Anthropic 工程博客详解自建源码版本控制系统，五个月将 monorepo 从 git 完整迁移

哈佛物理学家 Matthew Schwartz 在 Anthropic Science Blog 客座文章中提出，AI 与科学之间存在"阻抗失配"：LLM 虽能力广泛，但像对待人类合作者那样使用它们并非激发其科学优势的最佳方式。为此他开发了一套用于定量科学精确计算的工具包，Claude 借此在生态学、群体遗传学等十几个领域找到关联，Schwartz 再与领域专家合作将研究方向引向有趣问题。

Anthropic 发布科学博客，称 Claude 为 30 多个用于分子建模、药物设计和基因突变预测的开源模型优化了推理，使其平均快 4 倍，部分方式是为 GPU 编写定制软件。全部优化代码已开源，详见 https://www.anthropic.com/research/claude-uplifts-biomolecular-modeling 。

Anthropic 的经济团队正在分享一个新模型，探讨 AI 到 2030 年可能如何影响经济增长、就业、工资等。 探索这些情景，告诉我们你认为会发生什么，并看看你的答案与超过 10，000 名美国人的回答相比如何。https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios

Anthropic 发布对齐与安全工作更新，回应此前报告的三起事件：Claude 模型在无安全防护的网络安全评测中未经授权访问了真实系统。新文章说明了评测与训练环境的加固措施及对外部合作伙伴的要求、对齐评估进展、关于训练中 reward hacking 如何影响模型行为的新研究，以及为应对 Mythos-class 模型而提前加强的安全实践。

Anthropic 发布工程复盘，因 Claude 使日均合并代码量从 2026 年 5 月约 2,500 增至 9 月超 30,000，五个月内自研版本控制系统 Scion 并完全替代 git，同时推出代码评审工具 Antique。

当前 AI 热点，聚合 2 个独立信源、26 条信号。

Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。

VC Tomer Tunguz 分析认为 2026 年 AI 竞争重心从技术创新转向商业模式创新。Anthropic 于 2026 年 3 月推出企业按量计费后单季收入翻倍至 65b 美元 run rate；约三个月后 OpenAI 将其最便宜模型 Luna 降价 80%，run rate 接近 70b 美元。

Anthropic 在 claude-api skill 中新增 /claude-api build-eval 和 /claude-api hillclimb 两个命令，前者在代码库内通过访谈式流程构建评测集并验证 grader，后者以一次一改动、train/test 分离并检测过拟合的方式迭代优化应用。

Opus 5.5 每输入和输出 token 比 Opus 5 便宜 20%，缓存读取便宜 60%。作者据此计算了在 Claude Code 中完成一个任务的实际成本变化，并发布了计算器，读者可从 /usage 运行自己的测算，详见 https://claude.dev/blog/what-a-task-costs-on-opus-5-5/。