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Anthropic Residency 开放申请：不要求机器学习背景，年薪等值 35 万～50 万美元，11 月 22 日截止
11 月 2 日，Anthropic 通过官方 X 账号 宣布， 开放申请。官方称这是一个带薪、固定期限（paid, fixed-term）的研究项目，面向想让「AI 对所有人安全且有益」的学者、技术创始人和 staff 级工程师（staff-level engineers），并明确写上：不要求机器学习（ML）背景。申请 11 月 22 日截止。
条款细节在同日发布的官方博客和招聘页里：驻留期可选 6 周、3 个月或 6 个月；报酬按年薪等值 35 万～50 万美元、随驻留时长按比例发放；工作地点首选旧金山，较短的驻留可远程；录取通知预计 2027 年 1 月发出。申请入口是 Greenhouse 上的，另设英国站通道。
谁可以申请：量化领域教授、技术创始人与 staff 级工程师
按官方博客的表述，这轮项目找的是「在各类技术领域领导过有雄心工作」的人。帖文里的「学者」，在博客中落到三类具体身份：量化领域（quantitative discipline）的教授、技术创始人、staff 级工程师。申请者需要愿意全职转向实证 AI 研究——驻留本身就是一份全职岗位，招聘页写明的最低学历要求是本科或同等的教育、训练与从业经历。
招聘页把不需要的条件列得很清楚：博士学位、机器学习经验、发表过的论文，都不要。招聘页另设「强候选人可能还具备」一栏：发表过机器学习、NLP（自然语言处理）或 AI 安全论文，或有 LLM（大语言模型）、强化学习（RL）、Kubernetes 集群与复杂共享代码库的经验，这些属于加分特征。
Anthropic 在博客里给出了这样招人的理由：机器学习是个年轻的领域，今天许多资深研究者，包括 Anthropic 内部的不少人，最初是物理学家、数学家、神经科学家或软件工程师。随着模型能力提升，AI 研究中越来越要紧的是提出研究议程、判断什么值得做的能力；博客认为量化领域的资深者往往已经具备，Residency 帮他们补上对前沿 AI 的理解，把原有能力用进这个新领域。
报酬按驻留时长折算，远程与签证另有边界
时长上，申请时填写三档中的偏好，官方称会尽量安排灵活的入职日期；三档之外，3～6 个月之间的其他时长可以特批。报酬按年薪等值 35 万～50 万美元折算、随驻留时长发放，另加福利。Anthropic 在博客里把这一条列为「体现资历的报酬」。AI 资讯站 同日的报道专门提醒了这个口径：年薪等值不等于拿满一整年的钱，最短的驻留只有 6 周。
地点上，Anthropic 偏好驻留者到旧金山办公室工作，并说明其研究团队主力也在那里；远程参与可行，尤其适合较短的驻留，但远程者需要身处 Anthropic 可以雇佣的国家。签证担保覆盖 3 个月及以上的驻留；6 周的项目，官方建议远程参加。博客同时写明：远程的弹性不会自动延续，Anthropic 大多数全职研究岗位仍要求搬到旧金山。
进组后：匹配课题、一对一导师、专属算力和补课时间
进组后的安排是：Anthropic 研究员列出课题，按驻留者的兴趣和背景匹配一个「具体、有范围」的项目；每人配一名导师，定期一对一指导；接入更广泛的 AI 安全研究社区；资源上可以使用 frontier 模型（前沿模型）和一笔专属算力预算，招聘页写明其中包括 Claude 模型与 GPU 算力。考虑到来的人不是 ML 专家，项目里还安排了专门的自学时间、讲座，以及上手现代机器学习与 AI 安全研究的指导。
官方列出的「可能担任导师」名单共 9 人：Alignment Training 团队负责人 Sara Price（数据科学背景）、Alignment Science 团队负责人 Ethan Perez（机器学习背景）、Scalable Oversight 团队负责人 Samuel Marks（数学背景）、研究语言模型与生物模型可解释性的 Elana Simon（生物医学信息学背景）、Model Psychology 团队负责人 Jack Lindsey（理论神经科学背景）、前 Google Brain 首席科学家 Jascha Sohl-Dickstein（物理与神经科学出身）、曾在 DeepMind 和 Google Brain 任职的 Nicholas Carlini，以及领导 Alignment Stress-Testing 团队、曾任职机器智能研究所（MIRI）的 Evan Hubinger 等。
课题分三块。AI 安全与对齐（safety & alignment）方向包括可扩展监督（Scalable Oversight）、对抗鲁棒性与 AI 控制、错位「模型生物体」（model organisms of misalignment）、模型内部与可解释性、安全防护研究，以及 AI 福祉（AI Welfare）；AI 安全（security）与前沿红队方向是对 frontier 模型做压力测试，摸清它们在网络安全、机器人、密码学等领域能力的边界；ML 系统与强化学习方向覆盖从模型架构、优化器、训练数据到加速器模拟器、硬件后端和 RL 环境管线的基础设施。官方给项目定的目标是：结束时每位驻留者都有条件继续全职做 AI 研究，不一定留在 Anthropic。
模式改自 Fellows Program：200 多名研究员，65% 以上发表过成果
本轮 Residency 的模式改自 Anthropic 自家的 ，博客写明，这轮是把该模式「适配给已确立的技术资深者」。Fellows Program 页面给出的数据：自 2025 年初以来已有 200 多名 fellows 参与，超过 65% 的 fellows 在驻留期间产出了已发表的工作，超过 35% 的往届 fellows 随后全职加入 Anthropic 从事 AI 安全研究；fellows 为期 4 个月，算力资助约每月 1.5 万美元。
Anthropic 引用的 Fellows 成果包括阈下学习（subliminal learning）研究、开源审计工具 Petri 和 persona vectors；Fellows 页面还提到，fellows 开发的智能体（agents）曾识别出价值 460 万美元的区块链智能合约漏洞。这些是往届 fellows 的成绩，Anthropic 以此作为该模式可行的依据，而非本轮 Residency 的已测结果——本轮申请 11 月 2 日刚开放，还没有学员。
申请通道与流程：美英两站，五步筛选
申请通过 Greenhouse 的或提交，截止 11 月 22 日 23:59（太平洋时间）。流程共五步：初申、招聘官初谈、技术测评、研究讨论和推荐人核查，官方预计 2027 年 1 月发出录取。博客写明，申请人也可能同时被纳入 Fellows Program 的考虑范围，并特别鼓励科技行业中代表性不足的群体提交申请。
消息发布当天，第三方报道随之出现：AI 资讯站 把报酬上限直接写进了标题，Superpower Daily 也刊登了对条款的逐条梳理。
截至 11 月 3 日，在 X 上显示约 128 万次浏览、9,459 个点赞和 8,868 次收藏。官方博客和美国站招聘页都没有写明本轮计划录取多少名驻留者。