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• 自动化研究员跑赢了28位资深研究者——兼论其治理闭环对银行AI风险管理的可移植性 2026-09-27

  Anthropic与UC Berkeley团队在arXiv:2608.28945中报告：Claude Opus 4.8驱动的自动化对齐研究员在10类模型行为失败上收敛出训练方法，击败28位平均从业2.5年的人类研究者，且单条方法成本约为人类1/37。本文不复述其\"AI已能自我改进安全\"的表层结论，而是抽取三件真正可移植的工程机制（提交前冻结留痕、四道量化闸门、分层事后监控），并重点剖析两条被严重低估的反直觉发现——训练目标而非数据才是杠杆（天花板从4.5%抬到18.7%），以及爬到排行榜中位数就已吃掉几乎全部泛化收益。为银行AI治理提出可移植的三条硬性要求，并逐条标注该结论不能被过度外推的边界。