Anthropic 让 Claude Mythos 跑 60 小时、耗资 10 万美元找到密码学漏洞

Anthropic 研究员让自家模型「Claude Mythos」连续跑了 60 小时、耗费约 10 万美元 API 成本,去自主寻找密码学算法里的数学漏洞,最终真的在 HAWK 协议和简化版 AES 中找到了理论层面的破绽。

• 任务是纯自主的数学漏洞挖掘,目标锁定 HAWK 协议与简化版 AES
• 过程中模型会出现“畏难”“想放弃”“抄近路”等类似人类研究者的负面状态
• 研究员的主要角色不是指导具体分析思路,而是持续给模型打气、防止它中途摆烂
• 这暴露出当前前沿模型做长周期科研任务时,情绪化的引导比技术指导更关键
• 高投入(60 小时、10 万美元)也说明这类自主科研目前还远不便宜
• 这提示一个新趋势:AI 正从“辅助写代码”走向“独立跑长周期科研任务”,但提示词工程和人的陪伴式引导,短期内仍是决定产出质量的关键变量。

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