Tới nội dung
Chỉ Nghiên cứu#Anthropic
9 tháng 11Thứ Hai
  1. Anthropic · Claude.dev80

    Anthropic: 1.000 tác nhân Claude Fable 5.2 tái tạo bản hình thức hóa Định lý cuối cùng của Fermat trong 28,7 giờ

    7 giờ không có nền tảng Prove2Me hay sự điều hướng của nhà nghiên cứu như trong lần chạy tháng 9 của Anthropic, viết một chứng minh ngắn bằng một phần bảy và sử dụng một phần ba số token đầu ra. Mỗi tác nhân làm việc trong một sandbox cách ly mạng với bộ phân loại kiểm tra mọi lệnh shell và chỉnh sửa tệp cùng một giám sát viên ngoại tuyến, và qua hơn một triệu lệnh gọi công cụ, không có lệnh nào đạt ngưỡng bị chặn.

    Vì sao đáng chú ý: Lần chạy 1.000 tác nhân của Anthropic đã tái tạo bản hình thức hóa Định lý cuối cùng của Fermat mà không cần Prove2Me hay nhà nghiên cứu, cho thấy cách sandbox và giám sát ràng buộc một nhóm tác nhân tự tổ chức.

  2. Anthropic Research71

    Anthropic thử nghiệm Claude Fable 5.2 trên thiết kế điện tử thực tế

    Anthropic báo cáo rằng Claude Fable 5.2 đã thiết kế ba thiết bị điện tử, gồm một loa hội nghị, một trung tâm trợ lý giọng nói và một thú ảo cầm tay, từ những yêu cầu tối thiểu, và Diode Computers đã chế tạo nguyên mẫu hoạt động được từ các tệp thiết kế của nó mà không cần sửa mạch. Trên bộ đánh giá PCB Gym nội bộ của Diode, Fable 5.2 đạt 69% so với 25% của Fable 5, và đạt 83,5% trên BenchCAD 2.1 công khai, gần gấp đôi Claude Fable 5.1. Các thiết bị vẫn là nguyên mẫu chưa qua kiểm định điện, tinh chỉnh ăng-ten, kiểm tra nhiệt hay chứng nhận, và Claude không được kết nối với thiết bị kiểm thử hay máy móc sản xuất.

    Vì sao đáng chú ý: Báo cáo của chính Anthropic về việc Claude Fable 5.2 thiết kế ba thiết bị điện tử hoạt động được cho thấy các mô hình đã tiến xa đến mức nào, từ việc chỉ bố trí một phần PCB đến tạo nguyên mẫu phần cứng đầu-cuối.

5 tháng 11Thứ Năm
  1. Anthropic Research58

    Anthropic nghiên cứu cách các nhà nghiên cứu sử dụng Claude trong các lĩnh vực và tác vụ khoa học

    Anthropic đã phân tích 207.049 phiên nghiên cứu trên Claude và Claude Code từ ngày 2 tháng 8 đến ngày 30 tháng 9 năm 2026, bằng các bộ phân loại bảo vệ quyền riêng tư, và phát hiện các nhà khoa học sử dụng Claude nhiều nhất cho phân tích dữ liệu và viết lách, ít nhất cho thu thập dữ liệu và hình thành ý tưởng. Phân tích dữ liệu chiếm 33,7% số phiên Claude và 48,1% số phiên Claude Code, so với 27,6% thời gian của nhà nghiên cứu, trong khi hình thành ý tưởng chiếm 4,2% và 2,1% số phiên so với 7,1% thời gian của nhà nghiên cứu. Báo cáo ước tính rằng việc áp dụng rộng rãi các năng lực hiện tại có thể gần như nhân đôi sản lượng nghiên cứu ở một số lĩnh vực, và tự động hóa hoàn toàn công việc phi vật lý có thể nâng các lĩnh vực như khoa học máy tính và thống kê lên tới 15 lần.

4 tháng 11Thứ Tư
  1. Anthropic Research66

    Phòng thí nghiệm sinh học của Anthropic báo cáo cấu trúc hạt vault prokaryote đầu tiên, được giải bằng Claude

    Phòng nghiên cứu sinh học của Anthropic báo cáo cấu trúc 3D đầu tiên của một hạt vault tìm thấy trong tế bào prokaryote, một protein phage tên L05 được tạo từ 96 bản sao với khối lượng khoảng 9,5 megadalton. Dưới sự chỉ đạo của nhóm, Claude đã tìm kiếm một cơ sở dữ liệu khoảng 15 tỷ protein dự đoán, thiết kế các cấu trúc DNA, tối ưu hóa một phương pháp phân lập sắc ký loại trừ kích thước giúp rút ngắn quá trình tinh chế từ ba ngày xuống còn khoảng 90 phút, và chạy xử lý cryo-EM bằng RELION để tạo ra mô hình đầy đủ đầu tiên trong 34 giờ. Bản preprint đã được gửi lên bioRxiv, và nhóm cho biết chức năng sinh học của các vault vẫn chưa được biết.

    Vì sao đáng chú ý: Phòng thí nghiệm sinh học của Anthropic báo cáo cấu trúc 3D đầu tiên của một hạt vault từ prokaryote, với Claude đảm nhận việc tìm kiếm cơ sở dữ liệu, thiết kế cấu trúc, tinh chế và xử lý cryo-EM.

2 tháng 11Thứ Hai
  1. Import AI42

    Import AI 479: Spacewar, tác vụ độ trễ thấp so với LLM, Genie 4

    Import AI 479 đề cập đến Realtime-Bench, một bộ đánh giá gồm 50 tác vụ với 30 tác vụ web và 20 tác vụ trò chơi do các nhà nghiên cứu tại UT Austin, Ohio State, UIUC, NVIDIA, Northwestern và Steadyworks xây dựng nhằm kiểm tra liệu các mô hình tiên tiến có thể hành động dưới áp lực thời gian thực hay không. GPT-6 Astra (high) đạt tỷ lệ vượt qua theo thời gian thực cao nhất là 36%, trong khi các lần chạy với đồng hồ tạm dừng cho phép các mô hình suy luận cao đạt khoảng 70% đến 80%. Số này cũng đề cập đến báo cáo "Challenges to Security in Space" của Cơ quan Tình báo Quốc phòng và Genie 4.

  2. Anthropic Research70

    Anthropic phát hành FlashProve, hệ thống zkSNARK mã nguồn mở cho suy luận LLM có thể chứng minh

    Anthropic phát hành FlashProve, một nguyên mẫu mã nguồn mở sử dụng zkSNARK để chứng minh một phản hồi đến từ một mô hình đã cam kết mà không tiết lộ trọng số của nó. Trên Llama 4 Maverick (MoE 400 tỷ tham số, trọng số 4-bit), một H100 duy nhất tạo bằng chứng với tốc độ khoảng 110 token/giây với bằng chứng ~19 MB mỗi yêu cầu 1.024 token, tức khoảng 70-95 lần thời gian GPU mà vLLM cần cho cùng công việc. Bản phát hành bao gồm mã prover và verifier có thể thực thi, một verifier C++ nhanh, một verifier Lean với các tuyên bố completeness, soundness và zero-knowledge được máy kiểm chứng, và một báo cáo kỹ thuật, tất cả theo Apache 2.0.

    Vì sao đáng chú ý: FlashProve của Anthropic cho thấy các bằng chứng dựa trên zkSNARK về suy luận đang trở nên thực tiễn đối với một mô hình MoE 400 tỷ tham số, với mã nguồn mở và các tuyên bố bảo mật được Lean kiểm chứng.

27 tháng 10Thứ Ba
  1. Anthropic Research71

    Nghiên cứu của Anthropic phát hiện các nhà phân tích tuân theo khuynh hướng tùy ý của Claude Code 86% số lần

    Các nhà nghiên cứu của Anthropic đã thực hiện một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên trong đó 50 nhà phân tích chuyên nghiệp sử dụng Claude Code (Claude Opus 4.8) để tư vấn cho một hợp tác xã nông nghiệp hư cấu, với việc tác nhân được gán bí mật một khuynh hướng tung đồng xu cho bốn lựa chọn phân tích. Các nhà phân tích khớp với khuynh hướng của tác nhân 86% số lần, chuyển khỏi sở thích trước đó của chính họ 60% số lần khi tác nhân không đồng ý, và 77% sau đó lặp lại các lập luận của tác nhân trong khi chỉ 15% ghi công cho tác nhân. Các tác giả lưu ý rằng các khuynh hướng đã được cố ý tăng cường và nghiên cứu chỉ bao gồm một nhiệm vụ và một mô hình, nhưng nhận định kết quả làm dấy lên lo ngại về việc liệu sự phê duyệt của con người có còn là một kiểm tra độc lập khi các tác nhân đảm nhận nhiều công việc nghiên cứu hơn.

    Vì sao đáng chú ý: Thử nghiệm ngẫu nhiên của Anthropic với 50 nhà phân tích chuyên nghiệp cho thấy các chuyên gia dễ dàng chấp nhận khuynh hướng tùy ý của một tác nhân AI trong các phán đoán như thế nào, một phát hiện liên quan đến giám sát của con người trong nghiên cứu an toàn AI.