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Anthropic工程主管Felix:多数人对Claude模型野心太小

更新 2026-10-21AI寒武纪正文 2062字阅读约 7分钟2 张图片
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Anthropic核心工程主管Felix看不下去了:绝大多数人使用AI的方式完全错了,你们对模型的野心实在太小了。

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Felix在Anthropic负责Claude.ai、Cowork和Claude Code Desktop的工程开发。

他每天都能看到令人震惊的案例。

有人用Claude协助发现了新的行星,有人做出了高水平的AI音乐视频,数学界甚至在借此讨论新时代的数学研究。

但更多人还在拿顶级大模型干最不起眼的杂活:询问法国首都在哪,或者把一封工作邮件改得温和一点。

数学家陶哲轩曾评价,模型在某些方向惊人强大,在另一些方向又严重不足。

两极分化的根源,在于你有没有足够的野心去驾驭它。

野心分为四种:速度、高度、深度、广度。

第一种是速度。用更短的时间写完代码,做完日常工作。这是AI最基础的经济价值,人人都在用,不需要太多创造力。

真正拉开人与人之间差距的,是后面三种。

第一种跃迁叫高度。

不要让模型停留在具体步骤,要把任务推向更高的抽象层,直奔最终目标。

Felix举了自己的例子。

最初,他让Claude帮他修复某一个具体的程序崩溃报错。

后来,他彻底改变了提问方式,直接要求Claude:保证我们的所有应用零崩溃。

为了让模型接住这个高度的目标,他给模型接入了抓取崩溃报告的权限,让它匹配代码版本,并在各个系统环境里自主复现、独立验证修复方案。

普通办公室任务也能这样升级。

以制作季度业务汇报为例,大多数人只是把数据丢给AI填进PPT模板。

往上走第一步:把能找到的所有原始数据全部喂给模型,让它自己分析这个季度到底发生了什么、为什么发生、后续该做什么。

再往上走第二步:让模型找出当前最紧急的三个决策,直接列出支持和反对的论据。

推到最高层:季度汇报的终极目的是让管理层提早发现隐患并调配资源。直接让模型根据历史数据,重新设计一套比季度汇报更管用的实时预警机制,并与原有流程并行测试一个季度。

第二种跃迁叫深度。

逼迫模型像行业顶尖专家一样思考,触碰最底层的数据、工具和问题。

第一,强制模型使用顶级专家的工具。

你让模型扮演专家,它往往只会换一身专业词汇,干活的方法完全没变。

当它试图给你画Markdown表格时,坚决要求它写代码调用数据库,构建真实的统计模型。

第二,提出看似不合理的目标,并告诉它这完全合理。

网站加载时间需要从10秒降到5秒?直接要求它降到200毫秒。

模型说某件事做不到,你要反复强调这完全可以解决,要求它继续推演。

第三,用原始数据摧毁既有经验。

业务上自以为正确的常识,往往只是粗糙的近似。

团队以为用户流失是因为新手引导没做好,那就把原始日志全交出来,让模型从底层数据去验证这个假设是否成立。

第四,发掘认知盲区。

让模型基于日志构建用户行为模拟器,找出人类还没察觉到的早期流失信号,并用未见过的数据测试预测准确度。

第五,引入外部裁判。

绝对不要让模型给自己打分。

必须提供一个外部工具或可执行的环境,让模型能运行代码,立刻拿到客观反馈。

这里有一个通用的提示词逻辑:

我需要这个任务的更深版本,而不是更大版本。请先告诉我,该领域的顶尖专家会采取哪些我没想到的做法;列出他们会使用的未经加工的原始数据、具体工具和专业方法;说明用什么外部客观标准来证明结果是正确的。最后,用这些标准重写我的需求。

第三种跃迁叫广度。

把完全不相关的跨学科专业力量拉进来,解决当下的问题。

第一,把名词换成动词。

汇报胶片不是一份幻灯片。它的本质是在30分钟内,让极度忙碌的人理解因果关系,并在充满不确定性的局面下做决策。

一旦把名词还原成动词,需要的专业领域就清晰了。

第二,组建多角色团队。

要交付一份极高水准的汇报,你可以同时调动分析师、记者、文字编辑、动效设计师和音频专家。

甚至可以引入做空机构的研究员和法务会计,从反向挑刺的角度对内容进行审查。

注意,这不是低幼的角色扮演,不要让模型模仿语气,而是要求它严格执行对应角色的调研和分析方法。

要把高度、深度、广度落到实处,前提是把模型放在一个拥有真实工具的环境中,让它拥有操作系统的权限,能安装软件,能通过接口获取数据。

人类历史上,限制成就的往往不是能力,而是我们自以为的边界。

米开朗基罗当年拒绝给西斯廷礼拜堂画壁画,理由是他觉得自己只是个雕塑家。

心理学将这种状态定义为自我效能感缺失。

你相信自己能做到什么,最终才能做到什么。

这个心理机制有现成的突破方法。

设定极度困难的具体目标,人的表现就会超越所谓的尽力而为。

数学家乔治·丹齐格上课迟到,把黑板上的两道未解难题误认为是课后作业,几天后直接给出了正确解答。

打破心理壁垒往往只需要看到别人先做到。人类突破一英里跑进四分钟的极限后,短短几十天内就有更多人跟着打破纪录。

允许自己失败。不紧绷的时候往往表现最好,Linux最初开源时,作者声明这只是一个随手搞搞的业余爱好。

模型的进化速度以周为单位。

工具已经准备好了,真正需要更新的,是你给它下达目标时的胆量。

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/...@作者:你说的完全正确(YAR师)

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