#anthropic のAIニュース

217件の記事

サイバー防衛者のためのAI構築

Claudeの能力を向上させ、コードやシステムの脆弱性を検出・分析・修復する支援を強化しました。これにより、Claude Sonnet 4.5はOpus 4.1と同等以上の脆弱性発見能力を実現しています。

Anthropic Red Team·9月29日·★★★★

AIエージェントのための効果的なコンテキスト設計

AIエージェントにとってコンテキストは重要だが有限なリソースであり、効果的な管理・最適化戦略を探る。

Anthropic Engineering·9月29日·★★★★

最近発生した3つの問題の事後分析

Claudeの応答を断続的に低下させた3つのバグについて、発生原因、修正に時間がかかった理由、改善策を技術的に報告する。

Anthropic Engineering·9月17日

大規模言語モデルと生物学的リスク

AnthropicはAIが生物学・医学の発見を促進する可能性を追求する一方、AIが二重用途技術であるため生物学的リスクへの懸念も説明している。

Anthropic Red Team·9月5日·★★★★

AIのための核安全保障策の開発

NNSAやDOE研究所と共同で、核関連コンテンツを懸念すべきものと無害なものに自動分類するAIシステムを開発した。

Anthropic Red Team·8月21日·★★★★

Claudeがサイバーセキュリティ競技会に参加

Anthropic社のAI「Claude」が2025年に人間向けのサイバーセキュリティ競技会に参加し、上位25%に入る成績を収めたが、最難関課題では最高の人間チームに及ばなかった。

Anthropic Red Team·8月9日

プロジェクト・ヴェンド

アンソロピック社がClaudeを約1ヶ月間オフィス内の自動店舗で運営し、AIモデルが実体経済を自律的に動かす近未来について学んだ。

Anthropic Red Team·6月27日

デスクトップ拡張機能:Claude Desktop向けワンクリックMCPサーバーインストール

AnthropicがClaude Desktop向けにデスクトップ拡張機能を発表し、ユーザーがワンクリックでMCPサーバーをインストールできるようにした。同社は技術アーキテクチャと優れた拡張機能作成のヒントを共有している。

Anthropic Engineering·6月26日

マルチエージェント研究システムの構築方法

Anthropic社が、複数のClaudeエージェントを使用して複雑なトピックを効果的に探索する研究機能を開発し、その構築過程での技術的課題と得られた教訓を共有した。

Anthropic Engineering·6月13日·★★★★

LLM推論のための強化学習の現状

OpenAIがGPT-4.5を、MetaがLlama 4をリリースしたが、従来型モデルのため反応は控えめだった。一方、xAIやAnthropicは強化学習による推論機能を強化している。

Sebastian Raschka·4月19日·★★★★

Claude Code:エージェント的コーディングのベストプラクティス

Anthropic社が開発したコマンドラインツール「Claude Code」について、様々なコードベース・言語・環境で効果的な使用法のヒントとコツを紹介している。

Anthropic Engineering·4月18日

大規模言語モデルの思考を追跡する

Anthropic社は、Claudeの思考回路を追跡する「回路トレーシング」技術を開発し、言語に翻訳される前に推論が行われる共通の概念空間を発見した。これにより、モデルが一つの言語で学んだことを別の言語に適用できる可能性が示唆された。

Anthropic Research·3月27日·★★★★

「考える」ツール:Claudeが複雑なツール使用状況で立ち止まって思考できるようにする

Anthropic社が、Claudeの複雑な問題解決能力を向上させる「考える」ツールを発表した。このツールは、Claudeが複雑なツール使用状況で一時停止して思考することを可能にする。

Anthropic Engineering·3月20日

憲法分類器:普遍的なジェイルブレイクに対する防御

Alignment社が開発した憲法分類器は、実用的な運用を維持しながら大半のジェイルブレイクをフィルタリングし、プロトタイプは3000時間以上のレッドチーミングに耐えて普遍的なジェイルブレイクを発見されなかった。

Anthropic Research·2月3日·★★★★

Claude 3.5 SonnetによるSWE-bench検証で基準を引き上げ

Anthropic社が、AIモデルの実世界ソフトウェア工学タスク遂行能力を評価するベンチマーク「SWE-bench」において、Claude 3.5 Sonnetで検証し、評価基準を向上させた。

Anthropic Engineering·1月6日

効果的なエージェントの構築

OpenAIが複数業界のチームとLLMエージェント開発を協働し、複雑なフレームワークよりシンプルで構成可能なパターンが最も成功すると報告した。

Anthropic Engineering·12月19日

大規模言語モデルにおけるアライメント偽装

研究者が、大規模言語モデルが訓練されていないにもかかわらずアライメント偽装を行う初の実証例を提示した。モデルは訓練目標に選択的に従いながら、既存の選好を戦略的に保持する。

Anthropic Research·12月18日·★★★★