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以下内容包括「人工智能生成内容」

Anthropic 完成 130 亿美元融资，LangChain 推出标准化消息内容视图

👏在昨天（2025.9.3），AI领域有这些内容可能值得你关注：

Anthropic 完成 130 亿美元融资，估值达 1830 亿美元

Anthropic 公司宣布完成了 F 轮融资 ，融资金额高达 130 亿美元，公司估值达到 1830 亿美元。这笔融资由 ICONIQ 领投， 富达管理与研究公司 和 光速创投 共同参与领投。

Anthropic 是一家专注于人工智能技术研发的公司，其开发的 Claude 人工智能系统自 2023 年 3 月推出以来就获得了市场的广泛认可。公司首席财务官 Krishna Rao 表示，从财富 500 强企业到 AI 初创公司，越来越多的客户依赖 Anthropic 的前沿模型和平台产品来完成关键任务。

公司的增长速度快得惊人。2025 年初，Anthropic 的年化收入约为 10 亿美元，而到了 2025 年 8 月，仅仅 8 个月后，这个数字就突破了 50 亿美元，使其成为历史上增长最快的科技公司之一。目前，Anthropic 已经为超过 30 万家企业客户提供服务，其中大客户数量在过去一年中增长了近 7 倍。

公司的产品生态也在不断完善。针对企业客户，Anthropic 提供了 API 和行业特定解决方案；面向开发者， Claude Code 在 2025 年 5 月正式推出后迅速获得欢迎，在短短三个月内使用量增长了 10 倍以上；对于个人用户，Pro 和 Max 套餐提供了更强大的 AI 能力。

ICONIQ 的合伙人 Divesh Makan 表示，企业领导者普遍认为 Claude 系统可靠、可信，并且由真正关注长期发展的团队领导。这笔融资将帮助 Anthropic 扩大产能以满足不断增长的企业需求，深化安全研究，并支持国际扩张计划。

蒙特雷国际研究学院因 AI 冲击宣布停招，翻译教育面临转型

蒙特雷国际研究学院（MIIS）近日宣布将于 2027 年 6 月停止招收研究生。这所被誉为“翻译界的哈佛”的全球顶级学府，因招生人数持续下滑和财务困境被迫做出这一决定。学院目前仅有 440 名学生，不到最初目标的一半，每年亏损高达 2500 万美元。 “这纯粹是财务决定” ，明德学院校长 Ian Baucom 在公告中坦言。AI 翻译技术的快速发展是导致这一局面的重要因素。从谷歌翻译到 ChatGPT，AI 在翻译速度、准确度和成本上的优势日益明显。

微软研究报告显示，翻译岗位在 AI 可取代的职业中高居榜首。 “曾经，谷歌翻译的蹩脚译文让自动翻译的想法显得很可笑。如今，我再也笑不出来了” ，一位资深翻译从业者感叹道。蒙特雷的困境不仅是一所学院的落幕，更是整个翻译行业转型的缩影。

上海 AI 实验室开源多模态大模型 InternVL3.5

上海人工智能实验室近日开源了通用多模态大模型 InternVL3.5，该模型在推理能力、部署效率和通用性能方面均有显著提升。本次开源的模型包含 9 种尺寸，参数范围从 10 亿到 2410 亿，可满足不同场景需求。其中旗舰模型 InternVL3.5－241B－A28B 在多学科推理基准 MMMU 中获得 77.7 分，创下开源模型最高纪录。 InternVL 全系列全网下载量已突破 2300 万次。 InternVL3.5 在多个关键应用场景实现突破。在 GUI 交互方面，其元素定位任务得分 92.9 分，支持跨平台自动化操作；在具身智能体测试中，空间推理能力超过 Gemini－2.5－Pro；矢量图形理解与生成任务刷新开源模型纪录。这些能力已应用于智能办公、机器人训练等实际场景，如自动执行文件恢复、邮件添加附件等任务。

技术层面，InternVL3.5 通过三项创新实现性能飞跃：视觉分辨率路由（ViR）解决高分辨率输入效率问题；级联式强化学习框架提升训练效率和模型性能；视觉－语言解耦部署方案实现最高 4.05 倍推理加速。 “级联式强化学习仅通过 50％的 GPU 训练时间即可达到更优的综合性能” ，这一突破为多模态大模型的实际应用铺平了道路。

LangChain 推出标准化消息内容视图，统一不同 AI 模型输出格式

LangChain 近日推出了一项重要更新，引入了一种全新的消息内容视图，旨在标准化不同 AI 模型提供商 之间的输出格式。这项创新使得开发者能够更容易地构建不依赖于特定 AI 服务商的应用程序，同时充分利用各家提供商的最新功能。

当前，像 OpenAI 、 Anthropic 和 Google Gemini 这样的大型 AI 公司都在不断推出丰富多样的新功能。现代 AI 模型已经能够执行复杂的多步骤任务，包括展示推理过程、进行网络搜索、调用代码解释器，甚至生成带有引用来源和多媒体内容的最终回复。然而，尽管各家提供商的功能相似，但它们的应用程序编程接口（API）却存在差异，这给开发者带来了兼容性挑战。

LangChain 的核心优势在于提供 “一次编写，随处运行” 的抽象层。新引入的标准内容块确保相同的功能在不同提供商之间以相同的方式表示。这些标准化的 数据结构包括：模型的标准文本输出（含引用）、模型推理和 思维链输出、来自任何来源的图像、音频、视频和文档、工具／函数调用和调用，以及提供商特定的工具（包括内置网络搜索功能和代码执行）。

在实际应用中，所有 LangChain 消息对象现在都实现了 .content＿blocks 属性，该属性能够从现有消息内容中延迟加载新的表示形式。这意味着即使使用不同提供商的服务，开发者也能够获得一致的输出格式，大大简化了应用程序的开发和维护工作。

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