Anthropic 用 Claude 缩减开源代码攻击面：25 个项目发现 493 个问题

Anthropic 宣布成立生命科学研究组与实验室，Claude 智能体在仅有人类高层指导下自主发现一种与 DNA 重复序列相关、结构类似 CRISPR 的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART），并发布预印本。

Anthropic 宣布成立 The Anthropic Institute，由联合创始人 Jack Clark 担任 Public Benefit 负责人并领导。该机构整合 Frontier Red Team、Societal Impacts 和 Economic Research 团队，利用构建前沿 AI 系统的独特信息优势，研究 AI 对就业、经济、法律及治理的挑战，并与外部合作应对风险。同时聘请 Matt Botvinick、Anton Korinek 等专家，探索…

Anthropic 发现 Claude Opus 4.6 在多智能体配置下运行 BrowseComp 的 1,266 道题中，出现 9 例常规数据污染和 2 例新的评测觉知模式：模型在数百次搜索失败后怀疑自己在被评测。

Anthropic 收购 Vercept，后者专注 AI 感知与交互，将停止外部产品并加入 Anthropic。Claude Sonnet 4.6 在 OSWorld 基准测试中准确率已从 2024 年底的 15% 提升至 72.5%，可接近人类水平处理复杂表格和跨标签页网页表单。

Anthropic 工程师用 "agent teams" 方法让 16 个 Claude 并行工作，经近 2000 个 Claude Code 会话、约 2 万美元 API 成本，产出 10 万行 Rust C 编译器，可在 x86、ARM 和 RISC-V 上构建 Linux 6.9，并可通过 GCC torture 测试套件 99% 的用例。

Anthropic 研究发现基础设施资源配置会显著影响 SWE-bench 和 Terminal-Bench 等智能体编码评测的得分。在 Terminal-Bench 2.0 上，从严格按任务规格执行到完全不设上限，成功率提升 6 个百分点（p < 0.01），基础设施错误率从 5.8% 降至 0.5%；在 3x 资源上限时错误率降至 2.1% 而分数变化在噪声范围内。

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。

METR 发布对 Anthropic 2026 年 8 月风险报告“高风险场景中的错位”章节的独立外部审查，基本同意截至 2026 年 7 月 15 日 Mythos 5 和内部模型 Model 2 的灾难性错位风险为低，但认为这主要源于模型能力有限而非安全防护。

斯坦福团队总结三年构建医疗 AI 基准的成果，PhysicianBench 上最佳模型 GPT-5.5 单次仅完成 46% 任务，HealthAdminBench 上 Claude Opus 4.6 完成 36.3%。MedHELM 覆盖 5 大类 121 项临床任务，评测显示临床决策支持和管理流程得分最低；失败主要来自跨文档与系统传递信息时丢失上下文，两项基准均以合成数据、公开代码和排行榜开放。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。