METR报告：Anthropic模型迭代提速至2倍，80%加速来自AI自身
rohanpaul_ai · x · 2026-11-07
METR 发布与 Anthropic 合作的风险评估报告，团队花 11 周研读其内部研发数据并访谈核心研究员，首次把「递归自我改进」从理论变成可测量对象。
- Anthropic 当前模型改进速度约为 2024–2025 年 pace 的 2 倍，早期自我改进循环已跑出约 2x
- METR 估计约 80% 的加速来自 Anthropic 自己对 AI 的使用（Claude 本身是主要引擎），并排除了训练算力更快增长这一解释
- 另一项独立审查发现，Anthropic 8 月公开发布的风险报告低估了实际进展速度（对比了公开版与非公开数据）
- METR 判断未来 12 个月内算法、算力、数据三方面均无可能拖慢这一循环的瓶颈
配图为 METR 的示意框架图（标注 fake data），说明其分析方法：区分内部前沿与公开前沿的能力差距，以及加速中有多少由 AI 驱动、未来是否存在增长瓶颈。
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