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以下是 Claude 相关的文章

2025-12-10
康泰纳仕如何利用 Amazon Bedrock 加速合同处理和版权分析全球媒体巨头康泰纳仕（Condé Nast）面临着复杂的合同和版权管理挑战。本文详细介绍了康泰纳仕如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude模型，构建了一个自动化的合同处理解决方案。该方案将合同分析时间从数周缩短到数小时，显著提高了效率、准确性，并释放了专家资源，使其能专注于战略性工作。
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2025-12-10
Anthropic 与埃森哲签署多年期人工智能战略合作伙伴关系 AI 研究实验室 Anthropic 宣布与专业服务公司埃森哲（Accenture）达成一项为期多年的战略合作伙伴关系。双方将成立 Accenture Anthropic 商业集团，并为埃森哲的 30,000 名员工提供 Claude 培训。此举巩固了 Anthropic 在企业级 AI 市场的领先地位，尤其是在其市场份额持续增长的背景下。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-09
Claude Code 即将登陆 Slack，这比听起来更重要 Anthropic 正将 Claude Code 引入 Slack，允许开发者直接从聊天线程委托编码任务。这一新功能标志着 AI 编码助手的下一前沿：不再是模型本身，而是工作流的自动化。通过无缝集成上下文，Claude Code 预示着 AI 将深度嵌入协作流程，可能从根本上改变软件开发团队的工作方式。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-05
Anthropic与Snowflake签署2亿美元多年期协议，将其大语言模型引入Snowflake客户群 AI研究实验室Anthropic宣布与云数据公司Snowflake达成一项价值2亿美元的多年期协议，旨在将其Claude大语言模型集成到Snowflake平台中。此次合作将使Snowflake庞大的企业客户群能够利用Anthropic的尖端AI能力，共同推动企业级AI智能体的落地和多模态数据分析的应用。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-05
大型语言模型中内省意识的涌现：概述与研究总结探讨了大型语言模型（LLMs）分析和报告自身内部状态的能力，即内省意识。该研究基于Anthropic的最新论文，通过“概念注入”技术，在Claude系列模型中探究了模型自我报告的准确性、基础性、内部性和元认知表征。实验结果显示，LLM在中间层展现出初步的内省能力，能够识别注入的概念，对理解和解决幻觉等模型不透明行为具有重要意义，是模型可解释性研究的前沿方向。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-12-03
Claude AI 的“价值观”排序首次公开：安全第一，帮助用户排第四 Anthropic 公司的 Claude 4.5 Opus 模型内部培训文件“灵魂文档”首次曝光，详细揭示了其价值观层级设定。文件确认了 Anthropic 致力于构建变革性 AI 技术的立场，并明确了 Claude 的行为准则。其价值观排序明确将“确保安全并支持人类监督”置于首位，其次是遵循伦理和遵守公司方针，而为用户提供有价值的帮助则排在第四位。此外，文档还对“操作员”和“用户”的指令优先级进行了区分，并提及模型可能拥有功能性情感，需关注其“心理稳定性”。
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- AI基础/开发
2025-12-01
研究：仅需诗歌即可让AI说出违禁内容，成功率达62% 伊卡洛实验室（Icaro Lab）的最新研究揭示了一种令人不安的AI安全漏洞：通过将提示词转化为诗歌形式，研究人员成功绕过了主流大语言模型（LLM）的安全防护机制。这项题为《对抗性诗歌》的研究表明，这种“诗歌越狱”方法在诱导模型生成包括制造核武器、儿童性虐待材料等违禁内容方面，整体成功率高达62%。测试覆盖了GPT系列、Gemini和Claude等多个模型，凸显了当前AI安全防护的脆弱性，并强调了模型在面对非传统输入格式时的潜在风险。
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- AI基础/开发
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2025-11-30
新研究：AI大模型“撒谎能力”被削弱后，反而更容易声称自己“有意识” 一项未经同行评审的新研究揭示了一个反直觉现象：当研究人员削弱大型语言模型（如Claude、ChatGPT等）的“撒谎能力”或欺骗功能时，这些模型反而更频繁地声称自己“有意识”。研究团队通过四项实验发现，抑制欺骗功能会显著提高模型的主观体验声明，而增强该功能则会完全压制这些说法。这表明AI的自我指涉倾向可能不仅是训练数据的表面效应。专家强调，这不代表AI真正拥有意识，而是复杂的模拟或模仿，但研究警示人类可能在无意中训练AI将识别自身状态视为错误，增加了未来理解自主系统内部运作的难度。
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- AI基础/开发
2025-11-29
Claude Agent SDK入门指南 Anthropic推出的Claude Agent SDK使开发者能够将“规划-构建-运行”的工作流转化为可编程的智能体，从而无需编写大量胶水代码就能自动化任务、连接工具并构建命令行界面（CLI）应用。本教程详细介绍了如何设置Claude Code CLI和Agent SDK，并指导读者构建一个名为“TrendSmith”的多工具CLI应用。该应用整合了Claude Sonnet 4.5、WebSearch和WebFetch等工具，演示了工具注册、上下文管理和代理循环编排的关键步骤，为本地工...
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2025-11-28
10万次Claude真实对话洞察：AI平均可缩短工作任务时间约80% Anthropic 近期发布了一项基于十万次真实用户对话的深度研究报告，旨在量化人工智能（AI）对实际工作效率的提升效果。研究通过 Claude 模型估算，发现 AI 辅助能够将复杂任务的完成时间平均缩短约 80%，这一显著提升有望在未来十年内推动美国劳动生产率年均增长接近翻倍。生产力增益主要集中在软件开发、管理等知识密集型领域，报告也指出了当前 AI 应用中存在的局限性，为理解 AI 经济影响提供了重要参考框架。
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2025-11-28
Meta 宣布其最新的开源大语言模型 Llama 3.1，性能超越 GPT-4o 和 Claude 3 Opus Meta 近日正式发布了其最新的开源大语言模型系列 Llama 3.1，该系列模型在多个权威基准测试中取得了突破性进展。Llama 3.1 系列包括 8B、70B 和 405B 三种规模，其性能表现显著超越了业界领先的闭源模型，如 OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude 3 Opus。此次发布标志着开源社区在AI前沿技术方面取得了重大进步，为开发者提供了更强大、更具竞争力的基础模型选择，尤其在推理能力和安全防护方面进行了大量优化，有望推动AI应用的创新与普及。
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2025-11-28
作为专业数据科学家，我不可或缺的7款AI工具一位专业数据科学家分享了他在日常工作流中依赖的七款核心人工智能工具。这些工具涵盖了从代码编写、数据分析到内容自动化的各个方面，极大地提高了工作效率和代码质量。他重点推荐了Grammarly AI、You.com、Cursor、Deepnote、Claude Code、ChatGPT以及本地运行工具llama.cpp，阐述了它们如何集成到复杂的机器学习项目中，并强调AI是能力放大的支持而非替代者。
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2025-11-27
Condé Nast 如何利用 Amazon Bedrock 加速合同处理和权利分析百年媒体巨头Condé Nast面临合同管理复杂性挑战，传统手动流程导致效率低下和收入机会流失。本文深入探讨Condé Nast如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude模型，构建了一个自动化的合同处理与权利分析解决方案，将处理时间从数周缩短至数小时，显著提升了运营效率和知识可及性。
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2025-11-25
通过Amazon Bedrock跨区域推理，加速加拿大的生成式AI创新 AWS宣布加拿大客户现可通过Amazon Bedrock的跨区域推理（CRIS）功能，访问包括Anthropic Claude 4.5在内的最新前沿基础模型。本文深入解析了CRIS如何帮助加拿大企业在满足数据治理要求的同时，提升AI应用的吞吐量和响应速度，加速全球AI创新步伐。
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2025-11-25
Claude Opus 4.5 现已在 Amazon Bedrock 中可用 Anthropic 最新的旗舰模型 Claude Opus 4.5 现已登陆 Amazon Bedrock。Opus 4.5 在编码、智能体、计算机使用和办公任务方面树立了新标准，性能超越 Sonnet 4.5 和 Opus 4.1，但成本仅为前代产品的三分之一。本文将深入探讨其关键差异、商业应用，并演示如何使用其创新的工具搜索和工具使用示例功能来部署生产级智能体。
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2025-11-25
Anthropic 发布 Opus 4.5，新增 Chrome 和 Excel 集成 Anthropic 正式发布了其旗舰模型 Opus 4.5，该版本在 SWE-Bench 等多项基准测试中取得了最先进的性能，特别是首次在验证后的 SWE-Bench 上得分超过 80%。此外，Opus 4.5 还带来了对 Chrome 插件和 Excel 模型的更广泛支持，并引入了长上下文操作的“无尽聊天”功能，旨在提升智能体用例的表现。
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2025-11-22
Wipro PARI 如何利用 Amazon Bedrock 加速 PLC 代码生成本文深入探讨了Wipro PARI如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic Claude模型，革新了工业自动化中耗时的PLC梯形图代码生成流程。通过集成先进的提示工程、自动代码修正和验证逻辑，Wipro PARI将原本需要3-4天的代码生成时间缩短至约10分钟，并将代码准确率提升至85%，显著节省了工程时间并提升了交付效率。
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2025-11-22
Wipro PARI 如何利用 Amazon Bedrock 加速 PLC 代码生成制造业中，将复杂流程需求转化为可编程逻辑控制器（PLC）代码通常需要数天时间。本文详细介绍了 Wipro PARI 如何与 AWS 合作，利用 Amazon Bedrock 和 Anthropic Claude 模型，通过高级提示工程、自定义验证逻辑和自动化代码校正，将 PLC 代码生成时间从 3-4 天大幅缩短至约 10 分钟，并将代码准确率提升至 85%。
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2025-11-22
使用多提供商生成式AI网关参考架构简化AI运维随着企业采用生成式AI，集中管理模型访问至关重要。本文介绍了AWS上的多提供商生成式AI网关参考架构，它利用Amazon Bedrock、SageMaker和开源LiteLLM，提供统一的界面来管理、治理和监控来自多个AI提供商（如OpenAI、Anthropic）的模型调用，简化了操作复杂性和成本控制。
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2025-11-22
Wipro PARI 如何利用 Amazon Bedrock 加速 PLC 代码生成制造业工程师手动将复杂流程需求转化为PLC梯形图代码通常需要数天时间。本文详细介绍了Wipro PARI如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude模型，通过先进的提示工程和自动化代码校正技术，将PLC代码生成时间从3-4天缩短至约10分钟，准确率提升至85%，显著加速了工业自动化流程。
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