该论文首次将迭代伪标签训练方法应用于中英语码转换语音识别，通过伪标签生成、两阶段双语模型训练和迭代优化三个阶段利用无标注数据，在SEAME测试集上显著降低了混合错误率。

在截止日期固定、设计资源被其他项目占用的情况下，Stampli 借助 Codex 和 ChatGPT Work，将原本需要数周的发布制作压缩到几天完成。

Simon Willison 委托 Claude Fable 5 在 Claude Code for web 中测试 smolvm 1.8.3 作为运行不可信 Python 和 JavaScript 代码的沙箱。测试显示它借助硬件隔离虚拟机而非共享内核容器，能有效限制 CPU、内存、网络与文件系统访问，冷启动约 0.6–1.5 秒，热执行约 50 毫秒。当网页环境无法运行虚拟机时，Claude 自主改用 GitHub Actions 完成测试。

Jeremy Morrell 提出，LLM 与沙箱技术为可扩展软件带来新机遇：开发者可构建可靠的核心应用，让用户借助 LLM 填补缺失功能，从而安全地扩展应用并赋予用户“超能力”。