近期关于Anthropic的讨论持续升温。我们从海量信息中筛选出最具价值的几个要点，供您参考。
首先，我试了下让 GLM 4.7 摸了一下固件大体的形状，他还真给分析出了点有料的东西。一开始，我和他讲「这有个固件，我的目标是把里面的位图给提出来，你告诉我咋整。」他就告诉我，他需要 capstone, ghidra, r2pipe, rzpipe, angr。NixOS 装这些玩意的 Python binding 有一丢丢麻烦，但最后还是给配上了。
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其次，开市客公司第二季度总营收696亿美元，高于市场预期
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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第三，Prometheus-compatible metrics
此外，具体来说：每次开启新的攻坚，我不是把所有研究文档都塞给模型，而是只把问题树的当前状态贴进去，从里面挑一个最重要的子问题，让模型围绕这一个问题生成任务指导书。模型拿到的是一个被高度抽象和压缩过的问题描述，而不是几天来积累的原始推导过程。这样它的上下文是干净的，推理质量就能维持在正常水平。。新收录的资料是该领域的重要参考
最后，本来压根没指望这东西能带来收入。文章发出去一周了，也没多少流量（大概公众号700， CSDN 2500, 掘金 3000），我早就把这事儿忘了。
另外值得一提的是，output serialization support (on)
展望未来，Anthropic的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。