Ethan Mollick 测试 Astra 解谜并生成视频

嘿 Claude，"挑一个让你着迷的问题或谜团，尽你所能去解决它，并做一部我们可以在社交媒体上分享的影片" 于是它尝试破解了伏尼契手稿，失败了。然后它做了这部影片，看起来挺有意思，也是一部不错的讲解。

我高估了编排大量智能体的难度。我以为需要研究才能构建出可运作的智能体组织，但它们自组织得非常好（而且很有礼貌） 这是一个 Claude Projects 中的 Fable 协调器在智能体之间传递消息。

Claude Projects 能像组织一样调度智能体团队：用户对接主编排智能体，它按需启动专家智能体，并混合使用昂贵与廉价模型。Ethan Mollick 让 Fable 挑选历史谜案，系统自动启动研究智能体、开出 18 条独立线程，每条线程再派生更多智能体模拟雪崩、破译密码，并交由写作与怀疑型智能体核查，全程耗时一天。结果仅供娱乐，不保证无误。

我拿到了新版 Claude Projects 的访问权限，完成了一些非常复杂的工作。 在这里，我让它梳理所有关于翁贝托·埃科著名的 33，000 册藏书的图片、视频和记录，并尝试以 3D 形式重建这座图书馆，包括书籍的位置。https://eco-library-map.netlify.app/

我认为，一旦远程连接到"你的"Claude或Astra或Claw之类的服务变得更简单、更普遍，像Siri这样的手机助手就会失去很多价值。你想要的是一个能管理一切、能洞察众多系统和偏好的聪明AI，而不是一个能力有限的助手。

如今在Claude和ChatGPT中，要追踪你的工作和对话所在位置已经变得非常困难：是在本地电脑？云端？哪台电脑？手机？通过Dispatch或Remote连接的电脑？还是你在Tag中对话的那台？那是否在某个项目中？当前的用户体验几乎帮不上忙。

鉴于AI的输出往往是交互式程序，越来越多的非技术人员将需要找到轻量级的托管服务（我使用Netlify，但还有很多其他选择）。 ChatGPT Sites和Claude artifacts虽然有用，但谁知道它们会被维护多久，而且你缺乏控制权。

阶跃星辰发布旗舰基座模型 Step 5 Preview，采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、激活 27B，支持 100 万 Token 上下文和文本与视觉输入，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 44 分，居全球开源模型前三，单任务成本为 Claude Opus 5 的 1/8。

硅基流动（SiliconFlow）宣布开源模型 Hy4 preview 上线其平台。该模型总参数 770B、每 token 激活 49B、支持 1M 上下文，采用 Apache 2.0 协议，面向编码、分析、研究和复杂实际工作。用户可将其接入 Claude Code、Codex、Cursor 等已有工具；图片显示定价为每 1M tokens 输入 $0.834、输出 $2.501、缓存 $0.042。

Meta 发布 Muse Spark 1.3，为五个月内第四个 Muse Spark 版本。max 变体（合作伙伴限时预览）在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 62 分。