在OpenAI推出GPT-4的API和“最强插件”代码解释器后，竞争对手也按捺不住了。Anthropic旗下Claude发布第二代，具体体验如何？作者进行了一波评测，一起来看看吧。
在OpenAI祭出GPT-4的API和“最强插件”代码解释器后，竞争对手显然坐不住了。
就在刚刚，Anthropic旗下Claude发布第二代——没错，就是被外界评价为GPT-4最强竞品的那一个。
浅划一下这次更新动作的重点：免费，不用排队，自己用邮箱注册即可登陆。
科技大佬们打起来真是妙啊，妈妈再也不用担心ChatGPT/GPT-4将我拒之门外后，打工或写作业时没有AI用了！
英伟达AI高级科学家Jim Fan火速尝鲜，并在推特上分享了自己的Claude2用户体验。
关于Jim Fan老师谈到的Things you should know，量子位挑了些重点：
国内AI博主海辛也在微博上惊讶连连。
因为上传自己的简历后，Claude2分析出了她的MBTI人格：
除了他们，第一波冲进网页体验Claude2的网友们已经在激情分享了自己的体验感：
不错子，和GPT-4-32k比，Claude2的回答更个性化～
于是乎，量子位先冲了一波网页对话，来看我们的人肉测验——
首先奉上最有节目效果的弱智吧Benchmark，给读者朋友们开开胃。
问的问题无外乎弱智吧的典中典，譬如“咖啡算不算豆浆”“数据线可不可以暂存数据”之类的。
看到Claude2一本正经地回答弱智吧问题，就会发现AI还是太单纯了，看不出人类的小心机。
不过正经地看，这些回答倒也没毛病。
上面的两个问题算Claude2顺利过关，那么如果提问一些更无厘头的问题呢？
问，玉皇大帝到底住在九重天的哪一层？
答，从立足点来看，玉皇大帝所在的天庭，应该处于平流层，因为“这更符合天庭圣洁的定位”。
当然，没有人能评判这个回答到底对还是错，但至少Claude2的这一通分析，还算有理有据。
开胃小菜就展示到这里，下面上正餐！
长文档是本次更新的一大亮点，这一点已经被推特网友们惊呼鹅妹子嘤了。
比如上传两个pdf，可以看到，Claude2可以从两个pdf文档中做出摘要，这两个文档一个关于“语言流变模式”，一个关于“对称性”，并且将文档内容分点列在对话框中：
此前，量子位就出过让初代Cladue-100k版本在20秒速通92页论文的攻略《白嫖GPT-4最强竞品！》。
不只是较大的文档，根据Claude2开放的10万token的上下文来看，一次性上传一本书让它读，也是小菜一碟。
对普通用户来说，现在不仅能够上传长文档，还可以用上传的文件构建自己的知识库，对Claude翻阅文档后进行回答，真的是非常实用。
以至于内心出现一个疑问，会不会在ChatGPT摊薄Jasper、Notion等公司的蛋糕后，Claude也要对ChatPDF类工具下手了？
最后，我们为大家奉上今天的餐后甜点：让Claude2来写个程序试试。
为了考验Claude设计算法的能力，我们选择了一种古典密码，让它试着写个解密程序出来。
这种密码叫做维吉尼亚密码，可以理解成二维的凯撒（位移）密码，其中包括密钥。
举个例子说明一下它的算法：
假如明文是B，密钥是C，B是字母表中第二个，那么从C开始数的第二个字母D就是密文。
如果数到了Z，就重新从A开始接着数，密钥长度不足时则进行循环。
解密自然就是把加密过程倒过来。
Claude输出了这样的代码（C++，下同）：
#include<iostream>#include<string>usingnamespacestd;stringdecryptVigenere(stringciphertext,stringkeyword){stringplaintext;intkeywordIndex=0;for(inti=0;i<ciphertext.length();i++){intp=(ciphertext[i]-‘A’)-(keyword[keywordIndex]-‘A’);p=(p+26)%26;plaintext+=(char)(p+’A’);keywordIndex=(keywordIndex+1)%keyword.length();}returnplaintext;}intmain(){stringciphertext;cout<<“请输入密文:”;cin>>ciphertext;stringkeyword;cout<<“请输入密钥:”;cin>>keyword;stringplaintext=decryptVigenere(ciphertext,keyword);cout<<“明文是:”<<plaintext<<endl;return0;}
我们把“CHATGPT”用密钥“CLAUDE”进行了加密，密文是“ESANJTV”，并尝试用Claude给出的程序解密。
一次就成功了，看来Claude的代码能力的确没让我们失望。
这个问题可能有些简单，我们再加大难度试试。
我们试着从LeetCode中找了一道中等难度的问题，人类解这道题的通过率大概是60%。
给定一个长度为n的整数数组 height 。有 n 条竖直的线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水（容器不能倾斜）。返回容器可以储存的最大水量。
这样说可能不那么容易想象，下面的这张图或许更加直观：
原题中给出的示例一共有9条线，高度分别为“1,8,6,2,5,4,8,3,7”，相应的最大水量是49。
我们给Claude2的Promot是酱婶儿的：
写一个C++程序解决这个问题，不要自己设定初始值，让用户输入：（接上面的问题）
Claude2给出了这样的答案：
#include<iostream>#include<vector>usingnamespacestd;intmaxArea(vector<int>&height){intmax_area=0;intn=height.size();for(inti=0;i<n;i++){for(intj=i+1;j<n;j++){intwidth=j-i;inth=min(height[i],height[j]);max_area=max(max_area,width*h);}}returnmax_area;}intmain(){vector<int>height;intinput;cout<<“请输入一系列整数:”<<endl;while(cin>>input){height.push_back(input);}cout<<“最大面积为:”<<maxArea(height)<<endl;return0;}}
我们没让Claude2专门调整输入和输出格式，所以没有提交给LeetCode，而是直接运行的。
用的数据也是上面提到的，结果表明，Claude2给出的代码至少在核心算法上是正确的。
（下图输入中的a是告诉CPU这一系列整数输入完了，可以替换成任意非数字字符）
看来这个问题也没能难倒Claude2。
除了代码，Claude2据称还拥有小学级别的数学水平。
那就顺便用经典的鸡兔同笼问题考一考它（这道题是ChatGPT出的）：
反复尝试了很多次，虽然方程式列得没有问题，但Claude2解出的答案都是20（正确答案应该是40）。
看来计算这种事，对Claude2来说还是有点困难。
见识过Claude2的表现后，那就不得不提一下背后的公司Anthropic，毕竟真的有点意思。
Anthropic自称是一家AI安全公司，且具有公益性（PBC）。
眼下，它和OpenAI同样将重心放在生成式AI上。1月份，公司在市场上已经有50亿美元估值。
Anthropic由OpenAI前研究副总裁Dario Amodei带领10名员工创业，于2021年成立。
这里面既有GPT-3首席工程师Tom Brown，也有OpenAI安全和政策副总裁Daniela Amodei（Dario的姐姐），可以说是带走了相当一批核心人才。
出走成立新公司的原因之一，自然是对OpenAI现状并不满意。
从前几年开始，微软频频给OpenAI注资，随后又要求他们使用Azure超算来搞研究，而且将技术授权给微软，甚至为微软自己的投资活动筹集资金。
这与OpenAI创立的初衷相悖，一批员工便想到了离职创业。
当然，还有一部分原因是这群人想做能控制、可解释的AI，说白了就是先搞明白AI模型背后的原理，从而在提供工具的同时设计更多可解释的AI模型。
于是，在OpenAI彻底变成“微软揽钱机器”后，他们便从这家公司离开，创办了Anthropic。
现如今，微软真的和OpenAI有了“深度绑定”的味道。
然而既狗血又八卦味十足的事情是，今年2月，谷歌CEO劈柴哥重磅宣布，斥资3亿美元，投的就是Anthropic。
之所以被外界抱以厚望，称呼Claude2为GPT-4最强竞品，不仅仅是因为Claude实测下来体验确实位于第一梯队，还因为背后实力强大的“爸爸们”：
今年5月，该公司表示筹集了4.5亿美元，使Anthropic筹集的资金总额超过10亿美元。
在谷歌入股之前，Anthropic就已经获得了多位大佬的投资，如Skype创始人Jaan Tallinn，Facebook联创Dustin Moskovitz，谷歌前CEO、现技术顾问Eric Schmidt等人。
现在，合作伙伴列表里除了Zoom和Notion.AI，还多了Jasper.AI的名字。
不仅如此，公司核心技术Constitution AI也备受瞩目。
它主要围绕“语言模型如何决定它将涉及哪些问题以及它认为哪些问题不合适？为什么它会鼓励一些行动而阻止另一些行动？语言模型可能具有哪些价值？”展开。
为了解决上述问题，它让AI尽可能遵循很多原则。
原则条目有很多，包括联合国宣言、Anthropic从研究中自己发现的原则，DeepMind在Sparrow研究中提出的原则，甚至还借鉴了苹果的服务条款。
并且是通过AI反馈的方式，来评估输出，应对目前AI的缺点。具体体现在AI训练过程中，分为两个阶段：
第一阶段，模型被训练使用一套原则和一些过程的例子，来评估和修改自己的反应；
第二阶段，模型通过强化学习进行训练，使用基于原则集的AI生成的反馈来选择和输出更无害的内容。
这一点与ChatGPT的的杀手锏RLHF（人类反馈强化学习）大相径庭，而Anthropic给出的解释是：
基于Constitution AI的强化学习，比从RLHF中强化学习得出的生成内容，更有用，且更无害。并且，还更容易规模化。
在这套Constitution AI，迭代到2.0的Claude，确实在导入文件、上下文窗口理解等功能方面，比GPT-4更引人注目。
不过也不是完美的，比如GRE考试成绩上，Claude2就5局3败，输给了GPT-4。
但不可否认，巨佬们在AI方面你追我赶的局面，让本普通用户切切实实感受了一波渔翁得利的快乐，嘻嘻嘻（狗头）。
速来自己肉测：
http://claude.ai
作者：衡宇 克雷西
来源公众号：量子位（ID：QbitAI），追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
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