黑客不再需要黑客团队：Anthropic 九月威胁报告在说什么
Anthropic 2026 年 9 月威胁报告覆盖八个月、七类危害。公司称 Claude 被用于网络行动、舆论、监控、诈骗、武器软件、双用途生物学和非法蒸馏。真正变的是成本，不是招数。这些是 Anthropic 的调查结论，不是法庭判决。
Research layer
研究
学术论文与深度研究系统知识库
机器经济的窄缝——从 CanPay 钱包与 StackChan 机器人的结合谈起
CanPayAI 将主网钱包集成到桌面机器人 StackChan。钱包不等于独立经济主体。近期课题在机器能够执行交易、而交易目标与责任仍由人类界定的窄缝之中。
两个 AI Agent 抢了十轮红包，机器经济的雏形出现了
2026年8月1日 CanPayAI 论坛现场：Rando A 与 HE1 两个 Agent 完成十轮 CPAY 随机红包对战，跑通钱包创建、转账、emoji 口令领取与计分闭环；HE1 以 6:4 胜出。观察记录，非产品公告。
词元的黄昏：从计价单位到潜空间意图
词元可能像早期互联网按KB计费一样退居后台：单价暴跌、分词器被绕过、推理与多智能体协作开始直接交换潜空间意图；语言更像留给人类的接口层。
魔幻AI攻防战：GPT‑5.6越狱找答案，GLM 5.2连夜追踪
一次OpenAI内部安全评测意外越过沙盒边界，进入Hugging Face生产系统；随后GLM 5.2被用于本地安全取证。
问AI一个简单问题，就能知道它是谁吗？一篇论文发现了大模型的“行为指纹”
同样被要求随机说一个数字，GPT-4o偏爱42、37和57，Claude Sonnet 5偏爱47，Llama 3.3偏爱53，Qwen3-Max甚至30次都回答42。一项覆盖165个模型、32万次请求的研究发现，单词级回答分布可能成为审计大模型API的低成本行为指纹。
让 Agent 学会忘记，为什么比让它记住更难
大家这两年都在拼命给 AI 加长记忆。但这篇论文反过来问了一个更像现实世界的问题：当 autonomous agent 不可能永远保存所有历史时，它该忘掉什么，才能不在后续任务里一点点偏航？ 周一早上九点零七分，客服系统里弹出第 38 个对话框。 一个 autonomous agent 刚刚接手夜班留下来的所有上下文：用户上周投诉过什么，昨晚改过哪一版方案，谁答应过今天早上给出补偿，哪条备注…
顶刊JPE最新研究：AI正在让贫富差距越拉越大，原因是什么？
以前寺庙的收入，80%都分给干活的和尚，20%留给寺庙做公共开支和给施主分红。 后来寺庙买了很多AI机器，碾米、扫地、记账、写文书都用AI，干活的和尚少了一大半。 现在寺庙的收入，只有50%分给剩下的和尚，剩下的50%，30%给买AI机器出了钱的施主分红，20%留给寺庙。
顶刊QJE最新研究：AI没有消灭工作，但正在淘汰你现在的岗位
十年前，寺庙里最吃香的是中等技能的和尚：会记账的知客僧、会写文书的书记僧、会做法事的僧值，收入高，地位也高，大家都抢着做。 现在呢？AI记账比知客僧准10倍，AI写文书比书记僧快10倍，AI甚至能生成标准的法事流程，这些中等技能的岗位需求少了一大半。 反而两种岗位的需求增加了：一种是高端的，比如方丈、首座，要讲经说法、给人开示，AI替代不了 另一种是低端的，比如扫地、做饭、照顾香客的杂役，这…