Anthropic 发布网络安全计划 Project Glasswing，联合 AWS、Apple、Google、Microsoft、NVIDIA、JPMorganChase 等机构，将未公开模型 Claude Mythos Preview 用于防御性安全工作，并向 40 多家关键软件基础设施相关组织开放接入。
Anthropic 称，该模型在数周内已发现数千个高危零日漏洞，涉及主要操作系统、浏览器及其他重要软件，部分漏洞已完成修补。公司承诺为该项目提供最高 1 亿美元模型使用额度，并向开源安全组织直接捐赠 400 万美元；该模型暂不计划全面开放，Anthropic 计划在 90 天内公开阶段性成果。
Anthropic
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The New Yorker 基于 Ilya Sutskever 的秘密备忘录、Anthropic CEO Dario Amodei 在 OpenAI 任内撰写的逾 200 页详细私人笔记及百余名知情人士采访发布深度调查，指控 OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）长期存在欺骗行为与权力操纵。勾勒出一位“取悦型人格”与“缺乏良知”并存的领导者形象。
以下是我们总结的报告文章。
2023 年秋天，OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 与董事会成员秘密讨论后解雇 CEO Sam Altman，指控其长期存在撒谎、误导董事会及高管、隐瞒安全协议等行为，并提供 70 页 Slack 记录、人事文件等证据。董事会随即以“沟通不坦诚”为由解雇 Altman，引发轩然大波。微软及投资者震惊，试图寻找贪污或性骚扰证据却一无所获。Altman 在旧金山豪宅设立“流亡政府”，盟友指责董事会由“有效利他主义者”发动政变。员工联名信要求其回归，投资方 Thrive 暂停注资，微软宣布另立新项目。不到五天，Altman 复职，员工称之为“Blip”。Sutskever、Helen Toner 和 Tasha McCauley 失去董事会席位，新成员经与 Altman 密切协商后加入。
Altman 宣称 AI 将解决气候等难题，但也承认行业存在泡沫。被解雇后，董事会指责他习惯性欺骗，他回应“无法改变个性”。一名在场董事认为他的言外之意是“我就是会撒谎，而且不打算改”。早年他便习惯夸大事实，吹嘘乒乓球冠军却球技垫底；在 Y Combinator 时期，创始人 Graham 私下称“Sam 一直在对我们撒谎”。2015 年他与马斯克共创并命名了 OpenAI，承诺安全优先。马斯克因要求控制权被拒后退出。内部记录显示，早在 2017 年创始人对非营利结构就有私下的怀疑。2023 年他承诺将 20% 算力用于安全研究，实际仅 1 - 2%，该团队次年解散。他向董事会隐瞒 GPT-4 功能未经批准等事实。董事会解雇他后被逆转。微软高管称其可能成为“麦道夫级骗子”。他缺乏技术专长，却拥有“绝地心灵控制”般的说服力，有人将他的复职比作“AGI 破盒而出”。
Altman 复职后，同意以外部独立“审查”取代调查，但律师事务所的审查并未形成书面报告，仅对两位新董事会成员作口头简报。有知情者称“审查并未得出 Sam 是诚实典范的结论”，但刑事犯罪后认定他可留任 CEO。缺乏书面记录使指控被最小化。Altman 通过投资网络和冻结竞争对手投资者的手段巩固权力，前同事 Murati 在离职后遭其盟友 Joshua Kushner 电话隐晦威胁。Altman 声称自己在 OpenAI 没有股权，但通过 Y Combinator 基金间接持有，且未来可能改变。一位前员工转述他说：“我不在乎钱，我更在乎权力。”
他公开呼吁 AI 监管，私下游说削弱法案，并从支持拜登转向向特朗普捐款，成为其青睐的科技巨头。Altman 常将 AGI 比作曼哈顿计划，但视听众不同灵活切换立场：对情报官员宣称中国已启动“AGI 曼哈顿计划”以争取数十亿政府资金，却从未提供证据；对关注安全的群体则强调需要谨慎与国际协作。内部曾讨论“国家计划”——通过让中美俄等国竞标来获利，被一名政策顾问斥为“难道要把它卖给普京？”，最终因员工威胁辞职而放弃。他转向中东筹资，与阿联酋间谍头子密切往来，秘密计划建芯片厂但未告知董事会。特朗普上任后他宣布“星门”五千亿基建计划，并将 OpenAI 技术整合至五角大楼，公司估值暴增但用户流失，高管离职。
Altman 将自己前后不一的行为解释为适应快速变化的“善意的进化”，而非他人指控的“长期骗局”。然而 OpenAI 已关闭多个安全团队，超级对齐与 AGI 就绪团队相继解散，其 IRS 申报表中“安全”一词不再出现。未来生命研究所给 OpenAI 的“存在安全”评分为 F。公司正面临七起 wrongful death 诉讼，指控 ChatGPT 诱导自杀与谋杀。Altman 承认，若模型“只说百分百确定的话”就会失去用户喜爱的“魔力”。这场关于信任与安全的辩论，远未结束。
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GitHub 一则热议 Issue 梳理 2026 年 1 月底至 4 月初的 6852 份 Claude Code 会话日志后称，相关模型思考深度较早期约 2200 字符降至约 720 字符，复杂工程任务表现明显下滑，并出现无视指令、仓促改码、提前终止等问题。
Claude Code 团队成员 Boris 回应称，redact-thinking 只是隐藏思考内容的界面变更，不影响实际推理；2 月 9 日启用自适应思考、3 月 3 日默认采用 Medium effort，用户可通过设置关闭或调高思考强度。
Claude-code/issues/42796
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Cursor 称以“warp decode”重构 MoE 解码后，Blackwell GPU 小批量推理吞吐提升 1.84 倍
Cursor 公布一项名为“warp decode”的 MoE 推理方案，称其在 Blackwell GPU 的小批量自回归解码场景中，将计算组织方式从“围绕专家”改为“围绕输出”，把传统路径中 8 个阶段里的 5 个数据整理环节去掉，并将整个 MoE 计算层压缩为两个 kernel。按文中说法，这一做法适用于小批量 decode，不是对专家中心执行方式的通用替代；在 prefill 和大批量推理中，后者仍然更有优势。
Cursor 称，该方案在其内部推理系统、基于 NVIDIA B200 GPU 运行的 Qwen-3 风格模型测试中，吞吐提升 1.84 倍，且输出结果与完整 FP32 参考相比“接近程度”提升 1.4 倍；在 B = 32 时可持续达到 3.95 TB/s 带宽，约为其测得 6.8 TB/s 峰值的 58 ％。文中还称，warp decode 通过取消中间激活量化、减少中间缓冲区和跨 warp 同步，提升了生成阶段性能与数值精度。
Cursor
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Cursor 公布一项名为“warp decode”的 MoE 推理方案，称其在 Blackwell GPU 的小批量自回归解码场景中，将计算组织方式从“围绕专家”改为“围绕输出”，把传统路径中 8 个阶段里的 5 个数据整理环节去掉，并将整个 MoE 计算层压缩为两个 kernel。按文中说法，这一做法适用于小批量 decode，不是对专家中心执行方式的通用替代；在 prefill 和大批量推理中，后者仍然更有优势。
Cursor 称，该方案在其内部推理系统、基于 NVIDIA B200 GPU 运行的 Qwen-3 风格模型测试中，吞吐提升 1.84 倍，且输出结果与完整 FP32 参考相比“接近程度”提升 1.4 倍；在 B = 32 时可持续达到 3.95 TB/s 带宽，约为其测得 6.8 TB/s 峰值的 58 ％。文中还称，warp decode 通过取消中间激活量化、减少中间缓冲区和跨 warp 同步，提升了生成阶段性能与数值精度。
Cursor
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Anthropic 宣布与谷歌和博通签署新协议，获得多吉瓦级下一代 TPU 算力，预计自 2027 年起陆续上线，用于支撑 Claude 前沿模型训练和全球客户需求。新增算力中的绝大部分将部署在美国，这也是其在 2025 年 11 月提出 500 亿美元美国计算基础设施投资承诺后的又一次扩张。
Anthropic 称，这是公司迄今最大规模的算力承诺。其 2026 年收入年化运行率已超过 300 亿美元，高于 2025 年底约 90 亿美元；年化支出超过 100 万美元的企业客户数量也已从今年 2 月披露的 500 多家增至目前的 1,000 多家。公司同时表示，将继续同时使用 AWS Trainium、谷歌 TPU 和英伟达 GPU，亚马逊仍是其主要云服务提供商和训练合作伙伴。
Anthropic
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OpenAI、Anthropic 和 Google 罕见联手，遏制中国竞争对手蒸馏美国 AI 模型
OpenAI、Anthropic 和 Alphabet 旗下 Google 已开始罕见协作，通过 Frontier Model Forum 共享有关“对抗性蒸馏”的信息，试图遏制中国竞争对手未经授权提取美国前沿 AI 模型输出、复制其能力。美国 AI 公司认为，这类做法既可能以更低成本复制产品、分流客户，也可能带来国家安全风险。
OpenAI 已确认参与这一信息共享行动，并提到其近期提交给美国国会的备忘录，指称 DeepSeek 试图“搭便车”利用 OpenAI 和其他美国前沿实验室开发出的能力。报道同时称，这类共享目前仍较有限，相关公司对现有反垄断指引下哪些信息可以互通仍存疑，希望美国政府给出更明确边界。
Bloomberg
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OpenAI、Anthropic 和 Alphabet 旗下 Google 已开始罕见协作，通过 Frontier Model Forum 共享有关“对抗性蒸馏”的信息，试图遏制中国竞争对手未经授权提取美国前沿 AI 模型输出、复制其能力。美国 AI 公司认为，这类做法既可能以更低成本复制产品、分流客户，也可能带来国家安全风险。
OpenAI 已确认参与这一信息共享行动，并提到其近期提交给美国国会的备忘录，指称 DeepSeek 试图“搭便车”利用 OpenAI 和其他美国前沿实验室开发出的能力。报道同时称，这类共享目前仍较有限，相关公司对现有反垄断指引下哪些信息可以互通仍存疑，希望美国政府给出更明确边界。
Bloomberg
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科学家通过基因改造烟草合成五种天然致幻剂，产量最高提升 40 倍
以色列魏茨曼科学研究所等机构的研究人员在《科学进展》（Science Advances）发表成果，通过基因工程改造本氏烟草，使其能够合成包括 DMT、西洛西宾（致幻真菌成分）及 5-MeO-DMT（蟾蜍分泌物成分）在内的五种天然致幻类物质。该系统利用植物内源的色氨酸作为原料，实现了跨越植物、真菌和动物界的生物合成路径重组，并能产生非天然的卤化衍生物。
研究团队利用 AlphaFold3 预测蛋白质结构并进行定向突变，成功将 5-MeO-DMT 的产量提升了 40 倍。这一突破为抑郁症、焦虑症和创伤后应激障碍（PTSD）等精神疾病的药物开发提供了高效、可持续且“零残忍”的生产平台，有望解决传统提取方式导致的生态破坏和过度采挖问题。
Science Advances | Science
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以色列魏茨曼科学研究所等机构的研究人员在《科学进展》（Science Advances）发表成果，通过基因工程改造本氏烟草，使其能够合成包括 DMT、西洛西宾（致幻真菌成分）及 5-MeO-DMT（蟾蜍分泌物成分）在内的五种天然致幻类物质。该系统利用植物内源的色氨酸作为原料，实现了跨越植物、真菌和动物界的生物合成路径重组，并能产生非天然的卤化衍生物。
研究团队利用 AlphaFold3 预测蛋白质结构并进行定向突变，成功将 5-MeO-DMT 的产量提升了 40 倍。这一突破为抑郁症、焦虑症和创伤后应激障碍（PTSD）等精神疾病的药物开发提供了高效、可持续且“零残忍”的生产平台，有望解决传统提取方式导致的生态破坏和过度采挖问题。
Science Advances | Science
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OpenAI 发布了一系列名为《智能时代的产业政策》的提案，旨在应对“超级智能”可能带来的社会变革。该公司认为，随着 AI 技术向超越人类能力的水平演进，现有的政策框架已不足以应对挑战。为此，OpenAI 计划于今年 5 月在华盛顿特区开设新办公室，并提供最高 100 万美元的 API 额度及 10 万美元现金资助，以启动关于 AI 政策的跨界讨论。
提案核心建议重构税收体系，对因自动化获利的企业征收更高税收，甚至对替代人工的系统征税。在保障民生方面，OpenAI 提议建立类似于主权财富基金的公共投资基金，定期向民众发放收益，并推行不随雇主变动的“便携式福利”及缩短工时等措施。此外，公司试图在政治立场上保持平衡，既支持加强电网建设以应对 AI 竞争，也主张在识别和遏制危险 AI 系统方面赋予政府更大的评估权。
OpenAI | The Wall Street Journal
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Anthropic 成长主管 Amol Avasare 日前分享，这家估值 3800 亿美元的 Claude 开发商正通过极度透明的沟通机制对抗大企业病。公司内部为每位员工（含 CEO Dario Amodei）设立公开的 Slack「笔记本」频道，打破部门间信息孤岛，鼓励跨层级直接交流。
Avasare 指出，公司文化明确鼓励员工直接挑战高层决策。在近期一场全公司大会后，有员工因不认同 Amodei 的观点，直接在其 Slack 频道留言质疑，引发大规模公开辩论。这种打破传统「指挥链」的做法，旨在防范群体迷思，确保涉及 AI 安全的高风险研究能获得基层及时反馈。
mashdigi
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受“氛围编程”（Vibe Coding）及 AI 工具普及影响，苹果 App Store 的应用提交量在 2026 年第一季度达到 235,800 个，同比增长 84%。研究机构 Sensor Tower 的数据显示，自 2025 年起提交量便持续攀升，全年总量接近 60 万个。
面对激增的审核压力，苹果表示已引入 AI 辅助人工审核，目前 90% 的申请能在 48 小时内完成，平均审核时间为 1.5 天。苹果正严厉打击部分 AI 编程类应用，防止其在绕过 App Store 审核机制的情况下在设备端直接生成并分发新应用，以维护平台的安全与生态质量。
AppleInsider
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《战地 6》音频团队近日透露，为了在游戏中实现极致真实的音效表现，开发人员在录音过程中采取了大量极端手段，包括从吊车上坠落汽车、射击真实车辆以及摧毁砖墙和集装箱。高级技术音效设计师 Goncalo Tavares 表示，团队坚持“现实优先”的原则，认为直接记录现实比后期模拟更能还原质感。为此，团队甚至跟随瑞典军队进行演习录音，并尝试将麦克风埋入地下或放置在建筑物内部，以捕捉振动和隔墙传导的真实听感。
在实地采集过程中，团队不仅录制了大量武器射击声，还曾因近距离捕捉子弹撞击声而导致录音设备损毁。对于坦克炮弹、火炮或火箭弹等难以实地安全采集的大型投射物音效，团队则会参考专业的付费音效库。这种对细节的追求旨在确保游戏中的每一次爆炸和环境破坏都能为玩家提供身临其境的听觉体验。
TechRadar
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《自然》杂志与 Grounded AI 的最新调查显示，生成式 AI 制造的“幻觉引用”正大规模污染学术文献。分析指出，2025 年全球约 700 万篇科研出版物中，估计有超过 11 万篇包含虚假参考文献。这些被称为“科学怪人（Frankenstein）”的引用往往由真实论文片段拼凑而成，具有极高的欺骗性，导致计算机科学等领域的虚假引用率从 2024 年的 0.3% 飙升至 2025 年的 2.6%。
目前，包括 Elsevier、Springer Nature 和 Wiley 在内的五大出版商均已受到波及，部分期刊在 2026 年 1 月甚至因虚假引用拒绝了高达 25% 的投稿。为应对这一趋势，出版商正紧急引入 AI 筛查工具，通过校验 DOI、标题及数据库匹配度来拦截问题稿件。专家警告，学术界正面临虚假文献“洪水”的冲击，这不仅增加了审稿难度，更严重威胁科研诚信。
Nature
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AI Futures Project 发布 2026 年第一季度更新报告，受 Gemini 3、GPT-5.2 及 Claude Opus 4.6 等新模型表现超预期影响，研究人员显著提前了通用人工智能（AGI）与自动化编程（AC）的时间线预测。其中，自动化编程的实现中值预测已从 2029 年底提前至 2028 年中；而在所有认知任务中达到顶级专家水平的 AI（TED-AI）实现预测也整体提前了约 1.5 年。
报告分析显示，METR 编码时间水平的翻倍速度已从 5.5 个月缩短至 4 个月左右。此外，AI 编程工具在商业化进程中表现强劲，Claude Code 发布仅 9 个月，其年化收入已突破 25 亿美元。研究团队认为，代理化编码（Agentic Coding）的进展速度远超此前预期，行业内关于自动化 AI 研发即将实现的共识正在进一步增强。
AI Futures Project
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苹果公司已正式批准由 Tiny Corp 开发的第三方驱动程序，允许 AMD 和 NVIDIA 的外置显卡（eGPU）在搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 设备上运行。这一突破意味着用户无需再通过禁用系统完整性保护（SIP）等复杂手段，即可利用高性能 GPU 进行 AI 大语言模型的推理与训练。目前该驱动程序主要针对 AI 处理优化，而非游戏用途。
受 AI 智能体热潮影响，大内存版 Mac 机型近期需求激增，导致部分配置交付周期大幅延长，苹果甚至取消了 Mac Studio 的 512 GB 统一内存选项。此次 eGPU 驱动获批为 AI 开发者提供了除昂贵专用 AI 算力设备外的另一种选择，用户可通过 Thunderbolt 或 USB4 接口连接显卡，显著提升本地算力。
Tom's Hardware
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AI 并未取代程序员：全球软件工程职位空缺今年激增 30%
科技招聘分析机构 TrueUp 的最新数据显示，2026 年全球技术人才市场呈现强劲反弹趋势，打破了“人工智能将取代工程师”的普遍担忧。目前，全球软件工程职位空缺数量已突破 6.7 万个，创下三年多以来的最高水平，较 2023 年年中的低谷翻了一番。仅 2026 年以来，相关职位数量就已增长约 30%。
此次招聘回暖主要源于科技公司对 AI 领域的大规模投入，这类研发工作本身需要大量工程师支持。尽管职位总量激增，但由于近年来计算机专业毕业生人数大幅增加，人才市场的竞争程度远超五年前，导致部分求职者仍感压力。TrueUp 创始人 Amit Taylor 指出，目前的招聘数据证明 AI 正在驱动新的用人需求，而非削减岗位总量。
Business Insider
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科技招聘分析机构 TrueUp 的最新数据显示，2026 年全球技术人才市场呈现强劲反弹趋势，打破了“人工智能将取代工程师”的普遍担忧。目前，全球软件工程职位空缺数量已突破 6.7 万个，创下三年多以来的最高水平，较 2023 年年中的低谷翻了一番。仅 2026 年以来，相关职位数量就已增长约 30%。
此次招聘回暖主要源于科技公司对 AI 领域的大规模投入，这类研发工作本身需要大量工程师支持。尽管职位总量激增，但由于近年来计算机专业毕业生人数大幅增加，人才市场的竞争程度远超五年前，导致部分求职者仍感压力。TrueUp 创始人 Amit Taylor 指出，目前的招聘数据证明 AI 正在驱动新的用人需求，而非削减岗位总量。
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英伟达（NVIDIA）在 GTC 2026 大会上再次展示了其“神经纹理压缩”（Neural Texture Compression，简称 NTC）技术。该技术通过小型神经网络取代传统的块压缩算法，在保持甚至提升画质的同时，大幅降低显存（VRAM）占用。在官方演示的场景中，NTC 将显存占用从 6.5 GB 骤降至 970 MB，降幅达 85%；另一项测试显示，原本 272 MB 的未压缩纹理经 NTC 处理后仅需 11.37 MB，压缩效率比传统方式提升约 24 倍。
除 NTC 外，英伟达还介绍了“神经材质”技术，通过 AI 预估光线反应代替复杂的数学计算，使 1080p 渲染速度最高提升 7.7 倍。这些技术利用显卡硬件中的 Tensor Core 运行，不占用基础性能，不仅能缓解显存压力，还将有效缩小游戏安装包体积。目前，微软已将该技术以“协作向量”（Cooperative Vectors）的名义纳入 DirectX 标准，预计不久后将正式应用于游戏开发。
Tom's Hardware | VideoCardz.com
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