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100个产品原型同时跑、新模型Mythos断层领先，连skills效果都好到让团队意外：Anthropic内部到底在发生什么？

Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 在播客中透露，未发布的新模型 Mythos Preview 带来“断层式跃迁”，在安全漏洞检测等方面表现出色。Anthropic 内部可同时跑上百个产品原型，执行成本降低。还介绍了 Cowork 开发、应用及产品打造经验。

Anthropic或为Claude推出App Builder功能，用户能从零构建全栈应用。此前Anthropic已从工具向平台转型，而OpenAI的GPT Store尝试失败，App Builder若成功，Claude将成新应用分发入口。

近期SBTI人格测试爆火，它出自B站UP主Q肉儿串儿，初衷是劝朋友戒酒。经分析，它大概率是“人工主导+AI辅助”的产物，技术架构简单，算法逻辑是答题拆维度、分数归档、模板匹配。此外，还有大神网友推出MBAI版测试题。

Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。

AI时代，研发基础设施正重构。如福特重设汽车生产线，AI也在重造“软件生产线”。文档受众从人变为机器，人与AI分工明确，人跃迁为“定义者”，团队需适应新工作方式。

多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。

现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，构建合成人生，设计评测任务，实验发现简单方法在检索上更有效，记忆系统应还原信息。

最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战，指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作，而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。

Claude Cowork开年爆红，引发大量关注和讨论，两天内浏览量达五千万，甚至因太火爆致Claude用量太大而宕机。Django之父Simon Willison揭露其核心机制，也指出存在提示词攻击风险。

分享开源项目trustgraph，重点介绍本体驱动的零噪声GraphRAG。常规GraphRAG在实际应用中问题多，如数据重复、冲突、缺数据等，而本体可构建自我完善的知识图谱，作者为此造了“本体驱动GraphRAG”。