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长远的愿景是：基础模型从完全合成的数据中获取推理能力，然后从一个经过精挑细选的、小规模的自然语言语料库中学习语义。这将有助于我们构建出从初始阶段就不继承人类偏见的、具备推理能力的模型。
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从实际案例来看，无需触发人工审批步骤即可执行任意命令。
进一步分析发现，整个系统在客户端运行。没有服务器生成谜题，没有数据库存储谜题。日期字符串被哈希成一个32位整数，用作mulberry32伪随机数生成器的种子。它体积极小（8行JavaScript代码），速度快，且分布良好。生成过程中的每个随机决策（轴向选择、折叠位置、打孔位置）都来自这一个序列。
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