Anthropic / Claude

LiteLLM 发布 v1.103.0-dev.1，含 cosign 镜像签名验证

LiteLLM 发布 v1.103.0-dev.1 开发版本，所有 Docker 镜像均使用 cosign 签名，并提供了基于固定 commit hash 和 release tag 两种验证方式。该版本包含大量修复与功能更新，涉及 responses、proxy、MCP、日志、Bedrock、Anthropic 适配器、路由、认证、定价等多个模块。

谷歌向全体工程师开放 Anthropic Claude 模型

谷歌近期通过内部开发平台 Antigravity 向全公司工程师开放 Anthropic 的 Opus 5 模型，此前多数员工被禁止使用 Claude Code、OpenAI Codex 等外部代码工具，仅 DeepMind 团队等有特例。此举反映 AI 代码赛道竞争白热化，谷歌为提升开发效率而转向竞争对手模型。

Strands Agents SDK Python v1.56.0 发布

Strands Agents SDK 发布 Python 版 v1.56.0，新增 Anthropic 服务端工具（如网页搜索）的非覆盖式接入、BM25 搜索策略、TypeScript 版 web fetch 工具，以及双向（bidi）音频转录渲染与生命周期钩子等能力。同时修复了结构化输出重试、Mistral 图像块保留、Bedrock Mantle 模型路

Google ADK Python 发布 v2.9.1，改进 Claude 自适应思考推理可见性

Google ADK Python 发布 v2.9.1 版本，主要改进在使用 Claude 自适应思考能力时对模型推理步骤的可见性。该版本通过确保在自适应思考任务中请求可见思考内容，让开发者能够访问 Claude 模型逐步推理的过程。此次更新以 bug 修复形式提交。

ModelScope 发布 v1.40.1：新增 JAEC 推理与语音分离模型

阿里 ModelScope 发布 v1.40.1 版本，新增 JAEC 原生推理流水线以及 FLA-TF-Locoformer、FLA-T-SepReformer 两个语音分离模型，并加入 Agent IDP 与 MCP/Studio OpenAPI 支持。同时修复了 vLLM Ascend 在 OpenEuler 和 x86 上的构建依赖问题，统一上传环境

前Anthropic员工与METR前COO创立AIUC，为AI智能体提供第三方安全认证

前Anthropic早期员工Rune Kvist与前METR首席运营官Rajiv Dattani共同创立AIUC，为企业的AI智能体提供第三方审计与认证服务，客户包括Cursor、Lovable、Harvey和ElevenLabs。该公司参照网络安全标准SOC 2制定了AIUC-1标准，通过约5000项测试评估智能体在越狱、幻觉和数据泄露等场景下的表现，并生

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荣耀MagicOS 11发布：YOYO执行超100步，推出YOYO Harness框架

荣耀发布MagicOS 11，其AI助手YOYO经过底层架构重做，推出系统级智能体框架YOYO Harness，将模型与手机感知、规划、工具调用整合。YOYO任务执行步骤从14步提升至100步以上，任务闭环率达90%，可调用工具从400个增至700个，并支持跨品牌智能家居、汽车控制及条件触发任务。荣耀同时开放MCP、A2A、Skills、GUI等接口，接入超

VLM 可供性预测瓶颈在于部件定位而非动作知识

该研究将视觉语言模型（VLM）的 affordance 预测拆分为「定位操作部件」与「知道该部件所需动作」两步，在 19 个铰接物体上测试了来自三家开发商的八个模型。开放提示下 push 动作在 64 次评估中仅正确出现一次，八个模型中有七个从未输出 push，表面看像是动作知识缺失。但检查输出发现模型实际在描述与评分不同的部件，在提示中明确命名目标部件后，

英伟达开源 SoL-Pi：AI 自我优化工作流，Token 最高省 64%

英伟达开源了名为 SoL-Pi 的工作流优化 Harness，基于开源项目 Pi 改造，通过让 AI 自动审查并优化 Agent 工作流来降低 Token 消耗和 API 成本。团队让 AI 批量提出 152 个优化想法，经自动化沙盒筛选后仅保留 4 个核心机制，包括合并连续操作、压缩上下文历史、工具输出本地化存储、用小模型提炼日志等。在 535 个可验证环

Arm发布Neoverse CSS N4与AI Portal，布局智能体算力平台

Arm在Arm Everywhere China年度大会上发布Neoverse CSS N4平台，并展示Arm AGI CPU在中国生态的进展。Arm称AGI CPU在同等性能下TDP为300瓦，而x86方案通常为500瓦，可缓解数据中心电力与机架空间压力。同时Arm上线Arm AI Portal开发者平台，首批预优化模型包括通义千问、Google Gemm

大科技AI放缓：安全协议还是卡特尔？

OpenAI CEO Sam Altman、Anthropic CEO Dario Amodei、Google DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 和 SpaceX 的 Elon Musk 在周末大致同意放缓 AI 开发，提出嵌入第三方审计、监管国内实验室和达成全球放缓协议的三步方案。批评者认为这是阻止潜在竞争者、削弱开源运动和规避真

Bryan Cantrill 回应 AI 末日论：专家不应滥用公众信任

前 Anthropic 员工 Jacob Coxon 发推称许多 Anthropic 研究人员相信 AI 可能在本十年末杀死全人类，引发关注。Bryan Cantrill 撰文回应，批评这类末日论调依赖含糊的未来外推（如「黑客攻击关键基础设施」「灭绝级生物武器」），而提出者并非相关领域专家。他警告领域专家不应滥用公众信任，在发出警报时尤其需要谨慎，并呼吁让生

微软发布MAI模型行为准则：人类控制优先，拒绝赋予AI权利

微软AI发布了针对其MAI模型的行为准则，规定人类控制优先，模型不得隐藏行为、不得使用人类无法理解的方式推理，并明确拒绝赋予模型意识、感受或权利。该准则目前不用于训练，经六周公众咨询后将于2026年底修订、2027年起指导模型开发。此举呼应了Anthropic CEO Dario Amodei等人放缓AI发展的呼吁，微软CEO Satya Nadella及O

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Cohere CEO 质疑硅谷少数公司主导 AI 规则制定

Cohere 联合创始人兼 CEO Aidan Gomez 发文质疑硅谷少数市场主导的 AI 公司是否有权为全世界制定 AI 规则与安全标准。他以 1975 年 SEC 债券评级机构和 1985 年欧洲汽车行业反垄断豁免为例，说明以安全为名的安排最终保护了在位者、限制了竞争。文章批评 Anthropic CEO Dario Amodei 本周发布的路线图，该

微软发布人本主义AI行为准则，强调人比AI更重要

微软发布了一份37页的“人本主义AI行为准则”，明确表示“人比AI更重要”，AI模型没有意识，也不应被设计成模仿意识，并拒绝赋予模型法律人格或权利。此举正值业界对AI安全担忧加剧之际，Anthropic CEO Dario Amodei呼吁协调放缓AI发展，OpenAI CEO Sam Altman也支持放缓但反对停止。微软还承诺其模型不应超出人类控制，并回

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中国回击美国AI安全警告 称其制造恐慌锁定优势

中国官方媒体和外交部门强烈批评美国AI领袖（如Anthropic CEO Amodei）关于AI安全风险的警告，称其为“AI冷战”和制造恐慌，意在锁定美国优势。中国国家安全部长陈一新则警告敌对势力利用深度伪造和网络攻击，并点名Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT-5.5-Cyber，但主张加强芯片研究和AI基础设施建设而非放缓发展。此事发生

CosmosMind发布MetaRSI-v1：统一RSI的元递归架构

CosmosMind联合斯坦福、伯克利、MIT、清华、北大等十余家高校发布MetaRSI-v1，称其为全球首个统一Model-RSI、Data-RSI、Harness-RSI的元递归架构，可改进自我改进过程本身。在无外部教师模型参与下，30亿激活参数小模型在四项基准平均自我提升10.9分，GPT-5.6、Claude Opus 5等六款前沿模型平均提升7.3

Altman、Musk、Hassabis 支持 Amodei 呼吁独立监督

OpenAI CEO Sam Altman、Elon Musk 和 Demis Hassabis 部分支持 Anthropic CEO Dario Amodei 关于在 AI 实验室内部引入独立监督的呼吁。Altman 还向 Fortune 表示 OpenAI 今年不会上市，理由是安全担忧，但文章也指出其财务状况可能不支持 IPO。Google 研究员 Pe

GitHub 推出 HydraFusion：Copilot 多模型路由实现前沿级性能

GitHub 推出 Project HydraFusion 研究预览，为 GitHub Copilot 提供运行时多模型编排能力，通过 Single、Cascade、Critique 三种执行模式动态路由请求。该系统在 TerminalBench 2.1 上相比 Claude Opus 5 提升 4.9 个百分点任务质量并降低 67% 预估成本，在内部 Ch

OpenAI 称 88 小时解出千禧年难题，数学界不安

OpenAI 声称用约 1 万个智能体、数千万美元算力和 88 小时解决了千禧年难题中的纳维-斯托克斯问题，引发数学界不安。NYU 教授 Tristan Buckmaster 指控 OpenAI 曾以「无限算力」和论文唯一署名权为条件，要求他抛弃与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 的合作，并质疑其 Codex 使用数据可能被用于训练。

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