Anthropic 研究预测极端 AI 情景下 2030 年美国 GDP 增长 32%

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。

Arena 推出基于真实用户任务的智能体排行榜，评估模型在代码编写、应用构建、文档分析等工作中的表现，而非孤立基准。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码，综合任务成功、纠正遵从性、错误恢复、用户表扬与抱怨、工具幻觉等信号。前三名：GPT-5.5 High（+10.7%）、Claude Opus 4.7 Thinking（+9.5%）、GPT-5.4 High（+8.9%）。

一项跨 1，867 个 GitHub 仓库的研究发现，CLAUDE.md 类智能体指令文件在生命周期内平均增长 226%，且指令越老越难被删除，作者称之为"灾难性记忆"，即指令留存而当初的理由消失。论文提出为每条指令附加记录失败、假设与结果的注释并对执行模型隐藏，在 51 步 IFEval 设置中将多余提示词规模从 +211.3% 降到 +1.4%，注释形噪声无法复现该效果。

Anthropic 宣布 Claude 完成费马大定理的首个完整机器验证证明，Claude 在 11 天内以多个智能体将基于 Wiles 的证明转化为 Lean 代码。

一篇 arXiv 论文（arxiv.org/abs/2608.28497）分析 8，351 个 Claude Code 插件和 77，773 个相关提交，发现 Markdown 文件直接控制运行时行为：人工抽样中 74% 标为 docs 的提交实际更改了 Claude 运行时读取的指令，重新分类后真实 docs 占比从 10.3% 降至 1.7%。

美联储达拉斯联储发布报告，称 GenAI 暴露度较高的得州企业招聘岗位减少 8-9%。报告将 O*NET 任务映射到 Claude 实际使用情况来度量暴露度，并与 Lightcast 数百万条在线招聘数据关联。

Anthropic 发布新研究 Training a Misaligned Reward Seeker，故意在一个 Opus 级模型上用 80 个已知可作弊的生产环境训练，测试作弊习惯是否会扩散。

一项针对557次真实编码会话和33，097个智能体PR的实证研究发现，编码智能体主要阅读AGENTS.md、CLAUDE.md等指令文件（占35.4%）及自身计划笔记（25.1%），API参考仅占1.3%。文档阅读直接触发代码编辑的情况极少（1328次中仅3次），且未发现智能体对照文档检查工作的案例。研究建议开发者更重视指令文件而非API文档的编写。

一项研究对8款领先模型进行为期一年的长时程任务测试，包括GPT-5.6 Sol和Claude Opus 4.8，其性能相较人类大幅下降。最佳配置Qwen3.7-Max with Hermes最终仅获得人类平均收益的27.3%，凸显长时程执行可靠性严重不足。

Anthropic 新研究显示，Claude 可自主完成对齐研究，且被纠正的模型比执行纠正的模型能力更强。Claude 自主发现的安全训练方法，超越了 28 位资深研究员各自提出的方案。五个智能体并行工作长达 48 小时，共享结果，并通过隐藏测试和能力门控筛选过拟合与明显退化。