8月24日 AI创业早报:Claude新模型代号、Agent支付与Codex扩散

8月24日 AI创业早报:Claude新模型代号、Agent支付与Codex扩散

本期播报 Claude 两个新模型代号、Codex 用量重置、Stripe Link 的 Agent 支付流程、Codex 在非科技岗位中的采用数字,以及 AgentX 开源基准,并补充窗口内的模型、开发者工具和基础设施快讯。

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重点事实

Claude 两个新模型代号

开发者在 Anthropic API 中发现 claude-marshmallow-eapclaude-melon-eap 两个此前未公开的代号。机器之心文章解释,EAP 指 Early Access Program,即早期访问计划;文章将它们描述为仍在内部测试阶段,Opus、Sonnet 或 Haiku 的归属属于社区推测,并非正式发布信息。1

Codex 用量重置

负责 Codex 和 ChatGPT 的 OpenAI 工程师 Tibo 说,团队发现长会话图片使用和多次压缩、Computer History 的高 p95 以上用量,以及会话标题生成功能的额外消耗;后续更新写明重置已传播到账号,并已落地部分用量修复,所有付费订阅的 Codex 用量完成完整重置。2
Patrick Collison 转发的 Stripe Link CLI 说明写到,用户先授权 Link 账户,Agent 生成 spend request,用户通过 Face ID、短信等双重验证审批;说明还提到预先批准的预算、受权限控制的虚拟卡或支付令牌,以及 MPP 支付。3

Codex 在非科技岗位中的采用增长

a16z 列出自 2026 年 2 月以来 Codex adopters 的岗位增长倍数:法律 108 倍,销售 41 倍,招聘 41 倍,营销 26 倍,医疗保健 24 倍。帖子未给出绝对用户数。45

AgentX / InferenceXv3

SemiAnalysis 的文章介绍 AgentX 1.0 / InferenceXv3,把 AgentX 定义为面向百万级上下文、多轮 Agent 编码工作负载的开源基准,涉及长上下文、前缀复用、子 Agent 突发任务和工具调用。文章称数据集构建成本超过 300 万美元,并开放数据集与相关技术栈。67

其他快讯

  • Grok Build 增加 Extra High Effort 选项,为 Grok 4.6 提供更高的推理和实现力度;同时向免费用户开放了直接构建应用、网站、游戏和仪表盘,并可发布和分享。89
  • Vercel AI Gateway 的一条更新写到,OpenAI 的 Sol 降价和网关折扣后,Sol 成为该网关增长最快的前沿模型。10
  • ThreeUI 社区版开源,提供 50 个 Three.js 和 React 交互组件。11
  • Marin 535B-A23 开始训练,项目公开代码、数据、训练配方和实验结果,预训练计划持续约三个月。12
  • CAKE 为 Blackwell 上游训练加入 KDA 训练内核,测试覆盖 B200、B300 和 GB300 三种设备,在十七种形状上最高达到 3.05 倍的几何平均加速。13
  • 一条帖子介绍 Notion workers 可以按计划从 Notion 获取和整理 Agent 使用的信息。14
  • 一场 AI evals 访谈介绍了可在 Claude Code 或 Codex 中使用的免费 eval skill。15
  • AI Engineer World's Fair 2026 的 AI Factories 专题上线,议题包括云端 Agent 平台和 Agent 的 Token 成本管理。16
  • 一篇新论文介绍用 Transformer 教师预训练循环网络的方法,学习预测状态表示和记忆转移函数。17
  • 一条 Agent 演示信息写到,Agent 可以带着电话、邮箱、电话号码和支付卡身份工作,并把安全控制放在任务流程里。18
  • Paul Graham 在一条帖子里说,如果自己十七岁,会先从零开始学习构建大型语言模型,再用能拿到的硬件训练尽可能强的模型。 19
  • 他还说,不会先急着创办一家初创公司,而是先建立知识基础,之后更好的创业想法会从对大型语言模型的深入理解里长出来。 20
  • Andrew Chen 转发的一条创业圈帖子把公司收购对象概括成三个阶段:二零一二年买用户,二零二一年买工程师,二零二六年买训练数据。 21
  • AI Factories 专题还列出一个 FinOps 议题,讨论 Agent 的 Token 成本管理。 16
  • Stanford AI Lab 转发的 Marin 训练计划写到,项目先用四个规模阶段做缩放实验,从一点六 B 模型一路到二十七点七 B 模型。 22
  • 这份计划还写到,主训练使用十一台 GB200 NVL72,计算量约为二点七乘以十的二十四次方 FLOPs。 22
  • PyTorch 北美大会的主题演讲名单包含 Meta、红帽、谷歌、Cohere、英伟达和高通等机构。 23
  • Sakana AI 的合同说明还列出三个验证方向:提高信息收集效率、提升分析能力,以及系统管理信息。 24
  • Stable Audio 黑客松的参会者还把开放权重模型和透明度、艺术控制联系在一起。 25
  • GStar Bootcamp 的介绍说,这个项目从二零一八年开始培养未来的 AI 领导者。 26

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