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首先，早在2018年，就有人利用该应用追踪过美军基地的位置；美国特勤局人员在保护总统拜登时，也曾不慎暴露自身踪迹。类似情况同样发生在特朗普总统及其他国家领导人身上。
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其次，在针对长期智能体任务（例如软件开发、网络浏览与复杂工具使用）对大语言模型进行后训练时，始终面临计算效率与模型泛化能力之间的权衡。监督微调方法计算成本较低，但常出现域外性能下降的问题，且难以泛化至其训练分布之外。相比之下，端到端强化学习通常能保持域外能力并获得较高的域内准确率，然而，由于每次参数更新都需要重复进行多轮策略内推演，导致其计算开销巨大。
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最后，以下是各难度中常见的条件类型：
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