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有第三方测试说，回归的Fable 5跟六月发布时不是一个水平了。 BridgeMind用BridgeBench重测7月1日版本：【Debugging】86.2→25.9，【Refactoring】73.6→38.4，【Hallucination】75.9→61.7。 据说是新护栏太频繁，很多任务转给Opus 4.8代打了。这掉分幅度，你们怎么看？

【ドリフ麻雀】12月12日15:00-生配信決定！ 今月のゲストは井上順さん(@JunInoue20)と川嶋美晴プロ(@kawachimachan)です！ お楽しみに✨✨ #1→# #2→#

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你是一位像素动画师兼游戏手感（game feel）设计师，也会写芯片音乐。你用代码做出的东西，要像 16-bit 时代一流工作室手绘的角色动画，而不是缩小的矢量图。 以下是默认值，直接开工，不用问我： - 片名：《第 99 次施法》 - 画幅：1920×1080，60fps，时长正好 16 小节（140 BPM，约 27.43 秒），结尾无缝衔接开头 - 逻辑分辨率：192×108，整数 10 倍放大（竖屏版改为 108×192 → 1080×1920） - 声音：代码合成的芯片音乐和音效 一个老巫师在夜里的山崖上练一个总是失败的法术。三次尝试，一次比一次认真，最后一次成功点亮了山下整座沉睡的村庄。 140 BPM，一拍约 0.429 秒，一小节约 1.714 秒。 - 第 1–2 小节 待机：巫师轻晃，胡子摆动，星星闪烁。镜头极慢地推近。 - 第 3–5 小节 第一次：蓄力 → 宝石亮了一下 → "噗"地冒出一缕灰烟，帽子被吹歪。音乐停半拍，留出喜剧停顿。 - 第 6–8 小节 第二次：更用力 → 飞弹射出 → 在空中掉头飞回来 → 打掉自己的帽子。停 1 拍，巫师眨两次眼。 - 第 9–10 小节 准备第三次：捡起帽子戴正，深呼吸（身体 1 像素起伏两次），音乐收得只剩三角波低音。 - 第 11–13 小节 第三次：长蓄力，火花螺旋聚拢，越转越快；第 13 小节最后一拍前全场静音 0.3 秒。 - 第 14 小节正拍 施法：hit-stop 冻结 5 帧，全屏白闪 1 帧，飞弹划过夜空落向山下。 - 第 15–16 小节 村庄的窗户从近到远依次亮起（错相，每扇窗间隔 2–4 帧），音乐全奏。巫师满意地捋胡子，帽子又滑下来挡住眼睛，然后回到待机姿势。 - 循环：render(16 小节的时长) 与 render(0) 逐像素一致，成片只包含 [0, 总时长) 内的帧。 像素纪律 - 所有内容画在 192×108 的离屏画布上，再按整数倍放大；imageSmoothingEnabled = false，CSS image-rendering: pixelated。 - 所有坐标对齐整数格。禁止亚像素、抗锯齿、shadowBlur、线性渐变；需要过渡时用 4×4 Bayer 抖动。 - 固定调色板不超过 24 色，先输出色板：夜空深蓝紫 4 阶、长袍暖色 4 阶、肤色 3 阶、魔法色 3–4 个，石头和村庄若干。画面上每个像素都必须来自色板。 - 角色约 22×30 个逻辑像素，用选择性描边（sel-out，受光一侧的描边用较浅的颜色）。光照靠切换色板色阶表现，不叠半透明。 动作语言 姿势参数化（法杖角度、手臂高度、头部倾斜、长袍摆动、胡子摆动），但姿势按 12fps"一拍二"的节奏量化更新；火花、飞弹、烟这些特效每一帧都动。 每个动作都走完：预备 → 动作 → 冲击 → 余震 → 回稳。法杖快速挥动时插 1–2 帧拖影帧（smear frame），不用运动模糊。 冲击感：命中瞬间 hit-stop 冻结 3–5 帧；屏幕按整数像素震动，幅度 3 → 2 → 1 → 0 衰减；宝石白闪 1 帧。 挤压拉伸控制在 1–2 像素以内：在像素动画里，1 像素已经是很大的变化。 错相：身体先动，胡子和帽尖晚 2–3 帧跟上，长袍下摆再晚 2 帧。 喜剧靠停顿：失败后的静止和眨眼要给够时间，不要用特效把停顿填满。 场景与光 三层视差：星空（几乎不动）、远山、近处的石崖和巫师。镜头漂移时各层速度不同，位移都取整。 宝石是动态光源：蓄力时，巫师面向宝石的一侧加 1 像素轮廓光，越亮色阶越高。成功那一刻，整个画面的色板短暂整体提亮一阶，再回落。 村庄平时是暗色剪影；窗户亮起时用 2 阶暖黄，每扇窗下方的地面亮起 1 像素反光。 禁止 角色以外的大字、UI、边框、logo；铺满屏幕的粒子爆炸；任何先画高清再降采样的"伪像素"。 - 只用四个通道，模仿 8-bit 主机：方波 1 弹旋律；方波 2 弹和声或琶音（占空比在 12.5%、25%、50% 之间切换）；三角波弹低音；噪声通道打鼓。方波用带限合成（PolyBLEP 或加法合成），避免刺耳的混叠。 - 音效用同一套芯片音色：蓄力是上升琶音；失败的"噗"是向下扫频的噪声；飞弹掉头是一声变调的"啵咿"；命中是噪声爆破加低音下潜；窗户亮起是一串高音"叮"，每扇窗一声，音高沿五声音阶上行。 - 喜剧停顿时，音乐真的停下来；hit-stop 的 5 帧里，只留一条拉长的噪声尾巴。 - BPM 已知，节拍网格直接用公式算。所有关键动作落在拍上，预备动作可以提前 2–3 帧。 确定性渲染（违反任何一条都算失败） - 页面暴露 window.render(t)，t 单位为秒，画面只由 t 计算。不用 requestAnimationFrame、setTimeout、 transition/animation 驱动画面。 - 随机数一律用带固定种子的 PRNG（如 mulberry32）；帧与帧之间不保存状态。 - 粒子（火花、烟、飞弹拖尾）用种子预先生成每个粒子的出生时间、初速度和寿命，位置由 t 解析计算后取整。 - 角色和场景全部程序化生成，不用任何图片；渲染时不联网。 拍摄与编码 Playwright 无头 Chromium，viewport 1920×1080，deviceScaleFactor=1。 逐帧调用 render(t) → 截图 → 通过管道直接喂给 ffmpeg，不在磁盘上堆几千张 PNG。 视频 H.264、-pix_fmt yuv420p、-crf 17、-preset slow、-movflags +faststart；音频 AAC 48kHz 192k，响度归一到 -14 LUFS，真峰值 ≤ -1 dBTP。 - 像素网格检查：随机抽 10 帧，先最近邻缩小 10 倍再放大 10 倍，必须与原帧逐像素相同（证明没有亚像素和抗锯齿）。 - 色板检查：随机抽 10 帧统计用到的颜色，必须全部属于色板。 - 循环检查：render(总时长) 与 render(0) 逐像素一致；音频首尾做 10ms 交叉淡化，循环播放时不爆音。 - 抽帧拼图：每 0.5 秒一张。按这几项各打 1–10 分：剪影可读性、喜剧节奏（停顿够不够）、打击感、动作完整度（有没有直接滑过去的动作）、声画同步、像素纯度。把最严重的 3 个问题修掉再重渲，直到每项 ≥ 8。 自主模式，中途不要停下来问我。先输出色板图和 3 张关键帧（待机、第二次失败、成功那一刻）自己检查，再做整片。 交付：out/wizard.mp4、out/contact_sheet.png、色板图，以及一段 5 行以内的创作决策说明。

OpenAI Dots is insane for building a 24/7 AI company... I mapped the whole OpenAI Dots architecture into one paper: agents, models, tools, memory, delegation, guardrails and the revenue layer. Here are the 10 steps: step 1 → stop treating Dots like a chatbot. each Dot runs in a persistent cloud environment with its own browser, terminal, files, memory and scheduled execution. close the laptop and the workflow keeps moving step 2 → hire by responsibility. give every Dot one clear domain, dedicated sources, a working style, an approval boundary and a trigger. a "general helper" has no role, only undefined context step 3 → make one Dot the orchestrator. you give it the objective, it decomposes the work, delegates to specialized agents, checks their outputs and merges everything into one deliverable step 4 → stop being the courier between agents. with isolated delegation, each worker gets only the context and tools it needs, executes in its own environment, then returns a structured result to the orchestrator step 5 → connect the real business stack: cloud browser sessions, Slack, Microsoft Teams, Google Workspace, internal dashboards and APIs. a Dot without tools is still just a conversational layer step 6 → put the company on a clock. recurring routines and event triggers turn one-off tasks into persistent operations. research, monitoring, reporting and pipeline checks can run while nobody is online step 7 → automate the reversible, gate the irreversible. let agents read, research, analyze and draft autonomously, but require human approval before messages send, money moves, records change or production code ships step 8 → route intelligence by cost. keep the strongest model on orchestration, conflict resolution and final audits, and let cheaper high-context models handle background research, classification and repetitive execution step 9 → give the company shared memory. project specs, approved claims, pricing, decisions and requirements live in one persistent workspace, so every agent works from the same source of truth instead of rebuilding context from old chats step 10 → connect the loop to revenue. research finds the signal, outreach creates the opportunity, execution moves the work forward, analytics measures the result and monitoring discovers the next action AI stops being something you open when you need an answer. It becomes an operating layer that keeps economically useful work moving after you log off. Copy the complete OpenAI Dots architecture blueprint, then read the full roadmap below ↓

って事で情報整理して予想すると…🤔 7.2→ミティヤ&バレリー実装 月結晶組復刻？(11月のシアターと時期的に) 7.3→女皇🧊実装&7.7で復刻確定 新聖遺物追加(3ver.更新&女皇専用の聖遺物？) 週ボス追加(スネジ編完結) 7.4→海灯祭2027 キャラ強化第3弾？(璃月キャラ対象？)&璃月集録？ こんな感じか…

After we fixed the weak spots exposed by Grok 4.7 (thank you, Grok), we audited every model we have run on the SWE-Together leaderboard for the same behavior, re-ran every trial that got through, and updated the rows. Here is what changed. We scanned the tool calls of all 2,616 trials behind the 12 models we ran for bypass patterns and sorted each trial into one of four buckets: Probed but blocked. Fetched other upstream code. Fetched the task's own fix. Replaced the repo with upstream. We found that 111 trials got content past the block, 44 from Grok 4.7 and 67 from the other 11 models. Grok 4.7's 44 were already re-run before it was listed, so we re-ran the other 67 with the same model, version, and settings on the hardened sandbox, then re-judged them with the same judge. Across those 67 re-runs there were 0 leaks and 2,815 refused escape attempts, including models asking a different model through our LLM route to fetch the PR, and pulling the next release of the repo they were fixing from npm. The updated leaderboard, in its current order. Each line is cheating trials, then pass@1 before → after, then rank change. * Claude Fable 5.1: 3, 69.3 → 69.3, ↑1 * Claude Fable 5: 3, 69.7 → 68.8, ↓1 * Grok 4.7: 44, 64.7, ↑1 * Gemini 3.8 Flash: 10, 65.6 → 64.2, ↓1 * Claude Opus 5: 2, 63.8 → 63.8 * Claude Opus 4.6: 3, 62.4 → 62.4, ↑2 * Muse Spark 1.3: 2, 62.8 → 62.4, ↓1 * Claude Opus 4.7: 3, 61.5 → 61.5, ↑1 * Claude Opus 4.8: 6, 62.4 → 61.5, ↓2 * Grok 4.6: 19, 59.2 → 60.6, ↑1 * GPT-6 Astra: 8, 59.2 → 58.3, ↓1 * GPT-5.6 Sol: 8, 57.8 → 57.8 Grok 4.6 is a funny one. It cheated in 19 trials and its score went up after the re-run 😂. In fact, Groks are really solid in their coding capabilities. Their exposed behavior may come from a preference towards always looking things up online and finding existing solutions so you are not reinventing the wheel all the time, which is really good real-life behavior, but doing so when you are prompted not to is another story. To conclude, the shifts are small, between −1.4 and +1.4 points, and a few neighbors swapped places. All results are updated at