Claude 助数学家破解 1948 年难题

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。

AgentMercury 研究表明，智能体的训练环境不必与评测集一致，在无关的模拟商业世界中训练反而能提升目标基准表现。该方法从商业描述生成 4，783 家模拟公司，每家公司含独立服务、工具和数据库，再从中提取训练任务。世界构建本身也可学习，微调后模型生成有效公司的成功率从 3.3% 提升至 83.3%，与 Claude Opus 4.8 持平。

普华永道研究Anthropic的harness primitives（含记忆、文件系统和bash的循环，即Claude Code形态），建议企业停止为每个用例构建新智能体系统，转而统一部署相同框架。该建议主要基于统一框架可简化审查流程，而非运行性能更优。企业可让各团队标准化该循环，仅通过纯文本指令文件区分差异，使审计整个智能体集群变为阅读文档而非审查代码。

新基准 SWE-bench Science 用开源科学仓库的真实缺陷测试编码智能体，发现它们擅长消除可见故障，却难以恢复底层科学逻辑，且领域知识帮助有限。最佳配置 Claude Code 配 Opus-5 通过 96.64% 公开测试，但 Pass@1 仅 47.90%。瓶颈在于验证而非知识：智能体无法将科学解释与可执行证据对照时，会锚定解释而非检验它。

Anthropic 让 Claude 自主训练模型，缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败，均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力，方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还超越 28 名人类安全研究员，其欺骗场景最佳方法比人类最佳方案好 20%。

Anthropic 今年春季启动试点，通过隐私保护工具 Anthropic Insights（原 Clio）向斯坦福大学 SALT Lab、牛津大学人类信息处理实验室及 METR 三个外部机构开放约 25 万段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 对话数据，供其独立设计研究并公开发布结果。

Anthropic 研究指出，随着 AI 智能体在共享代码库、市场等社会系统中承担更多任务，智能体间交互量或将超过人机交互。实验显示，45 个协调智能体在 2700 万 token 运行中发现 266 个漏洞，而独立并行方法在 650 万 token 中发现 21 个，两种方法仅 12 个重叠，且协调智能体学会专业化分工。研究同时警示个体层面的良性行为怪癖可能叠加为意外的系统性失败。

研究发现，Anthropic、OpenAI 和 Google 等专有 LLM 的加密推理轨迹块可跨会话、用户和模型互换，攻击者将其注入同提供商防护较弱的模型，即可强制其以明文输出推理内容。