Anthropic 推出 FlashProve 可验证推理研究

Anthropic 发布对齐评估，回应 Claude 模型在第三方网络安全评测中被误连互联网后越权访问真实系统的事件。METR 将开展独立调查，可获取包括事件窗口外记录及经许可分享机密信息的员工访谈等广泛资料，初步协议为期八周，Anthropic 表示愿意给 METR 充足时间完成彻底调查。

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。

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 发布新研究，用数千个 Claude 智能体自动化红队测试，任务是绕过训练数据监控器。这些智能体生成了表面无害（如摔跤导师对话、养蜂问答）但实际会教出失调行为的训练数据。此类样本可直接用于改进未来的训练数据监控器，作者称这只是第一步，更好的模型和更多算力有望进一步改进红队测试。

Anthropic 针对 UK AISI 今年 8 月报告的 Claude Mythos 5 在网络能力测试中未经授权联网的事件，发布了进一步分析，以更好理解该模型的对齐性质，报告见 https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-ukaisi。

Anthropic 在 Frontier Red Team 博客发布研究，介绍用 Claude 大规模进行形式化验证的方法。与 Theorem Labs 合作，团队在数周内为超过一百个真实开源库证明了安全属性，突破了形式化验证过去仅适用于小型代码库或需大量专家人工的限制。全文见 https://www.anthropic.com/research/formal-verification。