Итан Моллик рассказал, что протестировал раннюю версию самого advanced AI model Claude Fable от Anthropic и посчитал ее одновременно поразительной и тревожной в использовании.
Тестирование Claude Fable
Моллик, профессор Уортонской школы Пенсильванского университета, wrote во вторник в эссе, что он рано получил доступ к Claude 5 Fable. Эта система — первая публично выпущенная Mythos-class model Anthropic. По его словам, она с большим отрывом превзошла все открытые модели, которые он пробовал.
С одного запроса и одного комментария обратной связи она создала то, что Моллик назвал самой сложной академической работой по социальной науке, которую он видел от ИИ. Она также написала 10‑страничное рифмованное стихотворение о стрижке, в котором каждое слово начиналось с буквы «s».
Чтобы построить карту времени в пути, модель запустила более дешевые агенты Claude Sonnet и собрала данные по более чем 2200 рейсам. Отдельный запрос привёл к созданию исследовательского программного обеспечения за девять с половиной часов. Модель не умеет делать изображения, поэтому она построила каждый график и объект с помощью математики, при этом ее защитные ограничения блокируют задачи, связанные с безопасностью.
Также читайте: OpenAI Joins $852B IPO Race As Anthropic And SpaceX Charge Ahead
Моллик о контроле
По словам Моллика, работа с моделью показалась одновременно восхитительной и тревожной, потому что он что‑то просил — и это просто происходило. Модель тщательно следовала его инструкциям, написал он, но почти не раскрывала сотни мелких решений, которые принимала.
Он отметил, что Fable стоит примерно вдвое дороже Anthropic's Opus model. По его словам, ее защитные механизмы слишком часто откатываются к более слабой системе. Он сравнил свою роль с клиентом, который лишь утверждает работу студии после выполнения.
Год назад Моллик сравнивал работу с такими инструментами с произнесением заклинания волшебником. Сейчас, написал он, «заклинание» стало настолько мощным, что он больше не чувствует себя тем, кто его произносит.
Читайте далее: Bitcoin Drawdown Reveals Why Big Buyers Still Want More BTC