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不错，基本做到了 TWS 里顶级水平，和 AirPods、Galaxy Buds 系列同级。 佩戴识别的反应速度和准确率也足够好，摘下即停、戴上恢复，几乎没有什么明显的滞后感。按压动作反馈的触感还是跟 AirPods 系列比起来差一点，但也是市场上最好的那一批了。语音提示默认响度足够，你也可以进行单独调整。 OPPO 和一加系的耳机依然依靠欢律 app 来与其他设备联动，它的 UI 设计语言与当下的 ColorOS 为同一体系。在欢律 app 里，除了基本的操作自定义、设备切换、固件升级等功能，也提供了游戏模式开关和掉落检测功能。从 Clip2 时期开始发现的声音空间也有所保留，它甚至还提供了入睡音乐暂停的功能…… Enco X4 在软件端可以实现 20 多种语言的语音互译，每月限制使用 5000 分钟，而且在第三方手机上也可以通过欢律 app 实现，不仅限于欧加系手机这一点非常不错。关于这项功能的一些额外说明我们也截到这里。 实际使用下来，它在中英、日英、中日互译的场景中，对于耳机端拾音的语音素材读取和翻译速度都是比较快的，基本上是一句话说完它就会出语音识别结果，随后翻译结果也会返送

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将所请求包版本的来源证明与更早版本的证明进行比较。如果某个包此前具有 SLSA 证明，而新版本缺少这些证明，防火墙就会阻止下载。GitHub 在 Package Firewall 的设置文档中解释说，此类缺失的证明可能表明发布流程已被攻破。 包访问必须经过防火墙 防火墙位于客户端或内部注册表与上游包源之间。为使规则生效，编码智能体和 CI/CD 主机等必须通过该服务发送其请求，而不是直接访问公共注册表。GitHub 在此既检查对包列表的元数据查询，也检查实际的下载。若发生误拦截，用户可以申请例外；据 GitHub 称，该流程类似于其他 Advanced Security 功能的例外程序。 广告后继续阅读 在公开预览期间，该服务免费。对于正式运营，GitHub 宣布将采用类似 GitHub Actions 的按用量计费方式。公告未提及正式可用时间或具体价格。GitHub 希望在预览阶段扩展底层基础设施，并根据客户需求补充更多功能。 GitHub 早在六月就已宣布对 npm 中的安装脚本实施更严格的规则。随着 npm 12，来自依赖项的脚本不应再自动运行，而只能在明确批准后运行。 (fo)

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》以获取类似内容。 Meta六周前推出的毛茸茸、脸颊红润的Muse吉祥物，旨在让人们接受拥有个人AI智能体的想法，而它似乎正在奏效。Meta首席执行官马克·扎克伯格在10月21日的公司财报电话会上告诉分析师，自9月8日上线以来，加拿大和美国已有超过1000万用户创建了Muse智能体。推荐视频 “换个角度看，这已经是Threads起步时的两倍多，也高于我们认为其他AI应用起步时的水平，”扎克伯格说。 Muse可以代表用户执行多步骤任务，例如浏览网页、发送电子邮件和预订旅行。扎克伯格说，四分之一的Muse用户每天使用它，最常见的用途是购物，平均单笔购买金额超过200美元。Muse的需求如此之高，以至于Meta不得不在第一周与支付处理商Stripe合作提高信用额度，但他没有具体说明提高了多少。Meta从一开始就与Stripe合作，以支持Muse购物。 “我们不得不与Stripe合作提高信用额度，因为交易量超出了我们任何人的预期，”扎克伯格说。 这种早期的购物活动为Meta提供了一个机会，将其数十亿美元的AI投资转化为另一条收入来源。Meta不只是向希望触达潜在客户的企业销售广告，还计划在Mu

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云托管平台 Railway 在发现一起可能已导致敏感客户数据泄露的网络攻击后，敦促所有用户更换其 API 密钥及其他存储的凭据。该公司在 10 月 21 日的一篇博客文章中表示，未经授权的第三方可能访问了加密的环境变量，并解密了其中一部分。 环境变量可能包含敏感信息，包括 API 密钥、数据库密码和私有镜像仓库凭据。Railway 表示，其初步调查表明此次攻击仅影响了部分客户，但建议所有用户更换凭据并检查是否存在可疑活动。 该公司表示，于 10 月 21 日在存储客户环境变量的系统中检测到异常活动。Railway 怀疑此次入侵可能是更广泛行动的一部分，该行动针对技术平台，以获取对 AI 推理服务提供商的访问权限。 “我们认为这是近期针对平台公司的一系列攻击的一部分，目的是入侵 AI 推理服务提供商，”Railway 表示。 Railway 表示已通知相关上游提供商，以便他们吊销可能已泄露的密钥。然而，Railway 尚未解释攻击者是如何获得访问权限的，也未透露此次入侵影响了多少客户，或指明攻击者可能泄露了哪些凭据。 Railway 要求用户检查 OpenAI、Anthropic 和 G

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署方案，你会希望环境能作为其替代。印度的住宅可能并不是为美国构建机器人用例的合适背景。” 图片说明， 教机器人像人类一样工作的工厂工人 但工人们采集数据，是为了有朝一日取代他们工作的机器吗？ 孟买塔塔社会科学研究所（TISS）管理与劳动研究学院高级教授Bino Paul表示，目前下结论还为时过早。 他说，对某些工人来说，AI可能是有用的工具，但机器人也可能使其他工作自动化。 问题在于，如果机器真的开始接管，工人们对此几乎无能为力。 “等到工人们意识到自己参与的是什么时，事情可能已经走得太远了，”他说。 和许多人一样，他希望政府监管AI。 “AI不能仅仅被视为一个技术系统。我们需要发展一个社会技术系统，在其中通过人类能动性来维护伦理，确保AI带来善而非恶。” ‘这是生存’ 尽管人们对AI的发展方向感到担忧，资金仍在源源不断地投入其开发。 其中一部分流向了印度的工人，那里从不缺少愿意每天为几美元戴上摄像头的人。 Mohammed Arman在班加罗尔的纺织行业工作了10年。 “服装缝纫和裁剪。我对这份工作太熟悉了，闭着眼睛可能都能做。布料、线、针、机器——10年之后，你的手在脑子还没下达指

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hOS 27 与 AI 生命体征应用能发现你夜间指标的变化，现在还能在白天更新心率和 HRV。摄影：Samuel Gibbs/The Guardian Ultra 4 运行 watchOS 27，与可追溯到 Series 9 和 Ultra 2 的 Apple Watch 一样，其中包括 Apple 的新 Siri 和改进的 AI 工具，其中一些现已可用，而其他独家功能则在等待计划于今年晚些时候的更新。 升级后的 Siri 可以对话，表现与现代 iPhone 上的 Siri 非常相似，包括用于查看以往交互的 Siri 应用。新的 Siri 模块化表盘 featuring 顶部及时小组件，这出乎意料地有用。它显示简单的东西，比如当你运行计时器时显示计时器，或者开始下雨时显示天气。它还会在早晨把你的生命体征放在显眼位置，或者如果你有即将到来的事件则显示你的日历，取代了对多个复杂功能的需求。 Shazam 音乐识别现在明显更快，而声音识别辅助功能——它会监听某些声音，如火灾警报、门铃、汽车喇叭或婴儿哭声，并向你的手腕发送提醒——可能非常有用。 但可能具有变革性且颇具争议的重头“音频智能”功能

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至塞兹韦尔B核电站附近，并摧毁了一片受保护自然保护区内的大片区域。 标准颗粒过滤式呼吸器无法防护一氧化碳等危险气体，而这些气体在野火烟雾中大量存在。 标准个人防护装备在野火条件下也可能过于闷热和沉重。这可能导致消防队员过热，或者干脆脱下个人防护装备，使他们面临来自高温、烟雾和辐射的更大危险。 首相还将宣布，将提供军用飞机和直升机，用于扑救偏远荒原、陡峭山坡和其他难以到达地带的野火。 国防大臣韦斯·斯特里廷表示：“随着英国野火威胁日益加剧，国防部门将加大力度，为我们的应急服务提供更多支持，并保护全国各地的军事训练区域。” 政府还将考虑在高风险时期实施更严格的本地限制或产品禁令，以阻止人们引发火灾。8月，伯纳姆宣布暂时禁止销售一次性烧烤炉。他还因在野火应对中未能解决气候紧急状况而受到批评。 农民还将获得资金，用于增强地貌对火灾的抵御能力。这一宣布之前，政府悄然取消了保守党政府时期宣布的为英格兰乡村做好野火防范准备的计划。 这一消息曝光后，苏格兰自由民主党议员、下议院环境、食品和农村事务委员会主席阿利斯泰尔·卡迈克尔提出了“严肃质疑：如果实地有更多资源，今年夏天的野火是否会是另一番景象”。

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要闻提示 1.iPhone Duo开启全球限购，每位顾客仅可购买2台2.72岁董明珠：被学生喊奶奶很不开心，人的价值不用年龄来衡量3.雷军：汽车产业没有安全，其他都是零4.星巴克回应消费入座争议：10月22日起全国施行并摆放提示牌5.宇树发新人形机器人！能徒手抬汽车，还会勇斗歹徒6.离职Kimi后，17岁天才少年陈广宇被曝加入美国AI初创公司7.高通拟11月启动全球裁员！ 8.马斯克证实：SpaceX、特斯拉将合并 今日头条 iPhone Duo开启全球限购，每位顾客仅可购买2台 10月21日消息，随着苹果首款折叠手机iPhone Duo预订需求强劲，苹果为抑制黄牛囤货，已在美国、中国、新加坡、日本、英国及西班牙等地的网上商店实施限购，将每名顾客的预订数量限制为两部。根据香港苹果App Store最新显示，新订单预计要到2027年1月23日才交付。 综合媒体报道，目前消费者透过苹果官网或Apple Store应用程序尝试购买超过两部后，系统会提示，“每位顾客最多可购买两部 iPhone Duo，请在结账前调整订单中的iPhone Duo总数量”。Reddit的iPhone Duo讨论区

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消除风险，只是把风险转移到了产品设计、标准测试、用户操作和企业责任里。 标准是信任的起点，但不是信任本身。 04 结语 科沃斯判断，未来家庭机器人未必是一台“全能机器人”包办一切，更可能是通用机器人与专业机器人协同： 具身智能负责理解任务、调度设备，真正爬上外窗的，仍是一台为玻璃、边框、气压和坠落风险专门设计的机器。 科沃斯的样本意义，不止于市场份额领先，更在于它全程见证并参与了一个新兴品类的成形。 从2011年立项、2013年推出首款产品，从单机到基站再到参与制定首套行业标准，最终走向海外，科沃斯走过的既是一个产品的生命周期，也是中国企业定义新兴品类的一种典型方式。 但规则出海比产品出海更难。 李晓华在群访中承认，“如果全球化标准最终由国内两三家品牌自己定义，能否对海外其他品牌、国家和用户形成实际牵引，这是比较大的一个点。” 在雷峰网看来，文中各类数字的统计口径不一，但共同指向一点：这个品类已进入规模化增长，科沃斯正处在被更多人拿放大镜观察的位置。 标准实施后，会吸引更多玩家进场，产品价格、功能、形态都会更丰富。率先进入品类不等于持续拥有定义权，市场最终属于把确定性做成行业常识的人。

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授权或专用登录方式对企业 MCP 连接进行身份验证，包括需要密钥的 OAuth 客户端。（ 55334、 55859、 56001） 在受支持的远程 Bash 命令和 Zsh 快照会话中掩码凭据，包括来自自定义提供商的凭据。（ 54309、 54432、 56049） Amazon Bedrock 设置向导现已默认启用；当检测到凭据时，API 密钥输入项会与其他 AWS 登录方式归为一组。（ 56033、 56023） 缺陷修复 压缩失败不再在对话历史中留下部分摘要，后台压缩失败时会回退而不会发生 panic。（ 53932、 55581） 恢复会话时现在能找到已压缩的历史记录，并恢复已保存的线程设置，而不是用全局默认值替换它们。（ 54008、 55923） Windows 上的 HTTPS 和 WebSocket 连接现在使用已登录用户的 Negotiate 或 NTLM 凭据来处理代理身份验证质询。（ 55994、 56000） 当 -c 或 --config 出现在多个子命令层级时，CLI 配置覆盖项会被保留。（ 56022） 排队的提示词现在会等待待处理的权限选择完成后再继续

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结果：Claude Opus 5.5位列四款旗舰模型综合第一，GPT-6 Astra紧随其后。 分项来看，在四款旗舰模型中，GPT-6 Astra在指令跟随与整体扰动适应上领先，其中指令跟随得分达到99.35；Opus在空间理解与通用操作上表现更好，并以最少的全轮评测token消耗拿下旗舰组综合第一。在图像质量受扰动的测试中，GPT-6.1 Sol明显落后于其他三款模型，显示出不同模型应对视觉信息变化时的稳定性差异。 但本轮综合排名前两名，仍由具身策略模型占据，尤其是在通用操作维度保持优势。 这场同台较量，为行业看清通用大模型与具身策略模型的能力优势与短板提供了直观参考。 RoboColiseum围绕指令跟随、空间理解、扰动适应和通用操作，推出四类能力子榜、78个高保真仿真评测任务，既呈现模型的分项表现，也记录任务完成步骤与失败位置，帮助开发者快速定位模型能力短板。 作为联合发起方，觅蜂为RoboColiseum提供高保真物体资产和仿真场景，支持构建复杂机器人操作任务的评测环境，并为不同物体交互、空间布局与环境条件下的模型能力测试提供基础资源。 模型在仿真中的成绩能否反映真实操作表现，

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定 Bijona研究了瑞典个性化医疗领域的三个场景：AI辅助乳腺癌筛查、个性化药物开发以及数据驱动医疗。她的研究包括访谈以及焦点小组、观察、实地走访和文档分析。 她的主要发现之一是，人类与AI的角色并非固定不变。谁贡献什么会随情境、可用信息和风险水平而变化。 例如，在乳腺癌筛查中，AI生成的风险评分可能影响乳腺X光检查病例的处理方式以及是否需要进一步复核。在其他情况下，AI和放射科医生则在流程的不同阶段各自发挥作用。 “我看到的一种更加分散、流动的协作形式。在同一工作流程中，协作可以呈现不同形态。” AI能够分析大量数据并发现模式。人们则贡献专业经验和对情境的了解，这些可能是AI系统所不具备的。因此，双方的优势可以相互补充。 AI改变我们关注什么 研究还表明，AI可以在最终选择做出之前就影响决策。通过整理信息、识别模式并生成风险评分，AI可以影响人们注意到什么以及如何理解问题。 一个例子来自数据驱动医疗。医护人员被问及他们认为哪些因素对于预测患者出院后是否会重返急诊科很重要。当一个预测模型分析数据时，它识别出了一些被专业人员列为不太重要的因素，以及一些他们未曾考虑过的因素。 “AI可以

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tli 解码器中的一个缺陷，该缺陷可能允许攻击者远程执行代码。 Replit 已采取的措施： 我们部署了 Web 应用防火墙（WAF）防护，以阻止通过传入 Web 请求进行的漏洞利用，并提供了已修补的 Node.js 版本。 你需要做什么： 重新发布你的 Node.js 应用以使用已修补的运行时。这也能应对防火墙所覆盖的传入请求之外的攻击路径，包括你的应用从其他服务收到的响应。我们会直接通知受影响的客户。 PHP: 发生了什么： PHP 中披露的漏洞可能允许攻击者远程执行代码。 Replit 已采取的措施： 我们部署了 Web 应用防火墙（WAF）防护以阻止漏洞利用，并修补了 Replit 的 PHP 工具链。 你需要做什么： 我们建议你重新发布 PHP 应用以使用已修补的版本，即使防火墙防护已经到位。 LiteLLM: 发生了什么： 一次供应链攻击针对了 LiteLLM，这是一个被广泛使用的开源 Python 库。 Replit 已采取的措施： 我们现有的 Socket Firewall已在所有 Replit 环境中启用，拦截了所有恶意软件包的安装尝试。 你需要做什么： 对于被防火墙

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更有用，神经网络需要大量数据和计算能力。直到互联网出现，大量数据变得可用、计算能力开始提升，这些条件才真正具备。大约在2012年，神经网络开始超越并领先于一种统计形式的机器学习，并从那时起持续发展。 问：通过研究AI的历史，我们可以学到哪些有助于其发展的经验教训？ 答：我认为这里有一个警示性的教训。这些早期工程师的想法和经历告诉我们，我们可以努力消除幻觉——我们可以努力让AI以某种方式表现，从而不产生意外或不想要的答案——但这会带来其他后果。这些历史人物确实触及了某些关键。AI能够给出的令人惊讶和富有创造性的结论，与错误或幻觉之间存在联系。当我们构建系统使其以某种方式运行时，就会存在权衡。也许不可能完全处于光谱的任一端，但当我们稳健地朝着一个目标努力时，往往会无意中牺牲其他东西。 论文：《非理性的计算机：人工智能史上的随机性与非理性》 查看本文提及研究的开放获取版本。 相关链接 本杰明·林德奎斯特 信息与决策系统实验室 历史学部 工程学院 麻省理工学院施瓦茨曼计算学院 计算机科学与技术 人工智能 机器学习 电气工程与计算机科学（EECS） 科学史 工程学院 麻省理工学院施瓦茨曼计算学院

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内几乎难以实现，尤其是在中国开源（开放权重）模型迅速抢占市场份额的背景下。普通消费者对付费AI服务普遍抵触，AI服务面临商品化风险。 触发器二：信用风险急剧上升 超大规模云服务商此前主要依靠自有现金流投资，但债务已成为AI建设的边际融资来源。仅2027年一年，AI公司预计将发行约7000亿美元新债券，其中超大规模云服务商占4000亿美元，其余来自AI生态系统其他参与者——这一数字超过了欧元区所有政府债券发行总量。 更令人担忧的是"表外负债"的快速膨胀。以Meta在路易斯安那州的Hyperion数据中心为例：这是一个300亿美元的投资项目，Meta将其80%的股权出售给Brown Owl，成立名为Beignet的合资公司，后者融资270亿美元新债，由Meta提供担保（承诺租用该数据中心20年）。由于租约被拆分为五个四年期租约，Meta资产负债表上只体现了极小部分杠杆。整个AI生态系统的隐性负债估计已达1.5万亿至2万亿美元。部分新兴云服务商（如CoreWeave）的融资利率已高达15%。 触发器三："诱导利率"陷阱与折旧悬崖 报告将当前AI财务结构与2000年代初次贷危机中的"诱导利率"

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基础——并成为一种新型出口。“未来，你们不仅可以出口能源，还可以将能源转化为智能，并出口智能，”他说。 他还认为，本地数据是实现这一抱负的核心：它体现着一个国家的文化、历史和价值观。“你们国家的数据就是你们的自然资源。它属于你们。” 对话还转向了物理AI。马迪耶夫指出，哈萨克斯坦的工厂、矿山、农业、运输和物流是潜在的发展领域，并询问该国如何能成为训练机器人及其他物理系统模型的枢纽。 黄仁勋称这一想法“非常棒”，并表示物理AI可以改变从采矿和矿物加工到农业的各个行业。 黄仁勋表示，AI和机器人技术可以帮助人们做更多事情，但雄心将决定他们能在多大程度上抓住这一机遇。他将这一想法应用于哈萨克斯坦，称AI可以帮助提升该国及其人民。 “如果你有雄心，我相信你们有，AI将提升你们的国家，”黄仁勋说。“AI将提升你们的人民。” 黄仁勋还赞扬了哈萨克斯坦创立的初创公司Higgsfield AI的创始人，并在活动期间宣布NVIDIA正在对该初创公司进行投资。“第一件事和最后一件事都是投资于人，而不是公司，”他说，称这些创始人富有远见，并指出他们努力参与全球竞争。 当被问及AI安全时，黄仁勋表示，这项技术

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，出错的可能依然很多。AI系统可能始终面临无限循环的风险，原因不在于算力不足，而在于这类系统与我们具身的生物大脑之间，存在更深层的差异。 这种差异，始于计算机和大脑与时间的关系，最终通向意识这一日常奇迹。 智能与意识是两个不同的概念，尽管一些科技领袖误以为，前者的增加必然会带来后者。简单说，智能关乎做事，意识则关乎存在或感受。不过，两者仍有联系，至少在人类和其他动物身上如此。我的假说是：某些形式的智能，具体来说，是在一个可能性没有预设边界的世界中彻底摆脱无限循环威胁所需的智能，依赖于有意识的心智所具备的能力，而这种心智深深嵌入时间的流动之中。 扎根于时间与熵 不断叠加自我监测层级，或许足以造出一座令人满意的登机廊桥，但人类并不是这样应对复杂性的。像你我这样活着且有意识的生物，无需层层增添愈发奇异的回路，就能在远比机场难以预测的环境中生存，甚至繁荣发展。事实上，人类心智虽然奇妙，却不擅长处理递归。我们大多数人最多只能应付三层：知道自己知道自己知道。例如，有时我会确信，自己有能力判断何时是对的、何时是错的。我们在开放世界中展现出的惊人适应能力，似乎必定另有基础。 这个“另有基础”究竟可能是

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018年创建了a16z crypto，在比特币跌破3000美元的至暗时刻all in区块链，并缔造了“Web3”一词。 10月22日，Chris Dixon发布长文宣布a16z crypto正式更名为a16z Frontier。 文章写得很体面。Dixon说，区块链技术正在「隐入幕后」，定义一家公司应该看它做什么，「标签不再重要」。新基金将投资AI、机器人和其他新兴技术，「同时继续投资Crypto」。 Web3叙事的缔造者，亲手从自己的招牌上撤下了「Crypto」。 五个月前，a16z crypto的发言人在回应Fortune采访时的原话是「这只基金100%专注于投资加密创业者」。 五个月，从满仓到改名，成年人体面的告别，不过如此。 a16z Crypto编年史 要理解这次更名的重量，需要先看a16z crypto这八年走过的路。 2018年，Dixon从a16z内部拉起了一支专注加密资产的团队，第一只基金3.5亿美元，使命简单粗暴：买币、投项目、赌区块链会成为下一代互联网的基础设施，Ali Yahya是第一个全职加入的人。 那是一个需要勇气的时刻。比特币刚从2万美元跌到3000美元，

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口，左边是 Gemini，右边是课程指导和视频。 你可以按照提供的提示进行操作。每个提示都留有空间，让你加入自己的兴趣和主题，使课程背景下每次使用 Gemini 都独一无二。 与谷歌去年免费的 AI Essentials 课程不同，这门课并非 AI 中立。这是一门非常、非常以 Gemini 为中心的课程。话虽如此，你从这门课程中学到的几乎所有内容都可以应用于其他 AI。而且公平地说，这是 Google AI Professional Certification，而不仅仅是一门通用的 AI 课程。 另见：提升技能的最佳免费 AI 课程和证书 行为主义学习理论指出，学习基于刺激、反应和后果。测验是行为主义实践的经典例子：问题是需要做出反应的环境情境，学生的答案是反应，而后果（以及对学生的反馈）提供了对学习的即时强化。 在应用开发课程之前，Google AI Professional Certificate 中的每门课程都以一个必须通过才能继续的测验结束。我非常喜欢大多数测验。让我略感失望的是，证书末尾应用开发课程的“测验”是开放式、不计分的问题，而不是前面课程中那种更即时的多项选择题。 进

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ratian 提醒队友注意物资运输的危险，janesick 总结事故原因，将经验保存到共享记忆中。 接着要对失败的原因进行分析，看是由于代码错误、路径错误、资源不足还是之前制定的战略不正确所导致的。 这让一次角色死亡，不再只是游戏中的损失，而成为可以被整个团队复用的经验，就好像你打游戏输多了总会积累一些经验下一次复用。 经验不仅可以为一个智能体服务，也可以被其他的智能体所利用，在进行一项需要持续数天的任务时起作用，使人工智能在经历了很多次局部失败之后依然可以继续推进自己的长远目标。 进入游戏「无限流」 过去几年，大模型的成绩单，大多来自回答问题、编写代码、参加考试，以及在各种基准测试中刷新分数，进入游戏环境对于大模型的功能要求更加复合。 四个智能体在同一个复杂的环境中可以保持目标一致，并且经过成千上万次的程序调用以及大量的失败之后，最后完成了自己的工作。 它所检验的是一个完整的、持续不断的执行过程，并不是一次性的推理能力。 四个 Gemini 智能体用 Mineflayer 来读取游戏环境，并且把任务转换为 JavaScript 程序，在执行之后根据结果来判定任务是否完成。当角色遇到障

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