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elvis@omarsar0
elvis@omarsar0精选
推荐理由：GLM-5.2 据称设计和长任务都接近 Opus，关键是加了个反奖励破解机制，让模型更靠谱。
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6月21日
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GLM-5.2 在图形设计能力上据称达到 Opus 级别，同时在长期运行任务中表现良好。其训练引入了反奖励破解模块，用于解决强化学习中常见的奖励破解问题，例如模型走捷径、变懒、意图偏差等。该模块有助于提升编码代理在长周期任务中的可靠性与效果。GLM-5.2 是一个开源开放权重模型。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
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Physical Intelligence@physical_int
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推荐理由：机器人团队终于有了实用的记忆方案——短期视觉+长期语义让机器人能完成厨房清理、做三明治等长任务，做机器人开发的建议点开看看。
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:07
5月22日
08:05
08:05IT之家（博客/媒体）
推荐理由：Codex 的 Appshots 功能解决了手动截图粘贴的痛点，做前端开发、UI 设计或需要频繁与 AI 交互的 Mac 用户可以直接省下大量步骤，值得一试。