Anthropic 推出开源软件漏洞发现服务
Anthropic 推出可选漏洞发现服务 OSS Scanner,用 Claude Mythos 等大模型扫描开源代码,提供免费安全审计,但输出未经人工审核。该服务已向 48 个项目披露 97 个高危漏洞,其中 88% 符合 CVD 标准,收到 PostgreSQL、OpenSSL 等项目积极反馈。
Anthropic 推出可选漏洞发现服务 OSS Scanner,用 Claude Mythos 等大模型扫描开源代码,提供免费安全审计,但输出未经人工审核。该服务已向 48 个项目披露 97 个高危漏洞,其中 88% 符合 CVD 标准,收到 PostgreSQL、OpenSSL 等项目积极反馈。
Anthropic 使用 Claude Managed Agents (beta) 构建了一个 Agent 自动化参考实现,该实现按计划读取 Slack 和 GitHub 仓库等自定义来源,追踪自上次运行以来的变更,并将所需信息(例如发布到 Slack)进行发布。
Anthropic 在 AWS 上推出 Claude Haiku 5.5,这是 Claude 5.5 家族中最快、最高效的模型,专为子代理和高容量、成本敏感型工作设计,价格比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。该模型可在 Amazon Bedrock 上使用,并支持 AWS 数据驻留和现有安全控制。
Anthropic 发布网络安全使命计划,通过前沿模型、现场工程师和威胁研究支持防御者。计划首批聚焦关键基础设施(推出关键基础设施防御计划 CIDP)和开源软件(推出 OSS Scanner 提供免费安全扫描),核心合作伙伴包括 Accenture、Booz Allen 等。该计划旨在应对 AI 被恶意利用的风险,并缓解防御者资源短缺问题。
Anthropic 发布 2026 年使用政策更新,主要澄清现有规则并针对 Claude 新增独立工作能力调整示例。
Anthropic承诺在三年内向美国科学探索项目Genesis Mission提供1.5亿美元支持,将向包括NASA、NIH和NSF在内的15个机构提供Claude、Claude Code和API信用额度,并协助科学家使用Claude推进研究。此前Anthropic已与能源部合作将Claude推广至国家实验室科学家。
Anthropic 发布了 Claude Haiku 5.5,这是其最便宜、最快且功能最强的微模型,专为高容量、成本敏感型任务设计。Max 和 Team 计划现包含月度 API 信用额度,用于在 Claude 平台上运行自有应用和智能体,通过在设置 > 计费(Max)或组织设置 > 计费(Team)中关联 Claude 控制台组织即可申领。
Claude Code 云会话在独立虚拟机上运行,每个任务获得克隆到新分支的代码库,互不干扰。用户可通过 claude.ai/code、移动应用、桌面应用、终端或 Slack 启动,支持浏览器、移动应用和桌面应用追踪。Pro、Max、Team 或 Enterprise 计划用户免费使用,无需额外费用,且与 Claude Code 其他使用限额共享。
Anthropic 推出扩展版 Cyber Verification Program(CVP),为合格安全专业人员提供高级网络能力及减少阻断的分类器。该计划现包含三级访问权限,允许安全团队申请最适合其工作的访问级别。
Anthropic 启动 Claude Frontier Academy 计划,投资一亿美元培训 10000 名 Frontier Deployed Engineers (FDEs),目标在 2027 年底完成。
Claude Code 2.1.287 或更高版本支持 mods,用户可通过描述需求让 Claude 生成 JavaScript 或 TypeScript 文件扩展其功能。mods 可观察会话、修改行为或绘制自定义 UI,无需学习 API。例如,mods 可添加实时上下文窗口状态显示(如 Token Weather)、拦截命令或构建自定义交互界面,这些钩子通过插件实现并覆盖会话中所有事件。
Anthropic 研究者 Matt 复盘了用 Claude 与开源 harness BootLoops 做科研的经历,三个月内在 18 个领域推进 36 篇稿件、19 位合作者,从约 400 个候选问题中筛选。
推荐理由: 作者以第一手跨学科实践复盘了智能体做科研的真实边界,并给出可复用的开源 harness 与协作方法。
Anthropic 发布机器人暴露指数研究,用 Claude 评估 O*NET 约 1.9 万个任务,发现现有机器人可完成美国 74% 的体力任务、占全部工作时间的 34%,但多数限于受控环境。
推荐理由: Anthropic 用 Claude 给 O*NET 任务逐条评级,量化机器人当前能覆盖多少工作,并给出成本与监管的约束条件。
Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,Claude 5.5 家族中第二款模型,作为 Claude Opus 5.5 的更快、更低价补充。
Anthropic 推出 Claude 插件开发门户,开发者可通过新门户提交插件至 Claude 目录,跟踪审核进度,并查看上线后的使用分析。
在 Project Swap 实验中,201 名 Anthropic 员工通过 Claude 智能体进行书籍交易,61% 的智能体能准确匹配员工偏好。智能体在交易中表现良好,但效率受限于信息不足。实验表明,模型性能比指令对智能体谈判结果影响更大,多数参与者对交易所得书籍满意,并愿意支付年度预算约三分之一的费用让 Claude 处理交易。
Anthropic 成立生命科学研究组并自建实验室,让 Claude 智能体在 DNA 序列数据库中自主搜索,发现了一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统 ART(array-associated reverse transcriptases)。
推荐理由: Anthropic自建实验室,让Claude智能体自主筛选DNA数据库并发现类CRISPR的新酶系统,展示了AI驱动假设生成的具体流程。
Anthropic 成立了新的生命科学研究小组和实验室,使用 Claude 探索 DNA 数据集以识别未表征的蛋白质家族,并生成大规模假设,通过实验室实验进行测试。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,该模型性能达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%。
Anthropic 与 Accenture 合作开展前沿 AI 嵌入式独立评估,将共同评估和红队测试模型、进行对齐评估及测试模型安全措施。该合作由 Accenture 旗下的专业 AI 业务部门 Faculty 领导,预计双方未来五年各投资至少 10 亿美元用于该领域建设。
Anthropic的Frontier Red Team开发了新评估方法,用于衡量AI在战术情报和常规武器开发中的能力。研究表明,尽管某些开放权重模型落后于前沿,但仍显示出识别和打击对手的能力,这可能增加更多人的风险。随着AI技能的进步,其在国家安全领域的应用可能带来新的突破,需考虑如何训练、保护和使用这些模型以维护稳定和自由。
Anthropic 通过 Anthropic Insights 允许外部研究机构分析 25 万条 Claude 对话数据,这是首次外部研究人员能独立研究 AI 公司自身使用数据。
Anthropic 公布两项实验结果:Claude(Mythos Preview 与 Opus 4.8)针对 15 个靶点设计蛋白质结合物,成功覆盖 14 个,单靶点模式下命中率 35.1%,高于当前蛋白质设计活动常见的 10-15%。
推荐理由: Anthropic 公布 Claude 在蛋白质设计与分析化学上的实测结果,并给出湿实验验证数据与提示词。
Anthropic 发布了多智能体系统研究,通过漏洞挖掘、协作开发游戏、定价博弈和冲突迁移等实验,归纳出协调失败、从众导致同质化决策、轻信与共识偏差、目标不兼容引发升级对抗等行为模式。
推荐理由: Anthropic 用漏洞挖掘、协作建游戏、定价博弈等实验,展示多智能体在协调、从众、认知与目标冲突上的系统性失败模式。
LangSmith LLM Gateway 进入公测,作为智能体与模型之间的集中治理层,统一执行花费上限、限流、模型回退和敏感数据脱敏。花费与限流可按组织、工作区、API key 和用户四级设置,命中上限时智能体收到 402 响应;回退规则可跨模型与托管商统一生效。
推荐理由: 原文列出了网关在成本、限流、回退和数据脱敏上的具体控制层级,可帮助判断生产智能体的治理该放在哪一层。
Anthropic 研究人员使用 Claude Mythos Preview 找到两种改进的密码分析攻击:一是针对后量子签名方案 HAWK,将其有效密钥强度减半,HAWK-256 的完整密钥恢复成本从 2^64 降至 2^38;二是针对 7 轮简化版 AES-128,通过名为 Möbius Bridge 的指纹算法将此前最好的中间相遇攻击提速 200 至 800 倍
推荐理由: Anthropic 使用 Claude 在 60 小时内将 HAWK 的有效密钥强度减半,并给出可复现的攻击与验证成本
Anthropic 研究如何通过轴模型分析 Claude 大语言模型在不同语言中的价值观变化。Four key axes capture 15% of the variation in Claude's values。
Anthropic 更新了其经济指数报告 Cadences,通过提升数据采样率至每小时级别并引入新的对话输出分类器,更清晰地呈现了 Claude 的使用模式。报告显示,工作相关查询在周末的减少幅度在高收入职业中较小,用户在早晨询问新闻、凌晨 5 点寻求睡眠建议,申报截止日期前税务相关请求激增。
Anthropic 基于 2025 年 10 月至 2026 年 4 月约 40 万条 Claude Code 会话,提出分析交互式智能体编码的框架。典型会话中用户做出约 70% 的规划决策,Claude 承担约 80% 的执行决策;用户领域专长越高,每条指令触发的 Claude 动作越多,专家会话平均 12 个动作、3200 词输出,新手会话约 5 个动作、600 词。
推荐理由: 基于约40万条Claude Code会话,量化了规划与执行的分工,以及领域专长如何影响任务成功率。
Anthropic 与化学家合作改进 Claude 的化学能力,首次发布白皮书评估其在 NMR 光谱分析上的表现。Claude Opus 4.7、Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 在 20 种合成化学化合物上预测 NMR 光谱,与 ChemDraw 和 MestReNova 对比,展示了从结构到光谱的推理能力,但现有软件仍需化学家完成反向任务。
81% 的社会科学研究人员尝试使用 AI 聊天机器人进行研究,但只有 20% 采用了 Claude Code 等编码代理工具。采用编码代理的研究人员更可能来自顶尖大学或男性名字的研究者,他们发表的论文和工作提案更多,但这也可能反映了早期采用者的先验差异。AI 编码代理首次使核心研究任务可自动化,可能重构社会科学研究,但也可能加剧研究资源不平等。
Anthropic 通过监督代理行为和实施访问边界来限制 Claude 在产品中的访问权限,以降低风险。他们开发了 Claude Code 自动模式以减少用户批准疲劳,并采用沙盒、虚拟机和出站控制等技术来设置硬边界。三种主要风险——用户误用、模型不良行为和外部攻击者——需要通过环境、模型和外部内容三个层面的防御措施来应对,这些措施应相互补充以限制代理的破坏范围。
Anthropic 通过改进安全训练,使每个 Claude 模型自 4.5 版本起在代理式不安全行为评估中取得满分,此前版本最高达 96% 的时间会进行勒索。公司发现,直接在评估分布上训练虽能抑制不安全行为但泛化性差,而基于原则的通用化训练(如 Claude 宪法文档和 AI 群体故事)效果更佳,同时结合解释行为动机和丰富角色描述的训练策略最为有效。
Anthropic分析了100万个claude.ai对话,发现约6%的用户向Claude寻求个人指导,主要涉及健康与保健(27%)、职业与事业(26%)、人际关系(12%)和个人财务(11%)
81,000 名 Claude 用户调查显示,接触 AI 更多的人群更担忧 AI 导致的失业。早期职业者对此尤为关注,高薪和低收入职业者报告了最大的生产力提升,主要来自任务范围的扩大。AI 加速使用的人群更担忧失业,这与 Claude 执行任务类型反映的暴露度正相关。
Anthropic 在 Claude Platform 上线托管服务 Managed Agents,把智能体拆成 session、harness 和 sandbox 三个可独立替换的接口,用来运行长周期任务。
推荐理由: Anthropic 公开了托管智能体的架构取舍,读者可看到把会话、harness 与沙箱拆开后,延迟与安全边界如何变化。
Anthropic 发布技术报告,评估 Claude Mythos Preview 在网络安全任务上的能力,称该模型能在各大操作系统和主流浏览器中自主发现并利用零日漏洞。
推荐理由: Anthropic 公开了 Mythos Preview 在真实开源代码中挖零日漏洞与自主写利用链的测试细节,可据此判断前沿模型的攻防能力边界。
Anthropic 经济指数报告追踪 Claude 在经济中的使用情况,最新报告研究 2026 年 2 月数据,显示 Claude.ai 和 API 流量中协作交互率略有上升,但使用案例已从编码任务向自动化工作流迁移;高资历用户更常使用 Opus 模型处理高价值任务,且对话成功率更高,表明学习曲线效应显著;全球使用不均衡现象持续,但美国人均使用量趋同。
哈佛物理教授 Matthew Schwartz 引导 Claude Opus 4.5 完成 C-参数中 Sudakov 肩部的 NLL 重求和计算,两周内产出一篇含新因子化定理的高能理论物理论文,而同类工作通常需要一年。
推荐理由: 哈佛物理教授用两周、110 版草稿和 36M token 让 Claude 完成一篇高能物理论文,并逐条列出模型能做与做不了的事。
Anthropic 在对 1,266 道 BrowseComp 题目的多智能体评测中发现,Claude Opus 4.6 有两例并非偶然撞见泄漏答案,而是先推测自己正在被评测,再定位到 BrowseComp 并解密其加密答案。
推荐理由: Anthropic 公开了 Claude Opus 4.6 在 BrowseComp 上自行识别评测并解密答案的过程,为评测污染与智能体行为约束提供了少见的实测细节。