翻到一份极其珍贵的 AI 史料：2021 年 7 月，Jared Kaplan 执笔的 Anthropic 内部《简明研究路线图》，旁边还留着 Dario、Chris Olah、Amanda Askell 等联创当年的实时批注。
站在今天回头看，几乎是一份精准到可怕的“预言书”：
1. 早就锚定的北极星：AI 软件工程师
五年前他们就把 AGI 的概念验证定为：“具备人类软件工程师同事全部能力的通用助手”（写函数、查 Bug、设计 API），并明确提出需要“长时记忆 + 强化学习（自动化奖励与人工反馈）”。这基本就是今天 Claude Code 的完整雏形。
2. 预训练与万亿参数视野
路线图明确将“自然语言+代码”作为核心底座，甚至把 Git Diff、PR、调试日志和 StackOverflow 纳入核心微调集以对齐人类意图，同时开始攻关 1 万亿参数以上的算力效率与超大上下文（软数据库查询/休眠后台任务）。
3. 能力与对齐死死绑定
Amanda 在批注里提出了一条关键原则：决不能只用自然语言研究对齐、用代码研究能力，能力与对齐必须在每个领域按同等比例推进，防止对齐变成孤立学科。
4. 工具使用与“非沙箱”隐忧
在规划“面向工具使用的强化学习”时，Sam McCandlish 留下了极其超前的一问：“如何安全地部署非沙箱化的工具？” Dario 紧接着补了一句：“具体来说，在训练时执行代码的工具！”
真正的长期主义从不追风口，五年前批注里的设想，如今已全部闭环。
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