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模型可以对着这个「客观真理」死磕好几天，中间不需要人来仲裁。

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这对你我有什么影响？ 以前你想要个趁手的小工具，一个能看板、能查数、点两下就办事的东西，你得会写代码，或者排队等IT、等外包，等一张说不准哪天上线的需求单。

https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 这个功能目前面向 Pro、Max 和 Team 用户开放。

真实威胁中的后门究竟想要什么样的输出？一个容易被忽略、却至关重要的问题是：后门的目标输出不应是「一条固定文本」。

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内部人士称，Gemini 3.5 Pro的开发进度已经落后了数月。

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成本差距比能力差距更大。

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值得一提的是，团队一度以为reward上不去是算法问题，排查后发现罪魁是训练环境本身——早期约16%的轨迹里，至少有一次失败源自沙箱而非模型。

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模型规模扩大可以提升部分规则清晰的任务，例如原子替换、删除和移动；但面对旋转、区域删除、扩超胞等需要三维空间理解和几何规划的操作时，提升并不稳定。

年初先出手的是Anthropic。

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要注意，避免在录屏过程中录入明文密码、密钥、API Key、信用卡信息等个人敏感信息。

堆得越多，「找不到」就越致命。

不负众望，AI捣鼓出一个自己命名为PowerCool的学习率调度技巧，成绩相当能打。

这与多数具身团队从特定场景出发、由点及面地打磨专用技能的路径不同。