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作者:Koji杨远骋
代码能力决定AI模型的现实影响力
在过去一两年中,Anthropic 的发展势头被认为显著超越 OpenAI,其关键在于对“代码能力”的战略聚焦。相较于 OpenAI 更倾向于解决数学等抽象领域问题,Anthropic 选择强化模型在编程方面的能力,而这恰恰是连接人工智能与真实世界边界的桥梁。
代码本质上是创造解决方案的工具。当我们在开发软件时,实际上是在构建解决具体问题的系统。因此,提升模型的编码能力,意味着增强其应对现实世界复杂任务的能力。这种能力不仅限于技术场景,更延伸至金融、人事、法律等广泛领域。

展示AI模型处理代码与办公文档关系的示意图
一切皆为代码:重新定义白领工作
在现代办公环境中,人们普遍使用 Word、Excel 和 PowerPoint 等工具。然而,这些文件格式并非原始数据本身,而是基于 CSV、Markdown 等原生数据构建的封装层。它们包含界面设计和逻辑规则,本质上是一种轻量级软件。
例如,Excel 中的公式、透视表和自动化逻辑,实际上就是代码的体现。每一次发送一个 Excel 文件,传递的不仅是数据,更是一套带有处理逻辑的应用程序。因此,即便非技术人员,只要在使用办公软件,就在不断创造微型软件系统。
由此可得:everything is coding。未来的工作形态将不再区分“写代码”与“办公操作”,而是统一于“通过逻辑构建解决方案”的范式之下。这也解释了为何具备强大编码能力的 AI 模型,将在通用办公自动化领域占据先机。

对比传统办公软件与代码化工作流的概念图
逐字稿
[00:00] 我觉得这个也是为什么athena比openai可能在过去一两年它的发展势头要更猛的原因,
[00:05] 就因为它压住的这个coding。
[00:07] 这个方向是最。
[00:10] 能触达到真实世界的border的边界的,
[00:13] 而不是我自己个人观念,
[00:15] 而不是openai所压住那些去解一个可能数学家才能解的一个数学问题,
[00:20] 我觉得那只是真实世界数据分布的非常小的一个方向是对,
[00:25] 因为代码就是在创造解决方案,
[00:27] 当我们说做一个软件的时候,
[00:29] 其实就是在做一个解决方案,
[00:31] 去解决一些问题,
[00:33] 对,
[00:33] 而今天就是,
[00:34] 所以把代码能力变强了,
[00:36] 模型的coding能力变强了,
[00:37] 那模型去做解决方案,
[00:39] 解决现实生活中的各种问题的能力也在变强。
[00:41] 对,
[00:42] 在我们看来,
[00:43] 我们今天也在做那个通用的办公领域,
[00:46] 比如说finance,
[00:47] 不只是财务啊,
[00:48] 你可能有投融资,
[00:50] 然后比如说你有人事,
[00:52] 对吧,
[00:52] 你比如说法律也,
[00:53] 法律也是一个很广的领域,
[00:55] 对等等的方面,
[00:55] 但是我们最终我们会发现everything is coding,
[00:59] 对,
[00:59] 最终你去解决它,
[01:00] 你最终都是通过某一个code的方案去解决它,
[01:03] 对,
[01:05] 而且我那天也在想一个问题,
[01:06] 就是说我们说office三件套是过去白领工作的这个这三驾马车。
[01:11] 但其实你仔细想一想,
[01:12] 这三件套它是三个软件,
[01:14] 就比如说这个word docx的格式和xlsx的格式,
[01:20] 还包括pptx的格式,
[01:22] 它并不是最原生的原始数据,
[01:25] 对吧?
[01:25] 它不是word data,word data是csv是markdown。
[01:28] 但其实这个word和excel是在原始数据的基础上套了一层软件,
[01:33] 这个软件包括界面,
[01:35] 也包括一些逻辑,
[01:36] 所以每次当我说我发一Excel给你的时候,
[01:38] 我发你的不是一堆原始数据,
[01:40] 我发你的数据加上它上面的逻辑和界面,
[01:45] 因此我发你的其实是一个软件。
[01:46] 所以我们过去其实就是很多白领会说,
[01:49] 诶,
[01:49] 我的工作和软件没关系,
[01:51] 但是我认为只要你在用word,
[01:52] 你在用Excel,
[01:53] 你在用PPT,
[01:54] 你就是在每天在创造各种小软件,
[01:57] Yeah,
[01:57] 是的,
[01:58] 你在这上面的数据透视表,
[01:59] 你的公式,
[02:00] 那些都是代码,
[02:01] 那些都是软件。