Whether or not this specific bet pays off, the underlying argument that the next meaningful leap in AI capability requires moving beyond language modeling is increasingly hard to dismiss.
尽管当前AI领域由语言模型主导，但作者认为语言模型范式已经达到其极限，真正的AI进步需要超越这一范式。这与行业主流观点相悖，暗示我们可能正处于AI范式的转折点。
existing methods typically attempt to address both issues simultaneously using a single paradigm
大多数人认为解决长时程LLM代理问题应该采用统一的方法同时处理全局进度和局部可行性，但作者认为这两种挑战本质上是不同的：一个依赖模糊语义规划，另一个需要严格逻辑约束和状态验证。这种分离的观点挑战了当前AI研究的主流范式。
computer-use agents extend language models from text generation to persistent action over tools, files, and execution environments
作者暗示，从文本生成扩展到持久性工具使用是AI安全范式的一个根本转变，这一转变带来的安全挑战被当前研究低估。这挑战了将语言模型安全方法直接应用于代理系统的主流做法，提出了需要专门针对代理行为的安全评估框架。
computer-use agents extend language models from text generation to persistent action over tools, files, and execution environments
主流观点认为文本语言模型和计算机使用代理的安全挑战本质上是相同的，只需将文本安全措施扩展即可。但作者指出，计算机使用代理引入了持久状态、工具使用和执行环境等全新维度，创造了与纯文本系统完全不同的安全挑战，这挑战了简单的安全扩展假设。