个中间节点, 如今只需动用最初的一小部分算力,就能把它从头再训出来!
Scaling Laws鼻祖揭秘,砍掉视频死磕代码加速造自己 随着Claude反过来大幅加速算法乘数的发掘,Anthropic果断放弃视频与图像生成, 把算力全部砸向能反哺 AI 研发的代码与Agent。
人均代码贡献暴涨45倍,三天零人工重写几乎全部算子 内部超90%代码已由Claude包揽、复杂工程盲测成功率飙至90%, 连新芯片的底层算子都能由Mythos在3天内独立重写!
对数坐标都压不住 重训Mythos算力大降 把这张让Jacob Coxon夜不能寐的路演神图放大,最核心的秘密,就藏在横纵坐标的设计里。
图的纵轴叫 「算力乘数」 , 代表 算法 进化替你省下了多少倍算力 ,乘数越高,训出同等模型所需的算力就越少。
为什么抹掉数字还能得出这个结论?
秘密全藏在纵轴旁的 「对数刻度」 四个字里。
因为在普通的线性坐标系里,往上每走一格只是平淡无奇的「加1、加2」。
而在对数坐标系里, 往上每走一格,代表效率翻倍甚至狂翻10倍。
这也意味着,哪怕算法效率已经在按常规的 「指数级」翻倍增长 ,画在对数坐标上, 也只会是一条 笔直的斜线 。
可在这张图上,橙色折线非但不是直线,反而越往后越陡,一路加速冲向右上角: 这背后只有一个解释,代码预训练效率已经进入 「超指数级」爆发 , 连「效率翻倍的速度」本身都在成倍加快!
过去一年里,硅谷屡屡传出「预训练撞墙」的悲观论调,而这条一路狂飙的橙色曲线,直接把「撞墙论」砸得粉碎。
对照招股书披露的模型时间表,图上第三个橙色圆点,正是今年4月轰动业界的 初代Mythos预训练节点 。
而直冲右上角的箭头,则代表短短半年迭代至最新Mythos 5.
2时,算法乘数再度迎来的大爆发。
这正是让Jacob Coxon深感震惊的地方,刚屠榜全球的初代Mythos,在这条曲线上早已沦为过去式。
凭借这半年叠加的算法乘数, 如今只需动用当初的一小部分算力,就能重新训出一个同级模型!
Scaling Laws鼻祖揭秘 砍掉视频死磕代码 如果说单纯的效率提升还不足以吓跑一名顶尖研究员,真正让Jacob Coxon决定弃权走人的,是推动这条曲线狂飙的幕后力量。
在IPO路演中,亲手亮出这张图的是联合创始人兼首席架构师、 初代《Scaling Laws》论文一作Sam McCandlish 。
他在现场直接道破了折线后半程突然加速上折的原因—— 早期寻找新的算法乘数,主要靠人类研究员手动验证,因此前两个圆点之间的斜率相对平缓。
而当团队把前沿Claude模型直接投入到改进自身的研发流程中后, 「发现效率乘数的速度本身,被Claude大幅加速了」 !
紧接着,联合创始人兼首席算力官Tom Brown进一步拆解了这台「算力引擎」的运转逻辑,即 「总有效算力 = 物理算力容量 × 算力乘数」 。
这个公式的爆发力有多强?
假设训练一个顶级大模型原本要烧掉100个单位的物理算力。
一旦算法团队找到4倍的算力乘数,训出同等水平的模型就只需25个单位算力。
反过来,如果把100个单位算力全部投进去, 就能直接训出一个相当于400单位算力规模的超级模型 。
最可怕的是, 不同维度的算力乘数还能像复利一样层层相乘 ,每一个新发现的乘数,都会把此前所有乘数的效果再放大一轮。
细看这张折线图的标题,末尾还特意加了一个括号标注 「(代码)」 。
在S-1招股书中,Anthropic公开解释了这一标注背后的重大战略取舍。
尽管视频和图像生成极具商业吸引力,但 Anthropic目前选择放弃研发视频与图像生成模型 。
公司将省下来的算力全部集中砸向 代码、Agent与安全研究 ,正是为了让AI直接接管自身的研发流水线。
而在一线研究员眼里,这无异于亲手拧开了「AI加速造自己」的阀门!
人均代码暴涨45倍 三天零人工重写算子 阀门一旦拧开,Anthropic内部的研发效率便迎来了令亲历者都感到窒息的爆发。
路演视频中的另一张柱
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