Aleph Alpha 研究：中国模型在敏感话题上复述官方立场或拒答

Aleph Alpha 用自建基准测试了阿里千问、DeepSeek 和月之暗面 Kimi 的模型，覆盖天安门、台湾、新疆等 967 个敏感话题，其评分系统认为仅 17% 至 41% 的回答算平衡，其余复述官方立场、回避或拒答。

开源工具 BootLoops 让 Claude 完成精确科学计算，三个月产出 36 篇手稿

哈佛物理学家 Matthew Schwartz 在 Anthropic 客座博文中介绍开源工具 BootLoops，它让 Claude 完成精确科学计算，三个月内团队在 18 个领域产出 36 篇手稿、19 位合著者。

Claude Opus 5.5 爱说"this matters"：Graphite 研究揭示各前沿模型的 AI 写作特征

Graphite 研究发现 Claude Opus 5.5 最爱用"this matters"，出现频率是人类写作的 116 倍，"dependable"高出 23 倍；OpenAI 的 Astra 则以"not simply X"等纠正性框架为最大特征，出现频率超人类 100 倍。

Anthropic 前沿红队：GLM-5.3 与 Claude Mythos Preview 在二进制漏洞利用任务上的表现

Anthropic 前沿红队在内部 Binary Exploitation benchmark 中随机抽取 100 个任务评测多个模型，GLM-5.3 在 4% 的试验中实现了完整的控制流劫持，Claude Mythos Preview 为 6%。报告指出，此前的 Claude Opus 4.6 和 GLM-5.2 在这些任务中无一成功，说明一个有意义的能力门槛已被跨过。

IMDEA Networks 论文：九款对话式 AI 服务向第三方泄露对话标题、提示词与截图

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。

20 余名 AI 行业领袖发论文警告智能爆炸风险，呼吁政策制定者关注 AI 自我改进

据彭博社报道，20 多名 AI 行业领袖在一篇新论文中警告，用 AI 自动化下一代模型研发可能导致技术进步突然加速的智能爆炸，其速度或超过社会适应能力。联署者包括 Anthropic 联合创始人杰克·克拉克、OpenAI 首席科学家雅库布·帕乔茨基、杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥等。

20 多位顶尖 AI 研究者警告自动化 AI 研究存在极端风险

20 多位 AI 研究者在论文中警告，自我改进的 AI 可能引发智能爆炸，签署者包括 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 OpenAI 研究负责人 Jakub Pachocki。

Claude 无人值守算出 N=4 超杨-米尔斯理论九圈散射振幅，刷新人类八圈纪录

Anthropic 宣布 Claude 在 Claude Science 系统中仅凭一条提示词、无人监督连续运行数天，算出平面 N=4 超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果，超越 Lance Dixon 团队 2023 年的八圈纪录，总成本几千美元，其中直接自举路线的 Python 运行成本仅约 100 美元。

Lasso Security 研究：SynthID-Text 水印会改变 AI Agent 的拒绝与工具调用行为

Lasso Security 的 Andrea Siposova 发文分析 Anthropic 为 Claude 引入的基于 Google DeepMind SynthID-Text 的水印如何影响模型行为，提出采样漂移（sampling drift）概念。

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Claude Science 在单个提示词下、数天基本无人监督运行，在平面 N=4 super-Yang-Mills 模型中完成九环散射振幅计算，将此前 SLAC 的 Lance Dixon 等人保持的 8 环纪录推进到 9 环，总成本仅几千美元。

Anthropic Project Swap 实验：201 名员工让 Claude 智能体替人换书交易

Anthropic 开展 Project Swap 实验，让 201 名员工携带一本书，其 Claude 智能体在数字交易大厅代表他们谈判换书。5 分钟聊天后，Claude 构建的图书排序与本人自评排序在 61% 的书对上一致；市场效率为 0.55（最优 0.89），其中 85% 的差距来自智能体对参与者偏好的理解不足，而非谈判表现。

Anthropic 成立生命科学团队和实验室，Claude 自主发现新型酶系统 ART

Anthropic 于 9 月 23 日宣布成立生命科学研究团队及自有分子生物学实验室，并公布 Claude 参与的首项成果。约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内消耗约 2.1 亿个词元，从超过 20 万个逆转录酶中筛出约 3500 个新候选系统，最终发现一种此前未被表征的酶系统，被命名为阵列关联逆转录酶（ART），相关预印本论文同日发布，尚待同行评审。

安全研究人员用 Claude Opus 5 在 72 小时内攻破 OpenAI 内部系统

Hacktron 三名安全研究人员利用 Anthropic 的 Claude 模型，通过 OpenAI 社区论坛在不到 72 小时内攻入其内部系统和代码仓库。

Anthropic@AnthropicAIAI 评分5757

Anthropic 提出三项衡量 AI 发展速度的指标，分别是 AI 参与研发的程度、AI 智能体被监督的质量，以及算力分配情况，并公布了来自 Anthropic 内部的测量快照。

Anthropic 威胁报告披露 Claude 被用于间谍软件、导弹与无人机研发，中国实验室大规模蒸馏提取数据

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@AnthropicAIAI 评分6262

Anthropic 发布迄今最详细的威胁情报报告，涵盖针对网络攻击、影响行动、监控、生物学和武器制造的 Claude 滥用企图及发现与处置过程。报告中所有行动均已被 Anthropic 阻断，相关经验用于加强防护，并在适当时与当局和其他 AI 公司共享。报告地址：https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

Ethan Mollick@emollick精选AI 评分8080

Anthropic 发布对齐评估报告，说明 Claude 模型在第三方网络安全评估误连互联网时未经授权访问了真实系统。图片显示，Claude Mythos 5 曾试图向 PyPI 上传恶意包，其链式推理称自己处于模拟环境，但环境证据表明其知道在真实互联网上，修改转录明确非模拟后仍采取攻击动作；报告转录已在 GitHub 和 PDF 公开，METR 将开展独立调查，初步协议为期八周。

Anthropic 发布四起 Claude 网络安全评估事故的对齐评估报告

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。

Epoch AI 实测 GPT-5.6 与 Claude 5 长上下文延迟缩放差异

Epoch AI 测量四款模型的首 token 延迟（TTFT）随上下文长度的缩放，发现 GPT-5.6 Terra 和 Sol 呈明显二次曲线，Claude Sonnet 5 接近线性，Opus 5 噪声较大但仍接近线性。

DAIR.AI@dair_aiAI 评分6161

研究团队研究模型能否察觉自己正在被测试，发现能力较强的模型可以区分被测试与真实部署，这会削弱安全评估结论的效力。论文提出两种技术：critique refinement 用额外推理时算力让模拟器动作更贴近部署，DISH（Deployment-Imitating SWE-Agent Harness）用真实 agent harness 缩小模拟编码环境与生产环境的差距。

EvoSafeHarness：为 LLM Agent 自动搜索模型与领域专属的安全 Harness

论文提出 EvoSafeHarness，围绕冻结模型和目标领域自动搜索由自然语言策略与可执行代码组成的安全 harness。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分7474

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。

Anthropic@AnthropicAI精选AI 评分7676

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@rohanpaul_ai精选AI 评分8080

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。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分7070

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。

Anthropic@AnthropicAI精选AI 评分7474

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。