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Claude惊人真相被教授曝光：思考过程加密，给钱也看不到！

Anthropic推出extended thinking，包装成让用户看到思考过程的透明标杆，但实际仅展示部分内容，核心思考被加密。开发者发现异常，密码学教授逆向有发现，这暴露了其透明度悖论和信任问题。

Claude团队推出“电路追踪”工具，可生成归因图呈现LLM处理信息路径，支持在主流开源权重模型上快速生成。研究人员能借此解码LLM“决策逻辑”，官方还给出多语言电路等示例。

当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。

Anthropic发布Claude Opus 4.7，编码和视觉能力提升，但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现，如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。

Claude Code在快速更新中问题频发，如思考深度大幅下降，还存在7个叠加的bug，浪费用户token配额。开发者给出应对建议，新版本增加账单透明度和缓存过期提醒，该工具正面临信任危机。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

中国科学院理化技术研究所国瑞研究员等联合团队发明“热缩”制造新方法，将半液态金属电路印在热塑性薄膜上，加热后能包裹物体表面，解决传统刚性材料电路失效问题，具高耐用性。

谷歌等机构研究发现，像DeepSeek - R1等推理模型思考复杂问题时，内部模拟多角色辩论赛，形成思维社会机制，让AI准确率提升，证明智能本质或是内化社会互动，还为调优AI提供新方法。

阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。

国内成果登《自然·医学》，全球首个用平扫CT识别早期胃癌的AI模型DAMO GRAPE诞生。它突破传统影像限制，提升胃癌检出率。此前达摩院还研发出筛查胰腺癌的DAMO PANDA，未来探索‘一扫多查’。