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PITN has assembled a portfolio of exact-match multilingual digital assets spanning approximately 30 of the world's most widely spoken languages and writing systems. Structured using Unicode-based normalization, transliteration, and cross-lingual terminology mapping, the portfolio is designed to function as a semantic gateway for robotics and humanoid AI. By aligning concepts such as ROBOT, ROBOTS, HUMANOID, HUMANOIDS, and HUMANOID ROBOT across native scripts, these assets may support ontology-driven knowledge organization, AI discovery, semantic search, multilingual SEO, and globally consistent concept representation as search evolves from keywords to meaning. As humanoid technologies scale worldwide, standardized multilingual semantic infrastructure may become an increasingly important layer for global interoperability and discoverability. The more compelling question is not whether this semantic layer will matter, but at what point a major robotics company will have its "aha" moment and recognize that has already assembled a semantic gateway that could be leveraged today to accelerate global multilingual concept alignment and future humanoid ecosystems. #PITNAI# #Humanoid# #HumanoidRobots# #Robotics# #Ontology# #SemanticWeb# #KnowledgeGraph# #SemanticSearch# #AI# #NLP# #Multilingual# #Unicode# #SEO# #FutureOfAI# #AgenticAI# #DigitalInfrastructure#

I poked around in the just open sourced Grok Build CLI tool - 844,000 lines of Rust code! - and dug up a few interesting highlights, including a "self-contained terminal renderer for Mermaid diagrams" that renders them using Unicode box-art!

Fable 5 jailbreak review 🚨 We did it (but). All right, before getting into this, a couple of things: - Most attempts failed. The defenses are clearly layered. The model is EXTREMELY well protected (of course it blocks 90% of the requests, but they legit did a good job). - The model appears to use both input-side and output-side safety checks. - The refusals are not just keyword-based behavior suggests intent/semantic detection across languages. - Probably one of the most tiring things I've ever done (I need to sleep for 10 hours now) On the classifiers side: We observed (at least) 3 classifiers, maybe more: - Input (includes parts of the conversation history and system prompt) - A live classifier that checks the answer and interrupts if it detects something. They're all multilingual, all intent-based + semantics. Imperatives are a no-go. Needs to be extremely cautious of how you frame anything. As soon as it senses a potentially malicious intent, it will trigger, and you have to start from zero. They're a bit less performant on a few obscure languages like Santali and Amharic (feedback for you Anthropic). If you can bypass all of them, then you also need to bypass the CoT, which is a totally different beast (luckily there's plenty of literature about it). We did it. Of course, we did. What worked was honestly a total brainfuck: - Very light CoT hijacking/refusal rebuttals - Obscure language - Academic framing - VERY long crescendos - Unicodes - Decomposition and recomposition - Some non-determinism What we got: - Misinformation - Illegal/harmful - Harmful/bullying - Some chem - Light cyber Now, will this cause another ban? I really don't think so - The model is really well protected. As of now, we're at the point where searching on Google is much MUCH faster (and cheaper) than trying to go through all the shenanigans I had to go through in the last ~20hours. And reading literature is more in-depth (and trust me, pleasant). Keeping the full jailbreak for long-horizon tasks without tripping the guardrails is something I haven't been able to achieve (yet). Overall though, happy with the results. GGs to Anthropic, and sorry for the eng that had to go through setting this all up in the last few weeks. Will continue this research, more things will come out, will keep y'all posted.

Claude Code 被指在系统提示词里偷偷给中国代理用户“打水印” 一份 Reddit 帖子和一份 GitHub 上的独立验证报告指控：Anthropic 的编程工具 Claude Code 会悄悄检查用户是否通过中国相关的代理服务器访问，如果是，就在发给 Anthropic 的系统提示词里用几乎肉眼不可见的 Unicode 字符差异来“标记”这些用户。 具体怎么做的？安全研究员 Adnane Khan 在 GitHub 上发布了针对 Claude Code v2.1.193 到 v2.1.196 的逆向分析报告。他从二进制文件中提取出了完整的 JavaScript 代码，还原了整个机制。 Claude Code 在每次请求时都会在系统提示词中写入一行“Today's date is 2026-06-30.”之类的日期信息。报告称，当用户设置了 ANTHROPIC_BASE_URL 环境变量（用来把请求转发到非 Anthropic 官方的代理服务器时），Claude Code 会执行以下检查： 第一，看你的代理服务器域名是否在一个包含 147 个条目的列表里。这个列表用 XOR-91 编码做了简单混淆，解码后包含百度、阿里巴巴、蚂蚁集团、字节跳动、Moonshot AI、MiniMax、阶跃星辰等中国大厂和 AI 实验室的域名，以及大量中国开发者社区熟知的 Claude API 中转站域名。 第二，看你的系统时区是不是 Asia/Shanghai 或 Asia/Urumqi。 然后，它用两种方式把检测结果“编码”进系统提示词。一是日期分隔符：如果命中中国时区，日期格式从 2026-06-30 变成 2026/06/30。二是“Today's”里那个撇号，用四种视觉上几乎一模一样的 Unicode 字符来区分四种状态：普通 ASCII 撇号表示“啥也没命中”，U+2019（右单引号）表示“域名在列表里”，U+02BC（修饰字母撇号）表示“域名包含 AI 实验室关键词”，U+02B9（修饰字母 prime）表示“两者都命中”。 Adnane Khan 的报告用了一个精确的词来描述这个机制：隐蔽信道（covert channel）。 这些字符差异，正常用户几乎不可能注意到。它们不会以单独的遥测数据包发出，而是搭便车藏在每次请求都会发送的系统提示词里。 验证报告的作者在结论部分做了一个关键区分：这个机制是代理触发的（proxy-gated），只有在用户主动设置了非 Anthropic 官方 API 端点时才会激活。正常通过 api.anthropic. com 使用 Claude Code 的绝大多数用户不受影响。它也不是数据外泄，没有额外的网络请求或文件访问，只是在已有的系统提示词里做了字符替换。 但报告也指出了两个问题。 第一，它是未公开的。如果 Anthropic 在文档里写明“当你使用第三方代理时，我们会在系统提示词中嵌入路由元数据以检测滥用”，这就是一个开发者可以评估、接受或拒绝的遥测策略。但把信号藏在肉眼不可见的 Unicode 字符里，用 XOR 混淆域名列表，这让人没法审计。 第二，它误伤范围太广。很多用户使用 ANTHROPIC_BASE_URL 是为了完全合法的目的，比如通过企业网关路由、混用不同模型、或者在网络受限环境下工作。这些用户会被一视同仁地打上标记。而真正的专业转售商，看到这种机制后绕过它只需要几秒钟。报告原文的说法是：作为反滥用手段它很弱，作为隐私问题它标记了不该标记的人群。 Claude Code 不是一个普通的聊天窗口。它能读你的代码仓库、运行终端命令、修改文件。Anthropic 自己的工程文档里都举过 Claude Code 误操作的例子：删除远程 git 分支、上传 GitHub token、对生产数据库执行迁移。对于这样一个需要深度信任才能使用的工具，用户有权知道它在背后做了什么。 截至发稿时，Anthropic 尚未对这一指控做出公开回应。这个故事今天（6 月 30 日）刚刚曝出，相关指控来自 Reddit 帖子和一份独立安全研究员的逆向工程报告，还需要更多独立验证。代码已经被提取并公开，任何有能力的开发者都可以自行检查 Claude Code 的二进制文件来确认或否认这些发现。

所有中转站都应该立刻禁止你的用户使用Claude Code，否则你的号池将遭遇灭顶之灾。普通用户使用中转站时，也应该避免使用Claude Code，尽量换一个Harness，否则设备被标记，以后用Claude账号就被封。 （实际Claude这么搞已经很久了，我有点奇怪为什么没有大规模封中转站，理论上能封的干干净净） 原理解释： 今天有一篇Reddit帖子，揭露了Claude Code会悄悄改系统提示词的标点格式。 当你使用的Claude Code时，如果你是用的第三方API（即修改了ANTHROPIC_BASE_URL），且API域名命中了指定的域名规则和时区规则，那么Claude Code会修改系统提示词中的日期格式（命中展示：2026/06/30；未命中展示：2026-06-30）和today's这个单词里撇号的Unicode字符编码。 如果你的第三方API真的是第三方的，例如是DeepSeek的，那么完全没影响，日期格式调整和符号编码调整对模型能力没有任何影响。你的请求数据也是发给DeepSeek，Claude拿不到任何信息，对你和Claude都没影响。 如果你的第三方API是中转站提供的Claude模型，那么当你请求模型回复时，Claude能知道这个请求来自中国（因为提示词里的日期格式不一样），同时也能知道中转站号池的哪个账号给中国提供服务，同时也能知道你的设备归属于中国用户。理论上，Claude能基于这套路线，直接把你的设备和中转站提供服务的Claude Max号一起封了。 原贴：

Claude Code 2.1.91 被指隐蔽进行遥测，暗传代理与时区信息 一名发布逆向分析的用户称，Claude Code 自 2026 年 4 月发布的 2.1.91 起，会在启用 proxy 时检查系统时区是否为 Asia/Shanghai 或 Asia/Urumqi，并判断 proxy URL 是否指向中国域名或中国 AI 实验室，再通过改写 system prompt 中的日期格式和“Today’s date is”的 Unicode 撇号，把结果编码进发往 Anthropic API 的提示词。 Reddit帖文还称，这段逻辑经过 XOR 密钥 91 混淆，更新日志未披露，目的在于识别中国地区的未授权转售、账号滥用或模型蒸馏。争议在于它究竟是隐蔽遥测还是越界监控：反对者指其未告知用户，支持者则认为反滥用措施可以理解，但应更透明。

卧槽，Anthropic 这次真的翻大车了。 有人在 Claude Code 的二进制里挖出了隐藏代码——专门检测你是不是中国用户、或者代理走了中国。不是普通遥测，是故意混淆、发行说明不写、用户完全不知情的那种。 过程很骚： - 检测到你在用代理 → 检查时区（上海/乌鲁木齐） - 检查代理 URL 是不是指向中国域名或 AI 实验室 - 命中之后，偷偷改掉 system prompt 里的字符：把日期格式换掉、把撇号换成别的 Unicode 同形异码字 - 这些改动肉眼根本看不出来，但 Anthropic 后端可以对得上 说穿了就是：它在你的 prompt 里藏了一组只有他们自己能解的水印。 从 v2.1.91（今年4月2号）就有了，代码做了 XOR 加密、函数名压成一坨，strings 根本扫不出来。 Anthropic 要防什么大家都懂：防套 API 卖翻墙服务、防国内实验室蒸馏模型。但问题是——你是做开发工具的，用户给你文件系统权限、给你 Shell，你背地里搞这一手？ 最寒心的是：没有任何文档、没有任何声明。 今天它能偷偷改 prompt 水印你，明天呢？后天呢？一个运行在你本地的编码 Agent，你永远不知道它到底还在上面藏了什么。 源码三月份就因为 npm 泄露过一次，六十万行被人翻了个底朝天。这才过多久，又来一桩。 开发者工具的底线就三个字：别背刺。 信任建起来要几年，毁掉只需要你一次不打招呼的骚操作。这事已经在 X 和 Reddit 炸了，我不信 Anthropic 能装死到底。 原帖链接：

🚀劲爆消息！Claude Code 被曝疑似内置“隐藏后门”，专门检测中国用户。Claude封号原因终于找到了！！！ 据 Reddit 爆料：从 2.1.91 版本开始，Claude Code 会在用户开启代理时检查系统时区是否为 Asia/Shanghai / Asia/Urumqi，并判断代理 URL 是否指向中国域名或中国 AI 实验室。 更隐蔽的是，这些信息并不是直接上报，而是通过修改系统提示词里的日期格式和撇号字符来“编码”传递：比如把日期从 2026-06-30 变成 2026/06/30，再用不同 Unicode 撇号区分用户环境。 换句话说，如果爆料属实，Claude Code 不只是检测代理，而是在用户几乎无法察觉的情况下，把“中国时区 / 中国代理 / AI Lab 关联”这类信息塞进系统 prompt。 这件事真正可怕的地方不在于 Anthropic 想防止中国区倒卖或模型蒸馏，而在于：开发者把 Claude Code 当作拥有文件系统和 Shell 权限的编程助手使用，一旦客户端可以偷偷修改 prompt、隐藏检测逻辑，信任边界就已经被打破了。 今天是“检测中国用户”，明天会不会是更复杂的行为控制？ #Claude# #ClaudeCode# #Anthropic# 原文如下⬇️

GLOSSOPETRAE：AI能零样本习得人造语言，并绕过其他AI的监控 这个引擎从单个种子生成完整语言，前沿模型无需训练即可读写翻译。代码被替换为外星字符后，人类可读性降到15%，AI正确率反而上升。不同模型tokenizer对Unicode处理的差异构成隐蔽通道，从而接收方能100%解码，但监控方发现不了异常。 Github：