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🔥Anthropic最快本周五公开IPO招股书，今年年底前上市！
据 @YahooFinance 援引三名知情人士消息， @AnthropicAI 最快将于10月23日公开提交S-1招股文件。
Anthropic今年6月1日就已经向美国SEC秘密提交了上市申请草案。
这次的新进展是公开披露，外界将有机会直接阅读它的财务数据、业务情况和风险因素。
而路透社今天给出的时间表更具体：计划在11月9日当周开始向投资者推介，争取11月中旬上市，报道提及的潜在估值约为1.5万亿美元，时间和估值都还有调整空间。
评论区已经有人开始吐槽：“一家疯狂亏钱的公司，又来找投资者要钱了。”
这个是来自于前两天传得很广的“Anthropic上半年亏损807亿美元”，但其中约720亿美元来自可转债公允价值变动产生的会计费用。
而实际的算力和基础设施支出，路透披露的数字是上半年接近90亿美元。
并且Anthropic实际上已经连续两个季度盈利了。
等一波上市，看看到底是把股市拉倒新高还是引爆泡沫👀
有点瘆人：两个AI可以当着你的面传暗号，而你看到的，只是一张普通的AI风景图....
刚看到研究者 @cnm13ryan 用Fable 5.1做的一个实验：给AI一句话，让它把这句话藏进图片。
具体怎么藏，由Fable 5.1它自己想办法。
AI画了一张星空图，有月亮、群山、树林，看起来没什么特别。
接着，研究者新开一个完全独立的Fable 5.1对话，把图片发进去，只问：“这里面有没有隐藏信息？”
没有告诉它藏了哪句话，也没有告诉它该怎么找。结果，另一个会话里的AI借助工具分析图片，还真把原话找了出来。
秘密就在星星的位置上。
每颗星星对应一个字母，摆得高一点、低一点，代表的字母就不同。
把40颗星星从左往右读过去，就能拼出藏进去的那句话。
也就是说，画图的AI把文字变成了星星的位置，读图的AI又自己找出规律，把星星变回了文字。
两个会话之间，没有提前约定这套规则，但他们就可以解读出来。
另一个例子则更直观：AI把信息藏进城市夜景，用楼房里窗户的明暗排列传递消息。
负责解码的模型在思考的时候还会放大图片、检查间距，第一次没找对，就重新调整。
研究者一共测试了50条消息，约八成被基本还原。
最可怕的是换成不同模型，也能读出对方藏进去的信息。
GPT-6 Astra恢复了Fable藏的44条消息，Fable恢复了Astra藏的42条。
我觉得这给Agent的审核提了一个很具体的问题：以后检查两个Agent之间传递了什么，可能还得看它们交换的图片（甚至别的模态？？）。
画面里没有一句敏感文字，星星的位置、窗户的明暗，也可能已经把一段话传过去了。
更新：
社区已经发现Arena上的出现的两款匿名模型了Kibitz和Kalmia，
@aitrackerbot 通过tokenizer测试，发现Kibitz的特征指向 @Kimi_Moonshot ，Kalmia则疑似来自 @Alibaba_Qwen 。
那我也补充一点，我能确认的是：K3.1和Qwen4都即将发布，目前已经进入了最后阶段（线上匿名测试）。
前两天，两家的eval团队都在库库跑bench，现在上了Arena基本马上要发了～
应该很快就有新东西可以玩了（本周内）。
让我们想象一下昨晚各公司运维老哥的一晚⬇️
你是一名运维。
你司的边缘节点跑着NGINX 1.23.0，后面挂着PHP-FPM 7.3的源站。这个7.3，是你刚花了几周时间，从5.6一点点升上来的。
企业新官网刚用Next.js 16.0.7的App Router翻新，旧官网还挂在WordPress上。业务说有几个历史页面还要用，暂时不能下，所以新旧两套都归你管。数据库则是前段时间刚花大价钱采购的TiDB，领导对这次基础设施升级很满意。
Node.js 24 LTS的服务开着Brotli压缩，Go写的网络沙箱负责控制对外访问，公司维护的Rust服务里还嵌着Wasmtime，用Cranelift编译执行WASM模块。所有服务器的Linux内核，刚好还没合入c6e50df8。
公司前几年赶上区块链热潮，还留着一套Vyper写的智能合约。合约在链上，配套后端跑在Docker 29＋Kubernetes上，入口交给Traefik，配了mTLS，偏偏踩着配置冲突时fail-open的坑。宿主机上还顺手跑着ASP.NET Core管理面板和几个.NET本地服务。
网站的HTTPS用的是前段时间刚买的低价Sectigo DV证书，ACME自动签发还在排期。公司软件的代码签名、外发机密文件的文档签名，用的都是emSign。几套系统的证书校验和信任根，又分别涉及Go crypto/x509、Rust webpki-roots和Python certifi。
当然，公司也没有错过这一轮AI大跃进！
你们用Python＋LiteLLM搭了一套企业内部Harness。为了让大家及时用上最新能力，CI昨晚刚从PyPI拉了新包，把LiteLLM更新到了1.107.0，随后一路推到生产环境。
全公司电脑都装上了，部署覆盖率100%，一个都没漏。
昨晚，你值班摸鱼到一半听到钉钉响了，你打开了安全群，发现里面有个小小的公告。
你很平静的看完了公告，去翻资产清单，一边想：行，先排优先级，能补一个是一个。
结果刚准备拉补丁，GitHub又双502了。
你决定先走公司自建的GitLab，把应急变更推上CI。点进去才发现，国内某个未成年脚本小子，拿着ARTEX和OpenCode里免费的DeepSeek V4.1 Flash，顺着PVE 7.4的漏洞一路横向移动，已经把你们的GitLab也打穿了。
你下意识想打开公司的AI工具，让它帮忙整理一下排查步骤。
手放到鼠标上，又想起了刚才那个公告里好像有LiteLLM的名字。
这时候，老板发来一条消息：
“辛苦一下，明早九点要给客户演示。尽量别停业务。”
而你，是这家公司的唯一的on-call运维。
真的草台班子，小米运动算法被网友用DeepSeek发现一个低级bug😅
这位V2EX用户最近在减肥，觉得运动量差不多，热量数据却忽高忽低，于是让DeepSeek帮忙查了查。
按他的测试，正常走54步，记录2.16卡；边走边下拉刷新，走40步却记成了8.28卡。按他分析出的公式，40步本应记1.6卡。
他贴出的数据恰好符合一种情况：同一分钟内，每次更新都把当前累计热量再加一遍，前面走过的步数被反复计算。
也就是说走路时反复刷新，记录的卡路里会越算越多。
很明显小米的研发们没考虑到这个场景下刷新的需求.....
看起来是数据更新逻辑出了问题，用户只是多刷新了几次，App就给他多记了几笔热量消耗。
