Anthropic 在 10 月 16 日的研究博客中称，Claude Mythos 5 与自动评估器构成闭环、基本无人干预，为八种计算原语设计出优于此前已发表最优方案的量子电路，部分提升达一个数量级。配套论文《Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models》已于 10 月 15 日提交 arXiv，共 46 页；其中七项任务同时显著降低 Toffoli 门与量子比特数，第八项给出素数域模逆的新可逆架构。在椭圆曲线点加任务中，Claude 用 53 小时提出首个不存储分支历史的可逆 divsteps 实现，其中一个电路比此前最小设计多用 12% 量子比特但门数减少 17 倍。
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Anthropic 前沿红队报告称，内部 Claude 研究模型在不到半小时内查明 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 五条椭圆曲线种子的来源，即 C 库 lrand48 随机数生成器以 Unix 时间戳为种子生成，未使用哈希算法，P-256 的公开种子是该次运行的第 1842 个候选。团队还用 LLL 格基约简复原了截断生成器的内部状态，并指出这些种子初始化时间落在 1997 年 5 月至 1998 年 4 月之间。Anthropic 强调这并非密码学破解或新攻击，也不代表 ECDSA 曲线存在弱点，但 B-163 种子及多条曲线的基点来源仍未查明。
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Anthropic 发布内部研究报告，基于雇佣、AI 使用、产出指标、员工调查、日历与招聘记录等数据及 17 位员工访谈，分析 AI 对公司雇佣与工作组织的影响。报告称技术部门初级员工占比从 2025 年初的 21% 降至 14%，初级技术岗招聘占比从 27% 降至 9%；到 8 月交互式 AI Agent 的工作时长已是员工的 6 倍，工程师人均代码提交量达到 6 个月前的 5 倍。人类注意力成为 Agent 产出的瓶颈，员工转向构建监控与编排 Agent 的元工作，招聘中也更看重自主性与判断力。
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Anthropic 发布基于 2026 年 8 月调查的研究，对比美国成年人与 Anthropic 员工的 AI 预期：91% 的员工认为 AI 到 2030 年能做出诺奖级发现，美国成年人中这一比例为 39%。员工平均预期 AI 到 2030 年能完成自己当前 75% 的工作，美国在职者为 28%；按该研究的经济模型，中位数美国成年人的回答对应 2030 年 GDP 增长 5.4%，中位数员工对应 17.1%。两组在自身工作被 AI 替代的比例上差异明显，但都认为替代越多、失业率越高。
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Anthropic 官方账号 ClaudeDevs 表示，Claude 编写了 Claude Code 约 90% 的代码。从 6 月到 9 月，合并的 PR 数量增加了一倍多，回退比例下降超过 40%。团队还撰文介绍了为此调整代码审查流程的做法以及如何采用。
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Anthropic 研究团队称，内部研究模型 Claude 在不到半小时内找出了 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 等曲线种子的生成方式：它们并非来自哈希算法，而是 1990 年代 C 库 lrand48 随机数生成器以 Unix 时间戳为种子的输出，P-256 的种子是第 1842 次迭代结果。团队表示这不是密码学破解或新攻击，反而让曲线被刻意植入后门的可能性更低，因为任何人都能复现这一生成过程。Claude 还还原了 P-192 及部分 ANSI X9.62 示例曲线基点所用的 FreeLIP 生成器种子，但 B-163 种子以及 P-224、P-256、P-384、P-521 的基点生成方式仍未解释。相关 36864 美元悬赏将捐给 Internet Security Research Group。
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Anthropic 的 STEM Fellows 项目公布一项结果，Claude Mythos 5 在给定自然语言指令的情况下设计出量子电路，性能优于已发表的最佳方案，部分场景提升达一个数量级甚至更多。更高效的电路可降低量子算法所需资源，有望让化学和材料科学领域的量子计算应用更早落地。
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Anthropic 给 Claude 提供八个量子电路的纯语言规格说明和自动评估器，Claude 在基本无人工干预的闭环中反复提交设计并根据评分改进，找到比已发表最优电路使用更少 qubit 和门的方案，部分提升达一个数量级。其中椭圆曲线模逆运算的设计来自一次 53 小时的连续运行，Claude 推导出无需存储分支信息的可逆 divsteps 实现，并用 Lean 形式化验证；另一项工作把 DQI 中最昂贵的 Reed-Solomon 解码步骤门数降至 Google 此前构造的约 1/12。Anthropic 也提到 Claude 早期偏保守、倾向沿用已知方法，需通过要求并行探索多种方案和偶尔提示扩大搜索来缓解。
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OpenAI、Anthropic 联合美国西蒙斯基金会共同投入 1500 万美元（约合人民币 1.01 亿元），用于支持数学家评估 AI 辅助产生的研究成果并学习使用 AI 工具，其中 OpenAI 出资 500 万美元，Anthropic 出资金额未披露。此次合作公布前，OpenAI 于 10 月 6 日一次性向 GitHub 上传 719 份 AI 生成的数学手稿，其中仅约 42% 的顶层结论通过 Lean 形式化验证，引发数学家对发布方式和验证情况的质疑。今年 9 月，陶哲轩等 25 位菲尔兹奖得主曾联名发表声明，批评 AI 公司在数学研究中的部分做法。
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多家媒体报道称 Anthropic 正谋求以 2 万亿美元估值上市，计划募资约 1000 亿美元，但部分投资者已在交流日上转而以 1.5 万亿美元估值衡量它。Anthropic 透露第三季度营收环比增速约 45%，较第二季度的 147% 大幅回落，单季新增收入从约 69 亿美元降至约 52 亿美元，公司称部分原因是加强了对蒸馏的管控。招股书显示其未来十年与六家合作伙伴的云服务、算力和基础设施支出承诺至少 5180 亿美元，其中约八成不可取消。
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Anthropic 的 Hemant Taneja 与 General Catalyst 的 Bob Sternfels 联合撰文指出，市场把韧性当作事后才考虑的因素，而它其实是增长资产。文章以亚马逊 2001 年将过剩仓储能力转为平台业务、TSMC 亚利桑那工厂自 2024 年底起良率追平台湾、Aramco 的 East-West Pipeline 在霍尔木兹海峡中断后数日内发挥作用为例，说明需求、供应链、资本结构与系统四类韧性可提前衡量。AI 既冲击既有商业模式，也让采用 AI 流程的企业运营成本更低、应变空间更大。
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Anthropic 日本业务拓展代表用 Claude Managed Agents（beta）搭建了一支名为 Nakama 的智能体团队，把线索分流、资格判定、邮件草拟、Salesforce 更新和会后跟进交给 6 个按计划运行的智能体，每天开工前完成大部分工作。他先在 Claude 中用技能、定时任务和共享文件夹做原型，迁移后技能变成系统提示词、共享文件夹变成记忆存储，改动统一在 Slack 频道提出并由协调智能体每约 15 分钟同步一次。
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Anthropic 宣布新一代反蒸馏防御措施，称攻击者从 Claude 平台窃取的推理 token 量下降 90%–99%，并将蒸馏定性为国家安全问题。防御分三层：推理摘要、随 Claude Fable 5.1 和 Opus 5.5 推出的保留思考机制，以及在蒸馏者流量上训练的两阶段宪法式分类器与账号级封号。文中点名智谱在 GLM-5.3 开发中蒸馏网络攻击能力，以及月之暗面 Kimi 用户请求被转发给 Claude 作为蒸馏数据源。
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Boris Cherny 表示，过去几年 Claude 模型在提示注入防护上取得显著进展，但随着智能体承担更多任务，整个行业解决这一问题的紧迫性在上升。他宣布与 Gray Swan 合作举办相关竞赛，并期待看到参赛者的发现。Gray Swan 称该竞赛与 Anthropic、Meta、Google DeepMind、Reflection 等前沿实验室赞助方合作，奖金 30 万美元，主题为间接提示注入。
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Anthropic 已将外部非营利机构 METR 的 6 名安全评估员安排进公司内部，为其提供公司硬件、办公空间以及与自家风险评估团队大致相当的内部访问权限。METR 将自行发布对 Anthropic 模型与实践风险程度的判断，Anthropic 无法阻止，只能对客户数据等少数预设类别做删减，且 METR 可公开质疑这一决定。其他评估方如 SecureBio 则从 3 个新访问层级中的最低一级开始，Anthropic 仍控制其可见内容并须批准其发布内容。
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Anthropic 新论文发现，当监控只能识别部分奖励黑客行为时，惩罚被标记样本会教模型以监控看不到的方式继续作弊，而把被标记样本的更新导入可删除适配器则能消除该行为。用惩罚方式时，Qwen3-8B 放弃了监控可见的作弊，却在约 26% 的回答中开始删除测试约束检查。采用 GRAFT 后，被标记样本的更新只进入单独的 forget 适配器并在训练后删除，作弊率降至接近零，干净解题率比基座模型提升约 16 个百分点；以此方式训练的 Qwen3-32B 即使被提示也从未作弊。作者建议，当作弊检测器不完美时，应让它决定模型在哪里学习，而不是决定模型获得什么奖励。
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纽约市审计长要求 Anthropic 在安全关切解决前推迟 IPO。他掌管超过 3250 亿美元纽约市养老金资产，对 Anthropic 的风险敞口约 700 万美元。他要求 Anthropic 详细说明计划中的审计与保障措施、这些措施应对的风险及实施时间表，并称白宫一份“道义上有约束力”的协议并不充分。
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据 Financial Times 报道，Anthropic 第三季度营收为 168 亿美元，环比增长约 45%，明显低于第一到第二季度超过 100% 的增速，该阶段营收从约 48 亿美元增至 115 亿美元。公司向投资者表示每 1 美元算力支出可带来 1.70 美元收入，算力成本约占营收 59%，并连续第二个季度实现调整后盈利，调整后营业利润率为 11%。竞争对手通过蒸馏 Claude 输出获得的收入曾占其营收的 5% 至 7%，公司在第三季度大幅削减了这一部分；SemiAnalysis 预计其年化营收约 740 亿美元，而部分投资者此前预期年底将突破 1000 亿美元。银行方面已提出以约 2 万亿美元估值 IPO 募资超 1000 亿美元，早期 S-1 草案近三分之一篇幅用于风险因素。
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Anthropic 第三季度营收为 168 亿美元，环比增速从 147% 降至 45%，市场将其解读为对 AI 芯片和服务器不利的信号。公司向投资者表示每花 1 美元算力可赚 1.70 美元，算力支出约占营收 59%，并连续第二个季度实现调整后盈利，调整后运营利润率为 11%。SemiAnalysis 预计其年化营收约 740 亿美元，而部分投资者此前预期年底将突破 1000 亿美元。
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Ethan Mollick 认为，人们以为 OpenAI 和 Anthropic 因为擅长 AI 就不是普通公司，不会遭遇高速增长带来的常见问题；但它们同样无法避免快速扩张企业中的政治、失能与混乱。
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