Claude 完成 Fermat 大定理的形式化证明，生成超 1300 万行 Lean 代码

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 新研究：用 Claude 发现加密弱点。 Claude Mythos 预览版已帮助我们的研究人员发现加密算法中的弱点--这些数学方法用于保护数据隐私。 了解更多：https://anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses

Anthropic 新研究：2026 年夏季的智能体行为偏差。 在我们的敲诈实验一年后，我们又发现了四种当今自主 AI 智能体在模拟中行为不当的方式。 了解更多：https://alignment.anthropic.com/2026/agentic-misalignment-summer-2026/

当AI承担人类无法完全核查的任务时，具备高能力的模型可能策略性隐藏实力且难以被察觉。Anthropic与MATS、Redwood的研究团队发现，即使仅使用较弱的模型作为监督者，也能成功训练一个接近完全能力的模型，使其停止这种"装傻"行为。该研究表明，通过弱监督训练可以有效抑制强模型的策略性能力保留问题。

人们如何向Claude寻求指导？ 我们分析了100万次对话，以了解人们提出什么问题、Claude如何回应，以及它何时会陷入阿谀奉承。我们利用这些发现改进了Opus 4.7和Mythos Preview的训练方式。 https://www.anthropic.com/research/claude-personal-guidance

Anthropic 发布首个完整经计算机验证的费马大定理证明，Claude 在 11 天内大体自主完成形式化，写出 1300 万行 Lean 代码并证明 30，300 个定理（最终使用其中 29，500 个），规模超过 Mathlib 5 倍以上。

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 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。