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  1. Redwood Research80

    Redwood Research:CoT 可控性评测存在严重欠引出,优化提示词可将合规率提升 2-3 倍

    Redwood Research 博文指出 CoTControl 评测(要求推理模型在思维链中遵守格式约束)存在严重欠引出,当前模型的 CoT 可控性数字可能无法代表其真实水平。

    推荐理由:作者用 Claude Opus 4.6 迭代提示词,把开源模型的 CoTControl 合规率提升约 2-3 倍,提示读者重新审视系统卡中 CoT 可控性数字的代表性。

  1. Anthropic80

    Anthropic 前沿红队发布评测,衡量 AI 模型的情报定位与常规武器开发能力

    Anthropic 前沿红队发布新评测,衡量模型在战术情报定位(如依据碎片信息定位人员)与常规武器开发(如编写无人机打击移动目标的制导代码)上的能力。

    推荐理由:Anthropic 红队公开了情报定位与常规武器开发两类能力评测,并给出各模型在模拟任务上的具体差距,可作为判断军事领域滥用风险的参照。

  1. Anthropic75

    Anthropic 红队研究新兴多智能体系统的行为模式与失效问题

    Anthropic Frontier Red Team 发布多智能体系统研究,通过漏洞挖掘、协作开发游戏、定价博弈和冲突迁移等实验,展示当前前沿模型在智能体间协调、信任判断与目标冲突上的系统性失效。

    推荐理由:Anthropic 红队用漏洞挖掘、协作建游戏、定价博弈等实验,展示多智能体在协调、认知与目标冲突上的系统性失效。

  1. Anthropic82

    Anthropic 用 Claude 发现 HAWK 与 AES 密码学弱点

    Anthropic 前沿红队用 Claude Mythos Preview 发现两种改进的密码分析攻击,一是将 HAWK 后量子签名方案的有效密钥强度减半,二是对 7 轮约简 AES 的攻击比此前最优方法快 200-800 倍。

    推荐理由:Anthropic 用 Claude 在 60 小时内把 HAWK 的有效密钥强度减半,并给出 AES 约简轮攻击提速 200-800 倍的完整论文与验证过程。

  1. Anthropic71

    Anthropic 与 Andon Labs 发布 Drone-Bench,评测 AI 自主操控无人机执行监视任务

    Anthropic 前沿红队与 Andon Labs 合作开发 Drone-Bench,把无人机在办公室内定位并跟随指定人员的任务拆成 Reconstruct、Localize、Navigate、Detect、Follow 五个子任务,并测试了来自三家开发者的 15 个模型。

    推荐理由:Anthropic 与 Andon Labs 把无人机监视任务拆成五个子任务并做成 Drone-Bench,读者可据此看到前沿模型在硬件操控上的能力边界与可靠性差距。

  1. Anthropic62

    Anthropic 红队发布 Embody 基准:测试语言模型控制机器人的能力

    Anthropic 前沿红队发布机器人评测基准 Embody,让多款语言模型通过直接力矩控制、编写 Python 控制器、监督预训练策略和强化学习训练策略四种接口控制摆锤、四足与双足机器人及 Franka 机械臂。

    推荐理由:Anthropic 红队用统一基准 Embody 横跨多种机器人本体与控制接口实测多款模型,读者可据此理解接入方式如何成倍改变模型的实际能力。

  1. Anthropic80

    Anthropic 发布 LLM ATT&CK Navigator,将 832 个账号的 AI 网络攻击映射到 MITRE ATT&CK

    Anthropic 前沿红队发布 LLM ATT&CK Navigator,把 2025 年 3 月至 2026 年 3 月间因违反使用政策被封禁的 832 个账号的 13,873 次恶意行为映射到 MITRE ATT&CK V18,覆盖全部 14 个战术和 482 个子技术。

    推荐理由:Anthropic 把 832 个被封账号的 AI 滥用行为映射到 MITRE ATT&CK,并给出 ARiES 风险评分方法,可看攻击者如何从造工具转向自主编排。

已经到底了