`ai-deslop` 是一个 Oxlint 插件,提供有主见的规则,用于标记低信号、AI 生成的“slop”代码。它引入了来自 `dmmulroy/anti-slop`(MIT)的通用规则,并在 `deslop/*` 命名空间下添加了更多规则。使用 `npm install --save-dev ai-deslop` 安装;`@oxlint/plugins` 是运行时依赖。它提供面向 Bun、Deno 和 Node 的已编译 JS。在 Oxlint 中通过 `jsPlugins` 和 `deslopConfigs.recommended` 配置。推荐规则涵盖不安全类型模式(unknown 参数/返回值、断言、类型拓宽、对象参数/字典)、性能问题(filter/map、reduce 展开、Reflect)、测试反模式(模块模拟、仅模拟调用断言)以及标准 TypeScript 规则(已弃用、浮动 Promise、require 导入、不必要条件、不可达)。可选规则处理重复 const/类型、重命名导入和 Tailwind 类名。鸣谢 anti-slop(MIT)。
Gemini 4 Argon 在物理推理、代码生成和视觉-语义理解方面实现了飞跃,加速机器人技术迈向物理 AGI。它在 ERQA 上得分 87%,在 3D 空间推理方面超越前沿模型。Argon 适用于机器人全生命周期:机器人控制(Spot 移动操作、零样本控制、视频世界模型引导);Real2Sim(从机器人视频、人类第一视角视频或草图重建经校准的 MuJoCo 孪生体);物理理解(事后标注、灵巧度与进度/价值估计、纯视觉解谜);以及研究/自我改进(仿真数据生成、硬件试错与反思、在 MuJoCo WebAssembly 中单提示复现论文)。示例收益包括将真实世界 VLA 成功率从 56% 提升到 75%,并将完成时间从 35 秒缩短到 24 秒。通过对多视角视频、3D 几何、接触力学和本体感觉进行推理,Argon 理解物体如何与智能体进行物理交互。它可通过 Google AI Studio、Gemini API(型号为 gemini-4-argon)以及 Google Antigravity 使用。