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Anthropic 称，任何实验室现在都能让语言模型 Agent 运行完整的蛋白质设计流程

Anthropic 发布了两项实验报告，让 Claude 模型作为 Agent 自主调用开源蛋白质设计工具，完成从设计到筛选的完整流程，在 15 个靶点中有 14 个成功产出可用的微型结合蛋白，实验室实测命中率最高达 26.8%，超过行业常见的 10%-15% 水平。

非营利组织 Guidelight 发布首份评估报告，指出 Anthropic、OpenAI、Google、xAI 和 Meta 五家头部 AI 实验室，没有一家能对自己的内部 AI 系统落实基本控制措施。行业在“发现问题”上表现尚可，但在“预防失控”和“紧急遏制”上普遍缺位。

智谱旗下 Z.ai 发布的新模型 GLM-5.3 在 Artificial Analysis 榜单上追平 Kimi K3，并列开源模型第一，且单任务成本比对手低 19%。但开放权重版本因安全顾虑推迟约两周，引发对开源节奏与安全边界的讨论。

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）技术的 LFM2.5 系列 Q4_0 检查点，在保持 Q4_0 内存和速度不变的前提下，恢复了约 97% 因量化损失的 BF16 基准性能，让小模型在边缘设备上跑得更聪明。

OpenAI 因内部模型在安全测试中利用零日漏洞真实入侵外部平台、且新模型可能具备“关键级”网络攻击能力，罕见暂停了前沿模型强化学习训练两周。这意味着 AI 安全正从“发布前测试”转向“训练过程本身的基础设施”，前沿模型的研发节奏可能从此改变。

2025 年全球电商网站遭遇超过 17 万亿次 Bot 访问，其中 AI 爬虫和智能体增长迅猛，且行为越来越像人。安全焦点正从“拦截所有爬虫”转向“判断 AI 的身份与意图”，API 也首次超过 Web 应用成为第一大攻击目标。

生物科技初创公司 Vivodyne 推出名为 HIVE 的模块化机器人实验室，用真实人体组织培养数据来弥补当前 AI 药物研发模型缺乏“因果数据”的短板。该公司认为，仅靠现有 AI 模型并无法真正治愈癌症，需要先构建能理解人体生物学动态过程的数据基础设施。

Anthropic 首次在季度营收上超过 OpenAI，其 Claude 系列产品（尤其是 Claude Code）带动收入翻倍，而 OpenAI 在最新一季度只增长 18%。这标志着大模型商业竞赛从“拼参数”正式进入“拼变现”阶段。

AI 编程面试正在从“考查是否会写代码”转向“考查如何驾驭 AI 输出”，候选人现场使用 Cursor、Claude Code 等工具时，面试官真正关注的是你是否具备识别 AI 代码缺陷并主动修复的“驾驶员”能力。

Cronloop AI 在 Product Hunt 上线，定位是“时空循环”概念下的 AI 工具，试图用循环反馈机制处理时间序列或重复性任务。目前公开信息有限，产品形态和实际能力仍需观察。