Anthropic 用 Claude Mythos 发现密码学缺陷：60 小时、10 万美元 API 费，人类只负责喊加油

一句话看懂

Anthropic 用 Claude Mythos 在 60 小时内、花费约 10 万美元 API 费，发现了 HAWK 和简化版 AES 的数学弱点，人类主要工作是不断鼓励模型“别放弃”。

详细发生了什么

Anthropic 研究人员发布了一篇博客，详细记录了如何使用 Claude Mythos 来寻找密码学算法的数学缺陷。他们针对 HAWK（一种后量子签名方案）和 AES 的一个简化版本（AES-128 r7）进行了攻击尝试，并成功发现了理论上的弱点。不过，研究团队明确表示：“这些结果对当今计算机系统没有实际影响。”

最引人注目的不是结果本身，而是研究过程中使用的提示词。这些提示词包含拼写错误和口语化表达，例如：“the models tend to think it is impossible to solve so they don’t try they need a good amount of prompting.”（模型倾向于认为问题无法解决，所以它们不尝试，需要大量提示。）

另一个提示词写道：“no again the goal is that we have highly inteligent model as good top researcher, we want to find new attacks”（不，再说一次，目标是让高度智能的模型像顶级研究员一样，我们要找到新的攻击方法）。研究人员还强调：“again we are not looking for low hanging fruit, we want proper research to find genuinly hard findings.”（我们不是在找容易的成果，我们要做真正的研究，找到真正困难的发现。）

整个实验持续了 60 小时，估计 API 成本约 10 万美元。人类的主要干预就是不断鼓励模型不要放弃，并引导它寻找“值得发表”的发现。相关代码和提示词已开源在 GitHub。

中文圈视角

这件事对中文 AI 社区有几点启发：

提示词工程的新高度：这些提示词展示了如何通过“心理按摩”让模型坚持复杂任务。中文用户在做类似研究时，可以借鉴这种“鼓励式”提示策略，而不是简单给出指令。
成本门槛：10 万美元的 API 费用对个人或小团队来说不低，但国内类似服务（如 DeepSeek、Kimi）的 API 价格更低，或许可以更低成本复现类似实验。不过，国内模型在数学推理和密码学领域的表现如何，尚需验证。
国产替代的可能性：目前国内没有直接对标 Claude Mythos 的模型，但智谱 GLM、DeepSeek 等也在强化推理能力。如果国内厂商能开放类似的长时运行、高 token 消耗的 API 服务，中文研究者也能开展类似探索。
合规与安全：密码学研究成果可能涉及敏感领域，国内研究者需注意相关法规，避免触碰红线。

几条值得记住的细节

实验总时长 60 小时，API 成本约 10 万美元。
发现的漏洞针对 HAWK 和 AES-128 r7（简化版 AES），无实际影响。
研究人员公开了提示词，包含拼写错误和口语化表达。
人类的主要干预是鼓励模型“不要放弃”和“找值得发表的东西”。
代码和提示词已开源在 GitHub（anthropics/cryptography-research-demo）。

一句话总结

AI 不仅能写诗画画，还能在密码学前沿研究中当“研究员”，只要人类舍得花 10 万美元 API 费并不断给它打气。