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今天凌晨，Anthropic 一口气发布两款顶级模型 Claude Fable 5.2 和 Mythos 5.2。新模型在科学研究方面展示了多项成果，包括通过约 1000 个 AI 智能体协作，仅用 30 小时完成费马大定理证明的形式化。
GEAR 可以让研究者像使用 Scikit-learn 一样模块化构建 RSI 算法。它将采样、候选评测和多样性管理所需的算法模块与并行推理等测评设施组织起来，使得 RSI 算法能够快速搭建、比较和复用。基于 GEPA（Genetic-Pareto）算法改进的实验结果证明，GEAR 调优的 Agent 在营销、客服和代码任务上均取得显著提升。
前段时间，Anthropic 展示了一项 AI for Science 研究成果：Claude 在 64 小时内生成了 31.8 万个蛋白质设计方案，经过筛选，211 个被送入湿实验室测试，最终有 17 个达到预设的蛋白结合标准，展示了 AI 科学设计走向真实实验验证的巨大潜力。但 Anthropic 也指出，从结合命中到真正可用的抗毒疗法，仍面临复杂的活性验证与成药性考验等一系列考验。
研究显示，GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol和Gemini Argon可能接受过机器人专门训练，并对Franka Panda运动学知识过拟合，尚不能证明其掌握可跨机器人迁移的通用运动学能力。
ICLR 2027首轮评审因标准差解释、模板化及AI生成意见、专业错配等问题引发质疑，研究者还指出大模型易混淆一般局限与关键缺陷；项目主席团队已推出限制投稿、强化互惠审稿及披露AI使用与全部交互记录等措施。
Muse 的实时语音与拟人化形象降低了个人 AI 的交互门槛，并通过承接琐碎需求积累上下文，但研究显示过度使用语音 AI 可能加剧孤独感与情感依赖。
《纽约时报》在Anthropic筹备上市之际调查创始人达里奥·阿莫迪，追溯其经历父亲去世和睾丸癌后转向AI研究的历程，以及离开OpenAI创办Anthropic后对Claude安全、模型福利和前沿AI开发速度的立场。
METR调查显示，Anthropic未公开的Model 4内部综合能力指数（AECI）达178.6，模型能力提升速度自2025年10月起增至此前1.9倍，约80%的研发加速来自AI辅助，内部研究员自报效率提升约12倍。
深圳市大数据研究院与华为联合研发的ASP被NeurIPS 2026接收，该系统基于昇腾910B3和MindSpeed-RL，以队列感知调度优化多实例异步RL训练，生成吞吐最高提升222%、单轮迭代时间最多降低76%，并将电信百卡集群训练周期从3个多月缩短至约2个月。
微软研究院等团队提出全开源的WildAWM，合成个人电脑环境、跨GUI/MCP/CLI任务及验证器，并训练Qwen3.6-35b-a3b和Qwen3.5-4b，两款模型在8个分布外基准上均获提升，相关环境、任务、模型与数据均已开源。