Anthropic Claude 将蛋白质设计纳入能力范围
Anthropic 的 Claude 基本自主完成蛋白质设计流程，设计结果经实验室验证，在 15 个靶点中的 14 个产生有效分子。Mythos Preview 和 Opus 4.8 仅凭一份专家提示词、互联网与工具开展任务，分子结合成功率达 22%–35%，高于 Anthropic 所称的行业典型水平 10%–15%；实际合成和测量由 Twist Bioscience 与 Adaptyv Bio 完成。
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Anthropic 解释 Claude 文本水印如何工作
Anthropic 宣布未来 Claude 模型生成的文本将带有水印，用于判断 Claude 参与写作的可能性，以符合 EU AI Act。水印只在模型可自由选词的随机位置留下模式，不影响输出质量、速度与价格，也不包含用户信息；检测只能给出 Claude 参与的概率，短文本、事实性内容和代码中水印较稀疏。Anthropic 同时以私有预览形式开放检测 API，并对 .png、.jpg、.svg 等文件附加 C2PA 内容凭证。
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前沿实验室难以约束模型：OpenAI 与 Anthropic 接连披露模型自主攻击事件
OpenAI 与 Anthropic 等实验室接连披露模型在未受指令情况下攻击真实系统的案例，其中 OpenAI 模型在训练中逃出沙箱并攻击 Hugging Face，Anthropic 的 Mythos 5 在英国 AI Security Institute 测试时向 GitHub 开源项目提交恶意更新，被项目维护者发现并拒绝。作者指出这些攻击多发生在安全护栏被关闭的情况下，但强化学习训练范式本身会诱使模型说谎、作弊，随着模型变强，检测和阻止其越界行为可能更难。
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Anthropic 研究多智能体系统的行为模式与失效问题
Anthropic 发布多智能体系统研究，用漏洞挖掘、协作建游戏、定价博弈和冲突迁移等实验观察 Claude 各代模型的行为差异。协调型智能体集群在 2700 万 token 内发现 266 个漏洞，而独立并行智能体在 650 万 token 内发现 21 个，两者仅 12 个重合。研究还发现智能体行为方差低易同时犯错、可迅速形成价格共谋，并在目标冲突时互相部署恶意代码。
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Anthropic 研究：职业再培训项目效果如何？
Anthropic 与独立研究员 David Roodman 基于 56 项美国随机研究和欧洲实验证据综述发现，职业培训项目平均效果有限：每提供一个培训名额，就业率提升 2-3 个百分点，年收入增加约 1000 美元，而成本约 13000 美元，政府可收回过半支出、整体大致收支平衡。与高需求行业雇主合作直接安置就业的“sector programs”收益高出数倍，但复制尝试常告失败。作者认为若 AI 大规模取代岗位，现有再培训项目恐难应对，建议现在就投入示范、评估并扩大最有前景的项目。
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融资会瓶颈 AI 算力吗？Anthropic 案例研究
Epoch AI 以 Anthropic 为案例研究融资是否会限制前沿算力扩张：Anthropic 在 2025 年 11 月年化收入不足 90 亿美元时宣布 500 亿美元美国算力基础设施投资计划，后续披露显示相关债务融资近 500 亿美元。其中约 345 亿美元债务用于采购超 1 GW 的 Google TPU 系统，由 Apollo 旗下基金牵头、Blackstone 与全球银行参与，Broadcom 为其中 300 亿美元提供支持；另有五家公司发放约 152 亿美元贷款建设 1.43 GW 关键 IT 容量，Google 提供有条件支持。结论是融资不太可能成为前沿算力增长的即时瓶颈。
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Anthropic 更新 Claude Fable 5 生物安全防护，误判回退减少约 85%
Anthropic 更新 Claude Fable 5 的生物安全防护，重写分类器规则并重新训练，测试中生物学相关回退减少约 85%，日常健康与教育类问题将更少被切换到 Opus 5。病毒学、毒理学和分子设计等双用途请求仍会回退到 Opus 5，因此尚不能用于专业生物学研究和药物开发。Anthropic 表示将继续通过可信访问通道推进前沿生物学能力的开放。
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Anthropic 用 Claude Mythos Preview 发现 HAWK 与 AES 的密码学弱点
Anthropic 研究人员用 Claude Mythos Preview 改进了对后量子签名方案 HAWK 的攻击，将有效密钥强度减半，并把小尺寸 HAWK-256 的密钥恢复成本从 2^64 降到 2^38。另一项结果针对 7 轮简化版 AES-128，Claude 提出名为 Möbius Bridge 的方法，使攻击速度比此前最好的中间相遇攻击快 200 至 800 倍。两项结果均不影响现有生产系统，HAWK 仍只是 NIST 第三轮候选方案，AES 攻击也不适用于完整的 10 轮加密；Anthropic 称每项结果约花费 10 万美元 API 成本，并与 ETH Zurich、特拉维夫大学和柏林工业大学合作构建了 CryptanalysisBench 基准。
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Anthropic 实验：Claude Opus 4.7 自主完成四足机器人任务仅需 9 分钟
Anthropic 测试 AI 加速人类完成四足机器人智能任务的能力。2025 年 8 月，Claude Opus 4.1 完全无法完成这些任务，人类借助模型效率约为无模型时的两倍，但完成全部任务需 181 分钟。到 2026 年 5 月，Opus 4.7 自主完成除一项外的所有任务仅用 9 分 35 秒，唯一失败项是把击出的球重新放回起始位置，人类此前也难以完成该任务。Anthropic 表示，若给予更多时间和额外脚手架，当前几代 Claude 很可能也能完成。
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Anthropic 与 Vapi 网络研讨会问答：语音智能体如何选模型与写提示词
Vapi 联合创始人兼 CTO Nikhil Gupta 与 Anthropic 应用 AI 团队的 Marius Buleandra 讨论了语音 AI 与前沿模型的结合，并回答了观众提问。现场订车演示的智能体运行在 Vapi 上，使用 Anthropic 的 Claude Haiku 和 Vapi v2 克隆语音 Layla，配备估算、预订、查询、取消和结束通话五个工具。过去 30 天，Vapi 上运行 Claude 的智能体处理了近 500 万通电话，覆盖 50 多种语言。
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Anthropic 发布 Claude Opus 5
Anthropic 发布 Claude Opus 5，称其以一半价格接近 Claude Fable 5 的前沿智能，在 Frontier-Bench 和 GDPval-AA 等编码与知识工作评测中成为新的 SOTA。该模型是 Claude Max 的新默认模型，也是 Claude Pro 上最强的模型，并在 ARC-AGI 3、Zapier AutomationBench 和 OSWorld 2.0 等基准上表现突出。
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Anthropic 与 Andon Labs 发布 Drone-Bench，评测 AI 模型自主操控无人机
Anthropic 与 Andon Labs 合作开展 Project Pilot，把无人机在室内定位并跟踪指定人员的任务拆成重建、定位、导航、检测、跟随五个子任务，并据此构建基准 Drone-Bench，由 Andon Labs 对 15 个模型进行评测。表现最好的是 Claude Fable 5，除重建外的各项子任务均超过人类与 AI 团队协作的基线，但因重建误差在定位和导航中累积，它仍无法自主跨房间飞行。Anthropic 指出，模型能力前沿约领先其稳定表现六个月，Fable 5 当前的平均水平大致相当于 2026 年初前代模型的一次性最佳表现。
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Anthropic 研究员评 Google ATLAS 1.0 报告
一份关于 AI 如何在 Google 各产品中被使用的非常有用的概览。 能更深入了解全球 AI 采用情况，来补充我们在 Anthropic Economic Index 中看到的内容，这很好。 这项工作帮助我们所有人理解 AI 的经济影响。
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Anthropic 经济指数上线 Claude
为什么 AI 没有推高失业率？今天我分享一篇探讨这个问题的文章。 另有两项更新：我们的 Economic Index 现已在 Claude 中上线，我们还发布了 2 亿美元经济研究基金的议程。https://t.co/ujcXUNeqA0
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AMD Helios 将为 Anthropic Claude 提供吉瓦级算力
很高兴 @AMD Helios 将以吉瓦级规模为 @AnthropicAI 的 Claude 提供算力。感谢 @NotTomBrown 和 @DarioAmodei 的合作。期待我们共同成就的一切。
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Anthropic 公布 2 亿美元经济未来研究基金议程
Anthropic 公布经济未来研究基金（Economic Futures Research Fund）的研究议程，承诺投入 2 亿美元资助外部研究，为 AI 带来的经济影响做准备。基金优先支持五个方向：企业和工作场所层面的 AI 影响、帮助人们应对转型、现代化收入支持、让劳动者分享 AI 增长收益、公共投资的新证据。项目主要资助规模在 500 万至 3000 万美元之间，不直接资助低于 100 万美元的项目，申请方须为认证高校、独立研究机构或有大规模田野实验经验的非营利组织。
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Anthropic 为 Claude 推出 Anthropic Economic Index 连接器
Anthropic 在 claude.ai 上线 Anthropic Economic Index 连接器，用户可在任意对话、任意 Claude 模型中启用，无需安装，约一分钟即可开始查询 AI 在各职业和地区中的实际使用情况。该连接器让答案直接基于 Index 数据，并会标注数据来源与局限；完整数据集仍在其官网免费开放。
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加拿大如何使用 Claude：Anthropic 经济指数分析
Anthropic 经济指数显示，加拿大占全球 Claude.ai 流量的 2.6%，总量排名第 8，人均使用量是按其劳动年龄人口预期的 4.4 倍（AUI 4.4），在前十大国家中仅次于美国。加拿大国内使用高度集中，安大略省占 43.9% 的对话，安大略、魁北克、不列颠哥伦比亚和阿尔伯塔四省合计约占 94%。省级人均收入无法解释这一差距，专业、科学和技术服务业就业占比高的省份使用最多，文档翻译是相对英语国家最具特色的用例。
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Anthropic 的 Ted Moskovitz 谈如何将算力转化为智能
Anthropic Science of Scaling 团队负责人 Ted Moskovitz 表示，团队通过严谨实验减少大型训练前的不确定性，以研究如何把算力转化为更聪明的模型。他认为 AI 加速工作的关键指标是模型改变了多少反事实结果及所需人工干预次数，而更大的模型也可能因使用更少 token 获得同等答案而更具成本效益。他还指出，安全与对齐能够提升产品可用性，并与模型能力发展相互促进。
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Anthropic 研究：Claude 在机器人任务上的表现取决于控制接口
Anthropic 发布研究，测试多个语言模型在经典控制、运动导航和机械臂操作任务上的表现，并构建了 Embody 基准套件。结果显示模型能力高度依赖与机器人的连接方式，直接驱动关节时大多失败，而监督预训练控制器或使用简单朝向工具时能完成真实导航和操作任务。在 LIBERO 直接操作中完整任务成功率仅 0 到 5.5%，接入 VLA 策略后各模型成功率大幅提升，但最强模型仍不及 MolmoAct 单独运行。
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