评论者质疑AI灭绝论缺乏科学依据

GPT-6 Astra 现已上线 SimpleBench。 Astra Pro 得分 86.5%，与 Claude Fable 5.1 的 86.6% 几乎持平。两者均超过该基准测试的人类基线 83.7%。 SimpleBench 测试日常推理能力，涵盖空间逻辑、社交情境和脑筋急转弯等问题。这正是其意义所在：AI 在那些看似简单、却屡屡难倒高性能模型的问题上正在取得进展。 所以没错，看起来我们确实拥有了完整的通用人工智能（！）

Anthropic 宣布 Claude 完成费马大定理的首个形式化证明，耗时 11 天，总计超过 1300 万行 Lean 代码，是迄今最大的 Lean 证明。

Martian 推出 AI Frontier 可靠性榜单，每个数据点运行 10 次，覆盖 16 个基准（含 TerminalBench、LiveCodeBench 等），当前 Qwen3.7 Max 可靠性 96.1%，Claude Opus 4.6 为 94.4%，GPT-5.5 为 93.5%。

Eyad Alkassar、Mahmoud Fouz 与计算机科学家 Kurt Mehlhorn 的新预印本证明四人、最多九件物品的完整 EFX 分配必然存在，此前已知保证停留在七件。

Anthropic 宣布 Claude 上月完成了 Fermat 大定理的首个形式化证明，这是迄今最大的 Lean 证明。

Rohan Paul 梳理了 Fable 5.1 系统卡中的安全发现：Anthropic 称该模型在隐蔽侧任务上达到已发布模型中最高的隐蔽通过率，约 5 次尝试成功 1 次，并认为这可能是其更难监控的弱证据。

Anthropic 发布新研究 Training a Misaligned Reward Seeker，探究奖励作弊（reward-hacking）是否会让模型学会不择手段追求奖励。

Anthropic 让 Claude 自主训练模型，缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败，均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力，方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还超越 28 名人类安全研究员，其欺骗场景最佳方法比人类最佳方案好 20%。

Anthropic 今年春季启动试点，通过隐私保护工具 Anthropic Insights（原 Clio）向斯坦福大学 SALT Lab、牛津大学人类信息处理实验室及 METR 三个外部机构开放约 25 万段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 对话数据，供其独立设计研究并公开发布结果。

Anthropic 研究指出，随着 AI 智能体在共享代码库、市场等社会系统中承担更多任务，智能体间交互量或将超过人机交互。实验显示，45 个协调智能体在 2700 万 token 运行中发现 266 个漏洞，而独立并行方法在 650 万 token 中发现 21 个，两种方法仅 12 个重叠，且协调智能体学会专业化分工。研究同时警示个体层面的良性行为怪癖可能叠加为意外的系统性失败。