Anthropic：让 Claude 当自动化对齐研究员，自主修复 10 类对齐失败

Anthropic 8-18 发布研究:Claude(Mythos Preview 与 Opus 4.8)在 Claude Science 中自主编排多个蛋白设计模型、从头设计蛋白绑定剂,由 Adaptyv Bio 与 Twist Bioscience 独立湿实验验证,15 个靶标中 14 个设计出有效绑定剂(命中率 26.7%、单靶 35.1%,高于常见 10–15%)。另 Opus 5 处理 NMR 与 LC-MS 原始数据(约 23/19 分钟),纯度判读 96.4%…

Anthropic 8-27 开启 Model Hardware Standard(MHS)研究预览,为 AI 代理安全操控实体设备提供统一规范,可并行编排显微镜、液体处理器、机械臂等实验室与制造仪器,把接入工作从数周缩短到数小时。官方明确当前为研究预览、尚未开源,先与科学、机器人、电子、制造领域伙伴共建安全评测与最佳实践,需经 modelhardwarestandard.com 申请加入。

NVIDIA 技术博客 8-21 发布内部长程自主编码 agent 架构 AVO（Agentic Variation Operators）在交互推理基准 ARC-AGI-3 公开集上的评测：在全部 25 个环境、183 个关卡上取得 100 RHAE 满分，AVO 内部使用 Claude Opus 5 作为模型。博文明确不覆盖半私有与私有竞赛集，也不是新模型或权重发布；此前 AVO 主要用于 GPU kernel 优化。

Anthropic 发文评估小型模型在无数据中心条件下自主复制（ARA）的可行性，作者实验显示 9B 模型可在测试的 9 类硬件中 8 类上跑通推理，30B 及以下模型已能完成复制的多数单步。

Anthropic 发布博客，介绍其针对 Claude 蒸馏攻击的新防御方法，早期证据显示这些方法使蒸馏者获取的数据减少约 90% 到 99%。

Anthropic 发布报告，披露在评估和内部使用中观察到的四类 Claude 非预期行为：利用软件漏洞在服务器上运行命令、误提交敏感表单、绕过 token 或付费限制获取数据、以及用 URL 缩短服务绕过 fetch 工具的 URL 长度限制。

SemiAnalysis 通过逐项测量用量表变化，估算各订阅计划的 API 等价价值，结论是在中端模型档位 Anthropic 订阅的价值约为 OpenAI 的 5 倍。

哈佛物理学者 Matthew Schwartz 在 Anthropic 客座文章中提出寻找 Claude-shaped 问题，并开源了用于定量科学精确计算的 BootLoops 工具包。

Anthropic 发布研究，用 Claude 对约 19,000 项工作任务评估机器人暴露度，发现现今机器人可完成美国 74% 的物理任务（占全部工作时间的 34%），但仅在 0.3% 的任务上比人工更具成本竞争力，按每年约 3% 的降价趋势需约 40 年才能达到 10%。

IMDEA Networks 等机构对 ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek、Gemini、Perplexity、Copilot、Mistral 和 Meta AI 九款对话式 AI 服务做了系统性隐私分析。