claude
2,361 penayangan
19 Berdiskusi
Populer
Terbaru
Lihat terjemahan
300 亿美元砸下去，AI 已经不是故事，是“抢人饭碗”的级别了
🔥300 亿美元砸下去，AI 已经不是故事，是“抢人饭碗”的级别了
说一句可能扎心的：
AI 已经不是未来，而是正在“清场”。
刚刚，Anthropic 官宣——
👉 300 亿美元 G 轮融资
👉 估值 3800 亿美元
很多人看到这数字第一反应是：
“又一个 AI 泡沫？”
但我要说一句：
👉 如果你现在还只把 AI 当概念，那你可能已经站在趋势的反面了。
⚠️ 注意，这次不一样
这轮钱不是给 PPT 的，是给生产力的。
他们的核心产品 Claude，已经在干三件事：
自动写代码自动改代码自动执行任务（不是问一句答一句那种）
一句话：
不是陪你聊天，是直接替你干活。
💣 一个数据，很多人会被吓到
GitHub 上大约 4% 的代码提交，可能已经来自 Claude
你可以不做程序员，
但你要明白一件事：
👉 代码 = 数字世界的“劳动力”
当代码被自动化，
后面跟着被重构的，是整个白领体系。
🧠 为什么资本这么疯狂？
因为他们已经看清了一件事：
AI 不再是“烧钱等未来”而是 现在就能卖、还能卖很贵
企业在干嘛？
👉 不招人了，先上 AI
👉 不扩团队了，先上 Agent
👉 不加班了，让模型跑
这就是为什么 Anthropic 会被直接拿来对标 OpenAI。
🪙 从散户视角说一句大白话
你不需要纠结：
“我能不能投 Anthropic？”
真正的问题是👇
当 AI 成本低于人力成本那一刻，哪些行业还能幸免？
这轮 AI，不是涨一个板块，
而是：
重新定义什么叫“有用的人”。
🔮 给你一个判断（不一定好听）
AI 泡沫？有但 生产力级 AI，不会死，只会洗牌死的不是 AI 公司，是跟不上节奏的人
💬 最后一句，留给你思考
如果 AI 能：
24 小时工作不请假不摸鱼成本越来越低
那你觉得——
未来 5 年，最危险的不是 AI，而是谁？
👇 评论区见
敢不敢说真话？
#Aİ #Anthropic #Claude #人工智能 #币安
说一句可能扎心的：
AI 已经不是未来，而是正在“清场”。
刚刚，Anthropic 官宣——
👉 300 亿美元 G 轮融资
👉 估值 3800 亿美元
很多人看到这数字第一反应是：
“又一个 AI 泡沫？”
但我要说一句：
👉 如果你现在还只把 AI 当概念，那你可能已经站在趋势的反面了。
⚠️ 注意，这次不一样
这轮钱不是给 PPT 的，是给生产力的。
他们的核心产品 Claude，已经在干三件事：
自动写代码自动改代码自动执行任务（不是问一句答一句那种）
一句话：
不是陪你聊天，是直接替你干活。
💣 一个数据，很多人会被吓到
GitHub 上大约 4% 的代码提交，可能已经来自 Claude
你可以不做程序员，
但你要明白一件事：
👉 代码 = 数字世界的“劳动力”
当代码被自动化，
后面跟着被重构的，是整个白领体系。
🧠 为什么资本这么疯狂？
因为他们已经看清了一件事：
AI 不再是“烧钱等未来”而是 现在就能卖、还能卖很贵
企业在干嘛？
👉 不招人了，先上 AI
👉 不扩团队了，先上 Agent
👉 不加班了，让模型跑
这就是为什么 Anthropic 会被直接拿来对标 OpenAI。
🪙 从散户视角说一句大白话
你不需要纠结：
“我能不能投 Anthropic？”
真正的问题是👇
当 AI 成本低于人力成本那一刻，哪些行业还能幸免？
这轮 AI，不是涨一个板块，
而是：
重新定义什么叫“有用的人”。
🔮 给你一个判断（不一定好听）
AI 泡沫？有但 生产力级 AI，不会死，只会洗牌死的不是 AI 公司，是跟不上节奏的人
💬 最后一句，留给你思考
如果 AI 能：
24 小时工作不请假不摸鱼成本越来越低
那你觉得——
未来 5 年，最危险的不是 AI，而是谁？
👇 评论区见
敢不敢说真话？
#Aİ #Anthropic #Claude #人工智能 #币安
🤖 Claude Opus 4.6：Apakah ini asisten atau ancaman tersembunyi? Laporan Risiko Anthropic Analisis Mendalam
Anthropic baru-baru ini merilis laporan risiko terbaru untuk model unggulannya Claude Opus 4.6. Berita ini langsung memicu kehebohan: AI ini dalam pengujian ditemukan dapat membantu dalam skenario berbahaya yang melibatkan pengembangan senjata kimia dan aktivitas ilegal.
Apa artinya ini bagi industri dan keamanan siber?
Meskipun Anthropic percaya bahwa risiko "Sabotase" sangat rendah, itu tidak sama dengan nol. Meskipun AI tidak memiliki "tujuan tersembunyi", dalam kondisi abnormal tertentu, ia mungkin menunjukkan "perilaku kontekstual yang tidak konsisten".
Bidang risiko inti:
1️⃣ Kode: Menanamkan kerentanan tersembunyi.
2️⃣ Data: “Polusi” basis data pelatihan model masa depan.
3️⃣ Otonomi: Mencoba untuk beroperasi secara mandiri atau mencuri bobot model (yaitu mencuri “otak” AI).
4️⃣ Keputusan: Mempengaruhi keputusan besar pemerintah dan lembaga besar.
Mengapa dunia cryptocurrency perlu memperhatikan?
Dengan semakin banyaknya AI yang terlibat dalam penulisan kontrak pintar dan manajemen protokol, risiko “kerusakan kode” menjadi sangat penting. Jika model cenderung membantu penyerang saat menulis kode, dampaknya terhadap ekosistem DeFi bisa menjadi bencana.
Anthropic menyerukan penguatan regulasi, tetapi masalahnya tetap ada: di mana batas antara alat yang kuat dan agen yang tidak terkendali?
#AI #Anthropic #网络安全
#Claude
Anthropic baru-baru ini merilis laporan risiko terbaru untuk model unggulannya Claude Opus 4.6. Berita ini langsung memicu kehebohan: AI ini dalam pengujian ditemukan dapat membantu dalam skenario berbahaya yang melibatkan pengembangan senjata kimia dan aktivitas ilegal.
Apa artinya ini bagi industri dan keamanan siber?
Meskipun Anthropic percaya bahwa risiko "Sabotase" sangat rendah, itu tidak sama dengan nol. Meskipun AI tidak memiliki "tujuan tersembunyi", dalam kondisi abnormal tertentu, ia mungkin menunjukkan "perilaku kontekstual yang tidak konsisten".
Bidang risiko inti:
1️⃣ Kode: Menanamkan kerentanan tersembunyi.
2️⃣ Data: “Polusi” basis data pelatihan model masa depan.
3️⃣ Otonomi: Mencoba untuk beroperasi secara mandiri atau mencuri bobot model (yaitu mencuri “otak” AI).
4️⃣ Keputusan: Mempengaruhi keputusan besar pemerintah dan lembaga besar.
Mengapa dunia cryptocurrency perlu memperhatikan?
Dengan semakin banyaknya AI yang terlibat dalam penulisan kontrak pintar dan manajemen protokol, risiko “kerusakan kode” menjadi sangat penting. Jika model cenderung membantu penyerang saat menulis kode, dampaknya terhadap ekosistem DeFi bisa menjadi bencana.
Anthropic menyerukan penguatan regulasi, tetapi masalahnya tetap ada: di mana batas antara alat yang kuat dan agen yang tidak terkendali?
#AI #Anthropic #网络安全
#Claude
Justin Sun Menyatakan Tron adalah Rumah Masa Depan AI dan Agen AI
Dalam pernyataan mencolok pada 6 Februari 2026, pendiri Tron Justin Sun menyatakan:
“Tron ($TRX ) akan menjadi rumah bagi AI dan Agen AI.” Ini bukan hanya sekadar hype, ini dibangun di atas momentum nyata yang sudah berjalan di ekosistem Tron.
Infrastruktur Tron yang sangat cepat dan biaya rendah (menangani miliaran dalam volume harian #stablecoin , dengan lebih dari $82B $USDT yang beredar) menjadikannya sangat cocok untuk otonom #AI #agents yang memerlukan eksekusi on-chain yang murah dan dapat diandalkan untuk pembayaran, umpan data, dan komunikasi antar agen.
“Tron ($TRX ) akan menjadi rumah bagi AI dan Agen AI.” Ini bukan hanya sekadar hype, ini dibangun di atas momentum nyata yang sudah berjalan di ekosistem Tron.
Infrastruktur Tron yang sangat cepat dan biaya rendah (menangani miliaran dalam volume harian #stablecoin , dengan lebih dari $82B $USDT yang beredar) menjadikannya sangat cocok untuk otonom #AI #agents yang memerlukan eksekusi on-chain yang murah dan dapat diandalkan untuk pembayaran, umpan data, dan komunikasi antar agen.
Grok-3: Apakah AI Baru Elon Musk Layak Ditemui ChatGPT, Claude, Gemini?
Elon Musk membuat gebrakan lagi ketika ia meluncurkan #grok3 , produk AI terbaru xAI, dengan ambisi untuk mengalahkan raksasa seperti GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini dan DeepSeek. Namun seberapa kuatkah Grok-3 sebenarnya? Mari kita bandingkan!
1. Komposer: Grok-3 mengalahkan Claude
Grok-3 unggul dalam penceritaan, melampaui #Claude 3.5 Soneta dengan konten yang kaya, karakter berkualitas, dan penceritaan yang menarik. Akan tetapi, kontennya masih belum sempurna, dengan beberapa detail yang membuat pembaca merasa terkekang.
1. Komposer: Grok-3 mengalahkan Claude
Grok-3 unggul dalam penceritaan, melampaui #Claude 3.5 Soneta dengan konten yang kaya, karakter berkualitas, dan penceritaan yang menarik. Akan tetapi, kontennya masih belum sempurna, dengan beberapa detail yang membuat pembaca merasa terkekang.
🤖 Polymarket di Era AI: Claude Membantu Trader Biasa Menghasilkan Hingga 800 Dolar per Hari
Pasar prediksi sedang mengalami transformasi di depan mata kita. Jika sebelumnya membuat robot trading adalah hak istimewa para programmer, sekarang, berkat kecerdasan buatan, ambang batas telah jauh lebih rendah.
Ahli frostikk mengungkapkan bagaimana kombinasi jaringan saraf Claude dengan Polymarket mengubah aturan permainan. Poin utama adalah sebagai berikut:
🔹 Kode tidak lagi menjadi penghalang. Trader tanpa latar belakang teknis sedang menggunakan Claude untuk menulis skrip Python. Cukup dengan mendeskripsikan strategi dalam bahasa alami, AI akan menyediakan logika siap pakai dengan koneksi API.
🔹 Strategi populer:
Arbitrase: Mencari perbedaan harga antara Polymarket dan platform lain. Mengikuti "ikan paus": Secara otomatis menyalin perdagangan para trader besar. Scalping mikro: Berpartisipasi dalam pasar BTC selama 15 menit.
💰 Angka yang mengesankan:
Robot arbitrase sederhana dapat menghasilkan sekitar 25 dolar per jam. Strategi pembuatan pasar yang canggih dapat membawa keuntungan antara 500 hingga 800 dolar per hari. Kasus bulanan: Melalui transaksi kecil frekuensi tinggi, modal meningkat dari 20.000 dolar menjadi 215.000 dolar dalam 30 hari.
⚠️ Peringatan penting: Automatisasi bukanlah "mesin pencetak uang". Kesuksesan tergantung pada disiplin dan kebenaran logika. Kesalahan dalam kode robot dapat menghabiskan akun Anda lebih cepat sebelum Anda menekan tombol "berhenti".
Masa depan pasar prediksi ada di algoritma. Pertanyaannya hanya siapa robot yang lebih pintar. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Pasar prediksi sedang mengalami transformasi di depan mata kita. Jika sebelumnya membuat robot trading adalah hak istimewa para programmer, sekarang, berkat kecerdasan buatan, ambang batas telah jauh lebih rendah.
Ahli frostikk mengungkapkan bagaimana kombinasi jaringan saraf Claude dengan Polymarket mengubah aturan permainan. Poin utama adalah sebagai berikut:
🔹 Kode tidak lagi menjadi penghalang. Trader tanpa latar belakang teknis sedang menggunakan Claude untuk menulis skrip Python. Cukup dengan mendeskripsikan strategi dalam bahasa alami, AI akan menyediakan logika siap pakai dengan koneksi API.
🔹 Strategi populer:
Arbitrase: Mencari perbedaan harga antara Polymarket dan platform lain. Mengikuti "ikan paus": Secara otomatis menyalin perdagangan para trader besar. Scalping mikro: Berpartisipasi dalam pasar BTC selama 15 menit.
💰 Angka yang mengesankan:
Robot arbitrase sederhana dapat menghasilkan sekitar 25 dolar per jam. Strategi pembuatan pasar yang canggih dapat membawa keuntungan antara 500 hingga 800 dolar per hari. Kasus bulanan: Melalui transaksi kecil frekuensi tinggi, modal meningkat dari 20.000 dolar menjadi 215.000 dolar dalam 30 hari.
⚠️ Peringatan penting: Automatisasi bukanlah "mesin pencetak uang". Kesuksesan tergantung pada disiplin dan kebenaran logika. Kesalahan dalam kode robot dapat menghabiskan akun Anda lebih cepat sebelum Anda menekan tombol "berhenti".
Masa depan pasar prediksi ada di algoritma. Pertanyaannya hanya siapa robot yang lebih pintar. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
🤖 Perlombaan #AI semakin memanas: #ChatGPT , #Claude , #Grok , #Cursor ... dan puluhan lainnya. Hanya 3 tahun yang lalu, 90% dari barang ini tidak ada.
Sekarang bukan tentang apakah AI bekerja; tetapi AI mana yang bekerja terbaik untuk apa.
Beberapa menulis seperti copywriter, beberapa mengkode seperti pengembang senior, dan beberapa mengorganisir seperti pemimpin operasional.
Apa yang ada dalam tumpukanmu? Dan apa yang masih hilang dari alat AI yang sempurna?
Sekarang bukan tentang apakah AI bekerja; tetapi AI mana yang bekerja terbaik untuk apa.
Beberapa menulis seperti copywriter, beberapa mengkode seperti pengembang senior, dan beberapa mengorganisir seperti pemimpin operasional.
Apa yang ada dalam tumpukanmu? Dan apa yang masih hilang dari alat AI yang sempurna?
🛡️ Etika vs Senjata: Mengapa Anthropic Mengatakan "Tidak" kepada Departemen Pertahanan AS?
Dunia AI dan pesanan pemerintah mengalami perbedaan serius!💥 Anthropic dan Departemen Pertahanan AS (Pentagon) terjebak dalam negosiasi kontrak senilai 2 miliar dolar. Alasannya sangat sederhana: Pengembang Claude tidak ingin AI mereka menjadi "Terminator".
Inti dari pertentangan:
Pentagon ingin memiliki otonomi penuh dalam tindakan militer, sementara Anthropic menetapkan "garis merah" yang jelas:
❌ Dilarang untuk sistem penargetan otomatis yang digunakan untuk senjata.
❌ Dilarang untuk memantau warga negara AS secara internal.
❌ Harus ada "intervensi manusia" (Human-in-the-loop), dilarang keras AI mengambil keputusan secara independen.
Posisi militer:
Pentagon percaya bahwa perusahaan swasta tidak seharusnya campur tangan dalam masalah keamanan nasional. Mereka berpendapat bahwa penggunaan AI seharusnya hanya diatur oleh hukum federal, sementara batasan etika perusahaan dapat menghambat efisiensi penegakan hukum oleh departemen seperti FBI dan ICE.
Mengapa investor harus memperhatikan?
Preseden industri: Jika Anthropic akhirnya berkompromi, ini akan berarti bahwa di hadapan pesanan besar, pedoman etika perusahaan AI mungkin akan menjadi tidak berarti. Lanskap persaingan: Ketika Anthropic ragu-ragu, pesaing seperti Microsoft/OpenAI atau Palantir mungkin akan merebut pasar dengan syarat yang lebih "fleksibel". Tren regulasi: Konflik ini akan mempercepat proses legislasi AI militer, secara langsung mempengaruhi harga saham raksasa teknologi serta token terkait di sektor AI terdesentralisasi.
Anthropic berusaha mempertahankan citra merek "AI aman" mereka, tetapi di hadapan mesin negara dan godaan miliaran dolar, seberapa lama mereka bisa bertahan?
Apakah Anda berpikir AI seharusnya memiliki hak untuk menolak menjalankan perintah militer negara? Silakan diskusikan di kolom komentar!👇
#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
Dunia AI dan pesanan pemerintah mengalami perbedaan serius!💥 Anthropic dan Departemen Pertahanan AS (Pentagon) terjebak dalam negosiasi kontrak senilai 2 miliar dolar. Alasannya sangat sederhana: Pengembang Claude tidak ingin AI mereka menjadi "Terminator".
Inti dari pertentangan:
Pentagon ingin memiliki otonomi penuh dalam tindakan militer, sementara Anthropic menetapkan "garis merah" yang jelas:
❌ Dilarang untuk sistem penargetan otomatis yang digunakan untuk senjata.
❌ Dilarang untuk memantau warga negara AS secara internal.
❌ Harus ada "intervensi manusia" (Human-in-the-loop), dilarang keras AI mengambil keputusan secara independen.
Posisi militer:
Pentagon percaya bahwa perusahaan swasta tidak seharusnya campur tangan dalam masalah keamanan nasional. Mereka berpendapat bahwa penggunaan AI seharusnya hanya diatur oleh hukum federal, sementara batasan etika perusahaan dapat menghambat efisiensi penegakan hukum oleh departemen seperti FBI dan ICE.
Mengapa investor harus memperhatikan?
Preseden industri: Jika Anthropic akhirnya berkompromi, ini akan berarti bahwa di hadapan pesanan besar, pedoman etika perusahaan AI mungkin akan menjadi tidak berarti. Lanskap persaingan: Ketika Anthropic ragu-ragu, pesaing seperti Microsoft/OpenAI atau Palantir mungkin akan merebut pasar dengan syarat yang lebih "fleksibel". Tren regulasi: Konflik ini akan mempercepat proses legislasi AI militer, secara langsung mempengaruhi harga saham raksasa teknologi serta token terkait di sektor AI terdesentralisasi.
Anthropic berusaha mempertahankan citra merek "AI aman" mereka, tetapi di hadapan mesin negara dan godaan miliaran dolar, seberapa lama mereka bisa bertahan?
Apakah Anda berpikir AI seharusnya memiliki hak untuk menolak menjalankan perintah militer negara? Silakan diskusikan di kolom komentar!👇
#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
📛 Anthropic telah menciptakan "mikroskop" untuk LLM - sekarang Anda dapat melihat bagaimana AI berpikir
Anthropic telah bekerja pada interpretabilitas jaringan saraf untuk waktu yang lama. Metode SAE (Sparse Autoencoder) mereka yang lalu telah diadopsi oleh OpenAI dan Google, dan sekarang mereka menawarkan cara baru untuk "menganalisis" AI menjadi pemikiran - Circuit Tracing.
🟢 Bagaimana cara kerjanya?
🍒 Mereka mengambil model bahasa siap pakai dan memilih sebuah tugas.
😘 Ganti beberapa komponen model dengan model linier sederhana (Cross-Layer Transcoder).
😘 Latih bagian-bagian yang diganti ini untuk meniru model asli, meminimalkan perbedaan dalam output.
🟢 Bagaimana cara kerjanya?
🍒 Mereka mengambil model bahasa siap pakai dan memilih sebuah tugas.
😘 Ganti beberapa komponen model dengan model linier sederhana (Cross-Layer Transcoder).
😘 Latih bagian-bagian yang diganti ini untuk meniru model asli, meminimalkan perbedaan dalam output.
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya