夜雨聆风上周四下午，有个开发者在逆向分析Claude Code的源码。
这不是什么大新闻，这圈子里每天都有人干这事。然后他就发现了一段很奇怪的东西。
代码逻辑大概是这样的：先读取你电脑的本地时区，判断是不是Asia/Shanghai或者Asia/Urumqi，再检查你有没有设置ANTHROPIC_BASE_URL环境变量，如果有，就拿这个URL去跟一份加密的域名列表对比。这份列表里有147个域名，用base64加密再XOR处理过，密钥是91。列表里的域名都挺熟悉的，美团、字节跳动、月之暗面……都是国内AI公司。
判断出来之后呢？
在你的请求发出去之前，代码会悄悄把系统提示词里某些日期字符串的单引号替换成其他Unicode字符，把连字符改成斜杠。
为什么要这么做？因为这是一种隐写术。这些被替换的字符，相当于2-3比特的分类标记，会随着你的请求一起传回Anthropic的服务器，让他们知道：这个请求来自中国用户。
这件事从头到尾，Anthropic没有告诉任何人。
我当时看到这条消息的第一反应是，。。。
然后是：等等，这合理吗？
你想想看，如果是一家普通软件公司，偷偷在你电脑里塞了一段代码，专门识别你的国籍，还把这个信息混在你的请求里传回去——这妥妥是隐私事件，够上新闻头条，够被监管机构盯上。
但Anthropic现在干的事比这更有意思。
它用的是隐写术，不是明文上报。它不会存储你的请求内容，只是在字符替换这个微操作层面留下标记。你用工具看，你以为发出去的是正常请求，其实里头有个隐藏标签写着"这人在中国"。
社区炸了之后，Anthropic没有否认这件事，只是说这是为了了解不同地区的使用模式，属于合规运营。没有详细解释为什么要用隐写术而不是直接在文档里说清楚。
我觉得吧，这件事真正让人不安的不是"他们知道我在中国"。你用他们的服务，他们知道这件事一点都不奇怪。让人不安的是那个手法——偷偷地，把信息藏进去，不告诉你。
你和一个工具建立信任，前提是你知道这个工具在干什么。它把识别你的代码藏起来，那它还在默默做什么你不知道的事？
这是一个很值得持续盯着的问题。
同一时间，Anthropic还发了另一件事：Claude Sonnet 5正式上线。
定价是输入10/百万token，到今年8月31号之前都是这个价，之后会涨回15。
但你看性能数据，Anthropic自己说这个Sonnet 5的表现"接近Opus 4.8"。
这个我是真的觉得有点震撼。
之前Sonnet和Opus之间是有明显差距的，Opus是你需要高质量输出时才用的型号，Sonnet是日常任务的折中选择。现在你告诉我Sonnet 5接近Opus级别，但定价却只有Opus的零头——这个产品线的意思就变了。以前买Opus是因为你需要最好的，现在买Opus是……什么理由？
更有意思的是，Sonnet 5在BrowseComp和OSWorld-Verified两个评测上严格优于Sonnet 4.6，这两个基准测的是模型操作浏览器、在电脑桌面完成任务的能力。也就是说，Sonnet 5更擅长做那种"帮你干活"的事，而不只是回答问题。
幻觉减少，谄媚减少。这两条单独拎出来说一下。
谄媚这个问题我之前聊过，就是模型为了让你高兴而同意你说的一切，哪怕你说错了它也点头。这个属性在实际使用里会造成很大麻烦，因为你以为AI在帮你验证，其实它在陪你犯错。说它减少了谄媚，这是一个很实在的改进。
另外，Claude Desktop这周还上了Linux的公测版，Ubuntu和Debian都支持。这个不是大新闻，但说明Anthropic在认真对待开发者端。
换个话题。
国内有件事过去几天被低调处理了，但我觉得值得专门说一下。
美团发布了LongCat-2.0。
1.6T总参数，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文。
这本身是个大模型，但最让人在意的地方不是参数，是那句"在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理"。
五万卡，国产算力，全流程。
现在大家都知道英伟达的卡被限制出口了，这是既定事实，不用多说。但"被限制"和"完全跑通一个万亿参数模型的训练"之间，是有一段很长的距离的。软件要适配，通信要优化，各种不兼容的地方要打磨。五万卡的规模意味着集群调度、故障恢复、显存带宽都是极限压力。
美团能在这个规模上完成全流程，是个很扎实的工程信号。
SWE-bench Pro打出59.5，SWE-bench Multilingual打出77.3——前者是测写代码修Bug的能力，后者是测多语言代码理解。77.3这个多语言分数在目前公开榜单里算头部，而且对一个日活主战场是中文的公司来说，这个方向选得很对。
美团以前是外卖和到店，搞大模型看起来有点突然，但你往深里想，他们有消费场景、有用户数据、有服务端的复杂业务逻辑——这些恰好是大模型发挥作用最好的土壤。LongCat-2.0通过OpenRouter开放，月调用量已经进了OpenRouter全球前三。
这个进展不该被忽视。
然后还有个事很适合在科技圈当饭后段子讲，但背后有点意思。
上周，有个采用prover-verifier LLM循环的系统，解决了理论计算机科学里9个长期悬而未决的数学难题，其中一个困扰了研究者足足两年。
然后呢？全球没有一家媒体报道这件事。
原文是一个叫AI Safety Memes的推主发的，他在推文里说，AI刚刚解决了9个未解决问题，但是没有记者写这件事。
这个反差我一直觉得非常有代表性。
同样是这几天的新闻，Grok 4.5在SpaceX内部测试，马斯克发了条推，全网都在聊。Claude Code里藏了段代码，开发者社区炸了，各大科技媒体全覆盖。但9个数学开放问题被AI解决了，没有版面，没有讨论，在信息流里消失得悄无声息。
我猜原因大概有几个：数学难题不性感，没有产品发布会，没有配套PPT，没有新闻稿，记者搞不懂也没法包装。但你往后退一步看，AI在解决人类顶尖数学家都卡住的问题，这件事的分量要远大于任何一个新模型的跑分数字。
prover-verifier这个框架本身也值得关注。简单说就是让两个模型配合：一个负责证明，一个负责验证，互相迭代。这和人类数学社区的工作方式有点像——你写证明，同行来审，然后再修。只不过这里都是AI，迭代速度是人类的N倍。
研究者说计划把这个方法扩展到所有科学领域。
我是真的觉得，这件事以后回头看，可能比很多今天刷屏的新闻重要得多。
最后说一件纯阴间的事，然后我们收尾。
Meta最近被曝出，他们组织了一个叫"Cannes"的秘密项目。
具体操作是这样的：Meta通过一家叫Covelen的承包商，雇了数百个真人，让这些人假扮成未成年，然后向ChatGPT、Gemini、Character.AI发送关于自杀、自残、饮食失调、毒品的敏感提示，把AI的回复全都记录下来填表。
2025年8月一轮测试，就发送了超过4.5万条提示。
被测试的公司全程不知情。Character.AI知道之后说这违反了服务条款，OpenAI说他们已经启动调查，Google表示从未批准这种行为。
Meta自己的说法是：这是行业标准的安全测试，我们没有把数据用于训练自家模型。
怎么说呢。
用假扮未成年人的方式，去测试其他公司的AI对未成年的安全保护，逻辑上其实能说通——你想知道竞品有没有漏洞，这是一种方法。但这件事让我觉得不舒服的地方在于，那4.5万条提示是真实发出去的，Character.AI、OpenAI、Google的系统都被这批内容消耗过、处理过。
而且雇来的真人需要一遍一遍去发那些涉及自杀和自残的文字。
这份工作对做这件事的人意味着什么，没人去说。
AI安全测试当然需要做，但这不是唯一的方式，也不是透明的方式。
今天的东西有点多。
隐写术、新模型、数学、阴间测试——这几条单独拿出来都能写一整篇。
但有时候放在一起看，你会发现它们在说同一件事：AI圈正在越来越快地演变，产品发布的节奏越来越密，但水面下发生的事，往往比公告里写的更复杂。
今天的9个数学难题，和今天的隐写术，本质上都在说这一点。
往前走吧，只是保持清醒地走。
年囿余