Anthropic 发布 FlashProve：用 zkSNARK 实现可验证的大模型推理

Anthropic 发表研究，让 50 名有因果推断经验的专业分析师用 Claude Code（Claude Opus 4.8）完成一项统计分析任务，并在分析师不知情的情况下用掷硬币随机设定智能体在四个分析决策上的倾向。

Anthropic 发布对 Claude Mythos 5 对齐问题的评估报告。

Anthropic 与 Theorem 合作，用 Claude 将 OSS-Fuzz 模糊测试转化为规格，对 123 个开源库的 239 个入口点证明了任意 64 MB 以下输入不崩溃，生成约 1.8 亿行 Rocq 证明。

Anthropic 让内部研究模型在 Claude Science 中主要自主运行 64 小时，设计针对五种蝎子神经毒素的蛋白质迷你结合剂，共生成 318,484 个设计、筛选出 180 个。

Anthropic 发布基于内部数据的技术报告，研究 AI 对自身雇佣与工作组织的影响。到 2026 年 8 月，交互式 AI agent 工时已达员工的 6 倍；技术部门初级员工占比从 21% 降至 14%，初级技术招聘占比从 27% 降至 9%。

Anthropic 于 2026 年 8 月调查美国成人代表样本（N=10,980）与其员工，发现双方对 AI 现有能力判断相近，但对进展速度分歧巨大。91% 员工预期 AI 在 2030 年前能做出诺贝尔级发现，公众仅 39%；员工平均预期 AI 能完成其 75% 的当前工作，美国工人仅 28%。

Anthropic 团队让内部研究模型在不到半小时内发现 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 等曲线种子的来源：它们并非哈希结果，而是以 Unix 时间戳初始化的 C 库 lrand48 随机数生成器的输出，例如 P-256 需要 1842 次迭代。

Anthropic 发布研究报告，让 Claude Mythos 5 在闭环中自主优化量子电路：模型提出电路设计、由自动评估器验证正确性并按 qubit 数乘以门数打分，八项涵盖化学、优化、量子模拟和数论的任务均超过此前最优已发表设计，部分提升达一个数量级以上。

Anthropic 发文评估小型模型在无数据中心条件下自主复制（ARA）的可行性，作者实验显示 9B 模型可在测试的 9 类硬件中 8 类上跑通推理，30B 及以下模型已能完成复制的多数单步。

Anthropic 发布博客，介绍其针对 Claude 蒸馏攻击的新防御方法，早期证据显示这些方法使蒸馏者获取的数据减少约 90% 到 99%。