Anthropic 推出 Claude in Chrome 浏览器扩展，向付费用户开放
Anthropic 推出 Claude in Chrome 扩展，面向所有付费计划开放，可读取当前登录页面并代替用户点击、输入和填写表单。
推荐理由：官方产品页说明了 Claude in Chrome 的能力边界、三种访问方式和安全机制，读者可据此判断是否将其纳入自己的浏览器工作流。
Anthropic / Claude
全部主题Anthropic 的全部动态：Claude 系列模型、Claude Code、安全研究路线与公司进展的持续追踪。
148条精选相关主题OpenAI / ChatGPTGoogle / Gemini安全对齐
最新精选
第 61–80 条 · 共 148 条Anthropic：The Institute（旗舰研究长文 · 网页）精选AI 评分7676 Anthropic：The Institute（旗舰研究长文 · 网页）精选AI 评分6767 Anthropic 发布 Claude Science 科研工作台公测版
Anthropic 发布 Claude Science，一款面向科学家的 AI 工作台应用，目前为 macOS、Windows 和 Linux 上的公开 beta，面向 Pro、Max、Team 和 Enterprise 计划。
推荐理由：官方产品页列出可复现分析、60+ 科学数据库连接和 HPC 计算管理等具体能力，读者可据此判断它对科研工作流的影响。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7979 Anthropic 工程指南：构建高效 Agent 的简单可组合模式
Anthropic 基于与数十个团队合作的经验发布构建高效 Agent 的工程指南，主张用简单、可组合的模式而非复杂框架，并区分了工作流与 Agent 两类系统。文章给出增强 LLM 这一基础构件，以及提示链、路由、并行化、编排者-工作者、评估者-优化者五种工作流模式，并建议仅在简单方案失效时增加复杂度；附录还讲解了工具提示词工程与 Agent-计算机接口（ACI）设计实践。
推荐理由：Anthropic 基于大量客户实践总结了构建智能体的可组合模式与工具设计方法，开发者可直接对照自己的场景选用。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Claude Code 智能体编码最佳实践指南
Anthropic 发布 Claude Code 智能体编码最佳实践指南，指出上下文窗口是最需要管理的资源，性能会随上下文填满而下降。指南覆盖给 Claude 提供可运行的验证标准、先探索再规划再编码、编写精简 CLAUDE.md、配置权限与 hooks、用子代理隔离调查、用 /clear 和 /rewind 管理会话，以及并行会话、非交互模式和对抗式审查等规模化用法。
推荐理由：Anthropic 官方系统梳理 Claude Code 使用模式，围绕上下文管理与验证闭环给出可直接套用的实践方法。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7676 Anthropic 工程博客详解 AI 智能体的有效上下文工程方法
Anthropic 应用 AI 团队发文阐述上下文工程，定义为在 LLM 推理过程中筛选和维护最优 token 集合的策略，将其视为提示工程的自然演进。文章指出所有模型都存在 context rot 现象，上下文应被当作边际收益递减的有限资源。
推荐理由：Anthropic 提出上下文工程是提示工程的演进，并给出压缩、结构化笔记、子智能体三种应对长任务的具体方法，可直接迁移到智能体开发。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7676 Anthropic 为 Claude Code 推出沙箱功能并开源沙箱运行时
Anthropic 在 Claude Code 中推出基于沙箱的两项新功能：沙箱化 bash 工具（beta 研究预览，可通过 /sandbox 启用并已开源）和 Claude Code on the web。
推荐理由：官方解释了沙箱如何用文件系统和网络双重隔离减少权限弹窗，内测减少 84%，并说明开源实现供其他 Agent 团队参考。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7979 Anthropic 在 Claude 开发者平台推出 Tool Search Tool、Programmatic Tool Calling 和 Tool Use Examples
Anthropic 在 Claude 开发者平台发布三项 beta 功能：Tool Search Tool 按需发现工具、Programmatic Tool Calling 用代码编排工具调用、Tool Use Examples 在工具定义中提供示例。
推荐理由：官方给出了三项工具调用新功能的机制说明和内部测试数字，读者可以据此评估大工具库场景下的上下文与准确性权衡。
Anthropic：Engineering（事故复盘 + 工程实践 · 网页）精选AI 评分7676 Anthropic 工程师复盘如何设计抗 AI 的技术评测
Anthropic 性能优化团队负责人 Tristan Hume 复盘其招聘用 take-home 测试被 Claude 模型逐步击穿的过程：超 1000 名候选人完成过该模拟加速器优化测试，Claude Opus 4 在相同时间内超过多数人类申请者，Claude Opus 4.5 在 2 小时内追平最佳人类成绩。
推荐理由：作者以一手迭代经验说明模型如何逐步击穿技术面试题，并给出设计抗 AI 评测的具体做法与开源挑战。
Transluce（网页）精选AI 评分7575 Transluce 发布迄今最大规模 AI 模型心理健康危机响应独立评测
Transluce 发布针对主流 AI 模型心理健康危机响应的独立评测，模拟超过 50000 场对话、逾 100 万条消息，覆盖 77 个模型变体，并与 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 合作获取脱敏真实使用数据。
推荐理由：原文给出了模拟规模、模型代际对比结果和开放数据集，读者可以据此了解 AI 心理健康安全评测的现状与方法。
TensorZero：实验与工程博客精选AI 评分6767 TensorZero：别只比每百万 token 单价，LLM API 的隐藏成本在 tokenizer
TensorZero 指出每百万 token 单价（$/MTok）不能反映 LLM API 真实成本，因为各家 tokenizer 对相同输入产生不同 token 数。
推荐理由：原文用实测数据说明 token 计数差异会让实际成本偏离标价，读者可据此修正自己比较模型价格的方法。
Berkeley RDI：Blog（AI 安全与评测）精选AI 评分7777 Berkeley RDI 联合 Anthropic、OpenAI、Google 发布 ExploitGym 基准：898 个真实漏洞测试 AI 智能体自主攻击能力
UC Berkeley 等机构及 Anthropic、OpenAI、Google 发布 ExploitGym 基准，含 898 个真实漏洞（用户态程序、V8 引擎、Linux 内核），测试 AI 智能体能否把已知漏洞变成完整攻击。
推荐理由：原文给出真实漏洞上智能体自主生成完整攻击代码的成功率和防御绕过数据，读者可据此评估 AI 对攻防两侧的实际影响。
Prime Intellect（网页）精选AI 评分7575 Prime Intellect 用 nanoGPT speedrun 评测 18 个前沿模型的自主研究能力
Prime Intellect 在 nanoGPT optimizer speedrun 上开展 153 次自主运行、覆盖 18 个前沿模型，每次运行使用 8xH200s、最长持续八天，baseline 为 3,290 steps，人类纪录为 2,600。
推荐理由：实验规模和全部 trace 公开，模型差距主要来自实验执行而非想法本身，这个发现值得一看。
Fireworks AI（网页）精选AI 评分6868 Fireworks AI 发布 FireRouter with Opus，编码成本降 57%
Fireworks AI 推出 FireRouter with Opus，在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按每轮任务做缓存感知路由，首次可作为独立 serverless 端点供任意 Fireworks 账号调用。
推荐理由：厂商给出内部 A/B 测试的成本与准确率数据，读者可以据此评估缓存感知路由在编码工作流中的省费空间。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分6868 Dario Amodei 撰文回应 DeepSeek 并为芯片出口管制辩护
Anthropic CEO Dario Amodei 发文认为 DeepSeek 的发布不削弱美国对华芯片出口管制的理由，反而使其更重要。他提出缩放定律、移动曲线、转移范式三个动态，称 DeepSeek-V3 是沿预期成本下降曲线的合理结果而非独特突破，R1 则复现了 OpenAI o1 的思路。
推荐理由：作者以成本曲线分析逐条回应 DeepSeek 低成本冲击的说法，读者可借此检验出口管制论点的实际依据。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分6767 Dario Amodei 撰文呼吁加速 AI 可解释性研究
Dario Amodei 发表长文《The Urgency of Interpretability》，主张可解释性研究与模型能力正在赛跑，必须在强大 AI 到来前理解模型内部机制。
推荐理由：作者本人是可解释性研究的当事方，文中给出技术进展、2027目标和政策主张，读者可以据此了解这个方向的路线图。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分7575 Dario Amodei 发布长文阐述 AI 指数级进展下的政策主张
Anthropic CEO Dario Amodei 发表长文，认为 AI 规模化定律推进迅速而政策制定太慢，呼吁在监管与公共安全、宏观经济与税收、科学创新、国家权力与公民自由、地缘政治五个领域重构政策。
推荐理由：Dario Amodei 以第一人称提出五领域 AI 政策主张并附 Anthropic 立法提案，读者可以据此了解行业头部公司对监管的立场。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分7171 Dario Amodei 提出放缓前沿 AI 能力步伐的三步计划
Anthropic 创始人 Dario Amodei 撰文呼吁在继续推进 AI 的同时放缓模型能力提升速度，给安全工作留出时间，并称 recursive self-improvement 自今夏起已在行业内加速、6–12 个月内类似 OAI-HF 的智能体群体可能造成更大规模破坏。
推荐理由：作者以当事方身份提出分阶段放缓前沿模型能力的三步计划，并宣布 Anthropic 单方面承诺引入嵌入式第三方评估者。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分6868 Dario Amodei 长文《Machines of Loving Grace》展望强大 AI 如何造福世界
Anthropic CEO Dario Amodei 发表长文，描绘强大 AI 若一切顺利可能在 5-10 年内压缩未来 50-100 年生物医学进步的愿景。他定义强大 AI 为超过诺贝尔奖得主智力、可自主完成数天至数周任务的系统，并提出以智能的边际回报为核心的分析框架，聚焦生物学与健康、神经科学与心理健康、经济发展与减贫、和平与治理、工作与意义五大领域。
推荐理由：Anthropic CEO 本人撰写的长文，系统给出强大 AI 在五个领域造福社会的具体预测与分析框架，观点源自第一手思考。
Dario Amodei：Blog（网页）精选AI 评分7474 Dario Amodei 发文《技术的青春期》：剖析强大 AI 的五类风险并给出应对路线
Anthropic CEO Dario Amodei 于 2026 年 1 月发表长文，认为强大 AI（能在数据中心复现数百万个超越诺奖得主水平的智能体）可能最快 1-2 年内到来，人类正进入类似青春期的考验期。
推荐理由：Dario 以当事方身份系统梳理五类 AI 风险及 Anthropic 已落地的对齐、可解释性和监管实践，可帮助读者建立务实的风险框架。
Claude：Blog（网页）精选AI 评分7272 Claude 合并 Cowork 与聊天，并推出 Claude Docs、Slides 和 Design 集成
Anthropic 宣布 Claude Cowork 与聊天合并为一个 Claude，任务不再需要用户选择入口，可在合上电脑后继续完成。同时发布 Claude Docs 和 Claude Slides，Claude Design 也可在对话中直接使用，三者均在付费计划上处于 beta。
推荐理由：官方说明了 Cowork 与聊天合并的原因和落地方式，读者可以据此判断现有工作流会受哪些影响。