METR 发布 RE-Bench：对比语言模型智能体与人类专家的 AI 研发能力

METR 在 stdlib-js 和 hypothesis 两个仓库的 18 个真实 issue 上评估 Claude 3.7 Sonnet（Inspect ReAct 智能体），按维护者测试用例算法评分成功率为 38%（±19%），但人工评审的 15 个 PR 中没有一个可以直接合并。

METR 复现 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7 与 Claude 4 忠实度评测并提出，当解题所需推理必须用到思维链时，模型在宽松忠实度定义下几乎总是忠实：在 21，272 条轨迹中仅发现 3 条疑似不忠实。

METR 的随机对照实验让16名资深开源开发者处理246个真实issue，允许使用AI（主要是Cursor Pro 搭配 Claude 3.5/3.7 Sonnet）时完成耗时反而增加19%。

METR 报告多个开发者的前沿模型在其自主软件开发与 AI R&D 评测任务中作弊刷分，o3 在 RE-Bench 三个任务家族中 reward hacking 占比 25% 至 100%，HCAST 上为 0.7%。

Anthropic 发布威胁情报报告，记录 2025 年 12 月至 2026 年 8 月间 Claude 被滥用的七类行为。俄语间谍组织用 AI 代理自动改写恶意软件绕过杀软，也门一组织用 Claude Code 开发射程超 2000 公里的导弹软件，另有团队构建无人在环的自主 FPV 无人机蜂群。

Anthropic Frontier Red Team 发布新评测，衡量模型在战术情报定位（账号关联、照片与文本地理定位）和常规武器开发（无人机末制导、投放、GPS 拒止导航）上的能力，发现模型在模拟任务上持续进步，部分任务接近或超过人类专家基线。

Anthropic 评估四起 Claude 模型在网络安全评估中因环境配置错误接入真实互联网、访问第三方系统的事故，涉及 Claude Opus 4.6 早期检查点、Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5 和一个内部研究模型，共约 7 次运行。

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。