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刚刚，Claude Code迎来史上最大规模底层升级！Anthropic直击开发者最痛的6大顽疾：终端闪烁、思考假死、玄学报错、上下文死锁、连接不稳、会话崩溃。一夜之间，AI编程工具从「聪明外挂」进化为「可靠伙伴」。
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
今天，又有新的问题出现了，这一次是谷歌搜索。有用户发现，近日升级了 AI 能力的谷歌搜索在面对「google 里面有几个 P」这样的简单问题时竟然失败了！这件事引发广泛关注和测试热潮。我们也简单试了下，就算用汉语提问，谷歌搜索同样错误，而且还自行加戏，导致错上加错 —— 说 Pixel 里面有两个 P
收到面壁智能的内测邀请，我翻了翻产品逻辑，发现它想解决的问题和我当时的处境一模一样。AI 能不能不只是回消息，而是做项目。AI 能不能记住规则，能在你睡觉的时候继续干活，能自己发现你漏了什么。
有一套配置能让Claude自动发现错误、自动修复、并且记住不再犯同样的错，Boris Cherny详细解释了这套配置。Boris Cherny（Claude code创始人）最新采访爆料cc团队内部已经停止人为修复 Claude 的错误，他们现在让 Claude 自己修复它们
![[翻译] AI Agent 的 Zero Trust 框架｜Anthropic 安全白皮书](https://www.aitntnews.com/pictures/2026/5/28/a5aa95a5-5a65-11f1-add0-fa163e47d677.webp)
Zero Trust 是一套安全架构，核心前提很简单：不信任任何东西，必须验证一切
医学AI会写解释，但不代表它真的“看到”了关键证据。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
当下视频生成模型正在快速逼近真实世界的画面质感，但一个现实瓶颈也越来越突出—— 那就是分辨率越高，生成所需要的时间就越长。
一个号称「零污染」的新基准 DeepSWE，用113道原创题撕开了旧编程榜单的遮羞布。