开卷！Anthropic Claude 模型升级到 10 万 token，可将《了不起的盖茨比》整本吞下

撰文：KyleWiggers

来源：TechCrunch

图片来源：由无界AI工具生成

从历史上看，甚至在今天，记忆力差一直是阻碍文本生成式人工智能发挥作用的一个因素。正如《大西洋》杂志最近发表的一篇文章?所说，即使是像ChatGPT这样复杂的生成式文本人工智能，其记忆力也像金鱼一样。每次模型生成响应时，它只考虑到非常有限的文本量，因此它也无法总结一本书或审查一个主要的编码项目。

DeFi借贷协议Granary Finance完成500万美元融资:金色财经报道，DeFi 借贷协议 Granary Finance 在社区驱动的筹款活动中筹集了超过 500 万美元的稳定币 USDC，此次筹款旨在支持 Granary V2 的开发，该项目是在专注于 EVM 的 Byte Masons Group 的协助下开发的。

该团队在声明中表示，Granary 将在 Web3 金融中的无摩擦借贷体验方面占据中心位置。[2023/4/1 13:38:58]

但Anthropic正试图改变这种状况。

观点：硅谷银行等三家银行的失败或会限制加密行业的流动性:3月13日消息，数字资产公司Castle Island Ventures创始人Nic Carter表示，政府愿意为这硅谷银行和Signature提供支持，意味着它回到了提供流动性的模式，而不是收紧，而宽松的货币政策在历史上被证明是加密货币和其他投机资产类别的“福音”，但这种不稳定性再次显示了稳定币的脆弱性，不寻常的金融状况可能导致它们跌破其固定价值。据悉，Signature和Silvergate是加密公司的两家主要合作银行，近一半的美国风险投资支持的初创公司将现金存放在硅谷银行，包括对加密友好的风险投资基金和一些数字资产公司。

此外，Carter表示：“比特币流动性和加密流动性总体上会受到一定程度的损害，因为Silvergate的SEN和Signature的Signet是加密公司在周末获得法定货币的关键。现在加密公司的选择很少，在新银行介入之前，该行业的流动性将受到限制。”他补充说，他希望银行能够介入以填补SEN留下的空白。（CNBC）[2023/3/13 13:00:06]

今天，这家人工智能研究初创公司宣布，它已将Claude的上下文窗口从9000个token扩展到了10万个token。上下文窗口指的是模型在生成额外文本之前考虑的文本，而token代表原始文本。

Ankr推出Chainscanner Bridge移动端功能:3月3日消息，Web3 基础设施提供商 Ankr 发推宣布，推出 Chainscanner Bridge 的移动端功能，用户可以在手机上将资产从任何 EVM 兼容网络桥接到 Chainscanner。Chainscanner Bridge 由 BridgeHub 提供。[2023/3/3 12:41:11]

那么，这意味着什么呢？正如前面所提到的，具有小上下文窗口的模型往往会“忘记”即使是最近的对话内容--导致它们偏离主题。在几千字左右之后，小模型也会忘记最初的指示，只根据上下文窗口中的最后的信息来进行响应。

Helium正建设移动网络，计划为Solana手机用户提供免费试用:金色财经报道，Helium Network母公司Nova Labs表示，它将为Solana Labs新Saga手机的客户提供SIM卡和免费试用。两家公司拒绝透露该计划的财务细节，此前Helium Network社区成员于9月投票决定放弃自己的区块链并迁移到更大的Solana区块链。

根据协议，在美国销售的Saga手机将获得Helium Mobile的30天免费订阅。Saga手机是Solana的旗舰Android设备，与Solana区块链紧密集成。[2022/11/6 12:21:24]

鉴于大上下文窗口的好处，找出扩展的方法已成为OpenAI等AI实验室的主要关注点，要知道，OpenAI将整个团队都投入到了这个问题上了。OpenAI的GPT-4在上下文窗口的大小方面保持着之前的领先地位，其规模最高可达32,000个token，而改进后的ClaudeAPI已然超越了这一数字。

有了更强的“记忆力”，Claude应该能够相对连贯地交谈几个小时——甚至几天——而不是几分钟。也许更重要的是，它应该也不太可能偏离轨道。

在博文中，Anthropic对Claude增加上下文窗口的其他好处进行了介绍，包括该模型消化和分析数百页材料的能力。Anthropic称，除了阅读长文本，升级后的Claude可以帮助从多个文件甚至一整本书中检索信息，回答哪些需要跨文本的“综合知识”问题。

Anthropic列出了一些可能的用例：

对财务报表或研究报告等文件进行消化、总结和解释

根据公司的年度报告，分析其风险和机会

评估一项立法的优点和缺点

识别风险、主题和跨法律文件的不同论证形式。

阅读数百页的开发者文档，呈现技术问题的答案

通过将整个代码库放入上下文中并智能地构建或修改它来快速制作原型

“普通人可以在5个小时左右阅读10万个token的文本，然后可能需要大量的时间来消化、记忆和分析这些信息，”Anthropic继续说道。“Claude现在可以在不到一分钟的时间内做到这一点。例如，我们把《了不起的盖茨比》的全部内容输入进了Claude......并修改了其中一行，说Mr.Carraway是‘一个在Anthropic从事机器学习工具的软件工程师’。当我们要求Claude发现有什么不同时，它在22秒内就给出了正确答案。”

此外，Anthropic的合作伙伴AssemblyAI也进行了相关测试。在视频演示中，该团队用Claude-100k将一个长播客转录成58K单词，然后使用Claude进行总结和问答。该团队给出的评价是：insane！太疯狂了！

目前，更长的上下文窗口并不能解决围绕大型语言模型的其他与记忆有关的挑战。Claude，像其同类的大多数模型一样，无法将信息从一个会话保留到下一个会话。而且与人脑不同的是，它把每一条信息都视为同等重要，这使得它并不能成为一个特别可靠的叙述者。一些专家认为，解决这些问题将需要全新的模型架构。

不过，就目前而言，Anthropic似乎走在了前列。

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