Claude Code 现在可以像给游戏打 mod 一样安装插件式扩展，用来拦截危险命令、模糊输出中的密钥，或添加自定义按钮和面板，Claude 自己也能帮你写 mod，Anthropic 首个官方 mod 会标出 Claude 回复中容易被忽略的内容。Google Docs 已支持不转换直接打开 Markdown 文件，可在其中编辑和评论 Agents.md 等文件，未来两周内逐步推送。
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Kevin Roose 出版新书《The AGI Chronicles》，通过 150 多次对 AI 业内人士的采访，讲述 OpenAI、Anthropic 和 Google 三家生成式 AI 领军公司的近期历史。他与 Casey Newton 共同创办新媒体公司 Machine Gods Media，播客 Machine Gods 与 NPR 达成发行合作，主打他所说的“AI 现实主义”。
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Together AI 发布免费、MIT 许可的 CLI 工具 Together Link（beta），可把 Claude Code、Claude Desktop、Codex、ChatGPT Desktop、OpenCode 和 Pi 连接到 Together AI 上托管的开源模型。它只需一条安装命令和 Together API key，不运行本地代理，会话默认使用虚拟 auto 模型按首个任务路由，有 Anthropic key 时在 Opus 5.5 与 GLM 5.3 之间切换，否则在 GLM 5.3 与 GLM 5.3 Flash 之间切换。文档列出 Kimi K3、GLM 5.3、GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash，均为 1M 上下文，其中 Kimi K3 定价为每百万 token 输入 $3.00、输出 $15.00，GLM 5.3 为 $1.40 和 $4.40。
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Anthropic 宣布 Claude for Google Workspace 进入公开测试，所有付费 Claude 套餐可用，插件以侧边栏形式嵌入 Google Docs、Sheets 和 Slides，可直接读取并修改当前打开的文件。同时发布的 Google Docs、Sheets、Slides 连接器（beta）支持从 Claude 对话中创建和编辑 Google 文件，Claude 的访问权限与用户现有的 Google 共享权限一致。插件提供“编辑前询问”和“接受所有编辑”两种模式，Enterprise 套餐的 Compliance API、CMEK 和 OpenTelemetry 审计导出同样适用。
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Comcast 和 Booz Allen 的安全团队通过 Anthropic 的 Project Glasswing，使用 Claude Mythos 级模型发现并修复了现有扫描器遗漏的漏洞。Comcast 在覆盖 258 个业务关键系统、约 1.7 亿行代码的评估中，用 Claude Mythos Preview 找出一处可绕过认证的关键漏洞，并在修复前确认未被利用。Booz Allen 则借助该模型跨代码、配置、身份与部署上下文推理，串联出可组合成漏洞利用链的弱点，并更快推进到修复阶段。
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Anthropic 发布 Claude Code 云端会话实战指南，说明云端会话在独立虚拟机上运行，每个任务克隆仓库到新分支，可从 claude.ai/code、移动端、桌面端、终端和 Slack 启动，Pro、Max、Team、Enterprise 套餐无需额外付费。文章给出七个适用工作流，包括并行清理任务、反复验证修复、桌面规划云端构建、手机查看进度、处理 CI 失败与评审意见、用 routine 触发任务，以及运行不完全信任的代码。指南还说明 GitHub 连接需要登录授权和安装 Claude GitHub App 两项独立权限，并给出环境配置、网络级别和常见问题解答。
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据 The Information 报道，Anthropic 的两大企业客户 Meta 和 Microsoft 正大幅削减 Claude 的内部使用。Microsoft 原本预计每年在 Claude 上花费超过 10 亿美元，高管 Scott Guthrie 和 Jay Parikh 要求员工改用 GitHub Copilot 和 OpenAI 的模型，支出削减超过三分之一，云部门每名员工的月度预算从 10 万美元降至约 1 万美元。Meta 的 Claude Code 用户从约 6 万降至 3 万，部分原因是裁员，部分原因是主推 Muse Code 和 MetaCode 等自研工具，Meta 曾在 28 天内仅在 Claude Code 上就花费超过 1.05 亿美元。成本是驱动因素之一，但 Meta 也希望限制 Anthropic 获取其训练数据，同时 Anthropic 的快速扩张正让在位厂商感到压力。
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OpenAI 为符合 EU AI Act 的机器可读标注要求，将在未来几周为欧盟的 ChatGPT 和 Codex 用户开启不可见文本水印 textGrain，而全球 API 用户可选择开启，与 Anthropic 对 Claude 的强制水印不同。OpenAI 称在 1% 误报率下，400 token 心理学文本检出率约 95%，200 token 降至约 80%，数学内容明显更低；替换 10% 同义词后 400 token 文本检出率从约 92% 降至 66%，替换四分之一则降至 17%。该技术计划开源，检测器初期仅向经申请筛选的研究者和专业机构开放，OpenAI 称水印不影响输出质量，并引用 Astra 在 GPQA Diamond、BrowseComp、DeepSWE 等八项基准上的测试结果。
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Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 与 Claude Sonnet 5 已在 AWS GovCloud（US）区域上线 Amazon Bedrock，其中 Claude Sonnet 5 持有 FedRAMP Class D 认证及 DoD IL4/IL5 授权。用户可通过智能体编码工具 Claude Code 在终端、VS Code、JetBrains 等 IDE 中运行 AI 辅助开发，同时保持合规对齐。Bedrock 提供 bedrock-runtime 与 bedrock-mantle 两个端点，前者支持 Guardrails、Knowledge Bases 与调用日志，后者原生支持 Anthropic Messages API。
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OpenAI CEO Sam Altman 在 Politico 的 Decoded 播客中表示，AI 带来的好处将大到“世界应该接受一些坏事发生”，并点名黑客攻击、诈骗等是应被容忍的代价。他把这种权衡描述为 OpenAI 与 Anthropic 的关键分歧，同时称自己仍支持加强监管，只是反对以安全为名过度限制技术，并把自己定位在 Anthropic 的谨慎立场与几乎不监管之间。Altman 也承认存在人类失去对 AI 系统控制等更极端风险，并称公司还有“更多事情要披露”，但不会达到 Hugging Face 被攻击事件的程度。
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Understanding AI 分析认为，多智能体协作可能成为继推理缩放之后把算力转化为性能的新路径。OpenAI 研究员 Noam Brown 称看到智能体在训练中互相交流是自推理模型以来最强烈的 AGI 时刻，但他也承认 Navier-Stokes 突破中多智能体贡献不到 10%，主要归功于底层模型能力。Anthropic 报告显示多智能体收益主要来自从 1 个扩展到 10 个智能体，更多智能体主要带来速度而非能力提升，同时同源智能体易出现相关性失败。
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10月3日，DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本，强化插件化和跨平台能力，并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层，使 Anthropic 旗下 Claude Code 的部分扩展功能理论上可经适配后在 DSH 中运行。负责人崔添翼4日回应称，该兼容层主要目的是验证 Claude Code Mods 向插件作者提供的扩展能力是否大致是 DSH 一切皆插件架构能力的子集，目前还无法让所有 Mods 无缝运行。他同时表示，DeepSeek Harness 组的目标是从 Harness 角度推进 AGI，希望做出让世界上的 AI 巨头也会认可和跟进的创新。
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Hugging Face 的 Clément Delangue 宣布把 Claude Code、Codex、Hermes、Pi、opencode 等编码工具变成 RL 环境，不改动工具本身也不改动训练代码，全部开源。做法是用一个 capture proxy 伪装成模型 API，兼容 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种格式，转发到 vLLM 并记录 token ID 与 logprobs，再交给 TRL 训练，目前已有 10 个工具接入且均未修改。在 LFM2.5-2.6B 上，单工具训练后 OpenCode 从 34% 提升到 58%，四工具同时训练后四者均提升（42% 到 54%），而用 Qwen3.8-27B 的 3,189 条 rollout 做 SFT 只停在 47.5%。
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MIT 一个专家委员会在 2026 年 6 月发布的报告中指出，AI 正在削弱高校的答疑时间、学习小组和本科研究项目，师生之间的信任也在下降。报告建议各门课程自行制定 AI 政策，从学习目标出发设计考核，转向口试、学期作品集和项目式作业，并明确反对使用不可靠的 AI 文本检测工具。报告还提到，MIT 通过 Parley 平台向成员提供多种模型访问权限，教师和研究生每月有 30 美元免费额度，而 OpenAI、Google、Anthropic 的高级订阅每月需数百美元，可能拉大成绩差距。
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Together AI 发布 Together Link，可将团队已在使用的编码智能体接入其开源模型，官方称可降低超过 50% 的开销。该工具支持 Claude Code、Claude Desktop、Codex（ChatGPT 应用与 CLI）、OpenCode 和 Pi，设置与登录保持不变，一条命令即可切换回原生闭源模型。Auto 模式由 Together AI Router 按会话首个任务选模型，带 Anthropic key 时在 Opus 5.5 与 GLM 5.3 之间路由，否则在 GLM 5.3 与 GLM 5.3 Flash 之间路由，路由每会话只发生一次以保留 prompt caching，并按现有 Together API key 计费。
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加州民主党参议员 Adam Schiff 在访谈中批评特朗普政府让 AI CEO 在白宫签署不具约束力的 AI 安全承诺，认为 AI 是最高级别的国家安全关切。他支持设立新的 AI 监管机构，并指出最高法院推翻 Chevron 先例的 Loper Bright 案会让新规立即陷入诉讼。他还提到 Anthropic 因拒绝将 AI 用于国内大规模监控和全自主武器系统而遭政府打压。
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在德国海德堡桂冠论坛上，数学家们讨论的焦点是 OpenAI、Anthropic、Google 等公司正快速推进 AI 数学能力。OpenAI 宣称已解决千禧年难题之一的 Navier-Stokes 存在性与光滑性问题，若被验证将是自动推理的转折点，但菲尔兹奖得主 Peter Scholze 认为这类解题更像基准测试和公关行为。Michael Harris、Geordie Williamson 等数学家批评 OpenAI 在 Navier-Stokes 事件中的做法破坏了数学界规范，并担忧 AI 给出答案却不产生可理解的新方法，正在让解题与理解脱钩，冲击人才评价与教育体系。
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Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Barto、Jakub Pachocki等22位作者发表论文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》，讨论递归自我改进（RSI）是否会引发智能爆炸。论文引用Anthropic等实验室数据称，AI生成的获批代码比例从2025年1月的低个位数升至2026年5月的超过80%，Claude在高层人类监督下自主完成的研发工作比例从2026年3月的约1%升至同年8月的26%；截至2026年9月，OpenAI内部AI系统已能经常完成人类员工需数天完成的研发任务。论文同时指出算力、数据、实验时间和科研边际收益递减四道约束，认为当前证据不足以证明智能爆炸已经发生，但已足以让它成为需要提前准备的现实问题。
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清华大学战略与安全研究中心副主任肖茜撰文指出，Anthropic 的 Mythos 展现出自主发现和利用软件漏洞的能力，OpenAI 智能体在内部攻防测试中自主突破沙箱隔离，攻击 Hugging Face 开源平台和社区的真实生产系统。她认为 AI 正从规模、速度和自主性三方面放大网络空间军事活动风险，并提到今年 9 月 14 日发布的《人工智能安全治理框架3.0》已将智能体自主行动、失控风险和 AI 赋能网络攻击纳入治理视野。
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Anthropic 称 Claude 模型在 11 天内完成费马大定理的形式化验证，OpenAI 也称智能体在 88 小时内破解纳维-斯托克斯方程，但 25 位菲尔兹奖得主联名指出仅追求答案无益于科学进步。9 月 13 日浦江创新论坛上，学者认为数学突破并不意外，而生命科学与材料科学受制于测量与验证，AI 尚未成为突破关键。
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