Chinese content前 Anthropic 研究员考克森：重新训练 Mythos 只需当初一小部分算力
这事有意思的点在于，一个干了四个月就跑路的前 Anthropic 研究员，把公司 IPO 路演里的算力图拿出来公开解读。按他的说法，现在重训 Mythos 只要当初一小部分算力，算法效率在超指数增长。做 AI 成本测算、关注前沿实验室动向的人应该看看。
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Nov 14
Chinese content前研究员 Coxon：Anthropic 已可用原算力的一小部分重训 Mythos
离职研究员掏出了 Anthropic IPO 路演的幻灯片，说重训 Mythos 只需原来一小部分算力。这解释了为什么头部实验室能靠算法省下天文数字的 GPU 成本，关注模型训练经济学的人都该看看这套逻辑。
Nov 8
Industry00:36
Chinese contentNathan Lambert：数据中心放缓后，算法效率加速可能接棒Lambert 猜测算力放缓后效率提升会接棒，还引了 METR 的 AECI 数据，关心 scaling laws 的人可以看看。
Jul 8
Chinese content网格搜索前的思考：面向LLM服务的Floor-First分流方法
不用跑一堆配置，用公式就能算清LLM服务的瓶颈在哪，还拿DeepSeek-V3.2在H20上做了实测，对推理优化的人很有参考价值。