为什么 Dwarkesh 对 Computer Use 的看法是错的，以及 OpenAI 如何在 1 周内推出其 Jev 竞品

Latent Space 这期节目围绕一个在 AI 工程圈引发争论的话题展开：Dwarkesh 此前在其关于 RLVR 的视频文章中提出了一个框架性问题，让不少 Computer Use 领域的从业者感到不满。Latent Space 主播表示自己并不陌生于公开学习和在大平台上犯错的压力，但他们强调自己亲历了 Anthropic 的 Computer Use 发布、Claude Cowork 的首个大型播客、AIE 上首个 Computer Use 专题，并接近 OpenAI 收购 Sky Software 的交易——而后者如今支撑着 Codex 在 Computer Use 上的主导地位。

节目邀请的第一位嘉宾是 Ari Weinstein，Sky 的联合创始人，如今负责领导 Computer Use 相关进展。Ari 的核心观点是：Computer Use 与几个月前相比已经“180 度不同”。这种变化不是表面上的功能叠加，而是智能体行为模式的根本转变——它们开始学会调试自己的操作、从失败中恢复，而不是一遇错误就崩溃。

在技术路径上，Ari 解释了为什么把截图与无障碍数据、DOM、Playwright 以及生成代码结合起来，会改变整个速度方程。单纯依赖视觉截图往往不够稳定，而结构化数据与代码生成可以提供更精确的定位和操作能力。这种混合方法让智能体在真实软件环境中的表现更可靠，也更接近实用。

节目后半段转向 OpenAI 的快速跟进：OpenAI 在约一周内推出了 Jev 的竞品。这一动作本身就是一个信号——Computer Use 已经从研究演示进入大厂正面竞争阶段。对于中文 AI/科技读者来说，这期内容值得关注，因为它不仅回应了一个有影响力的批评框架，还给出了来自一线工程负责人的具体反驳与技术路线图。

需要说明的是，本期节目信息密度较高，涉及 RLVR、CUA、DOM、Playwright 等多个技术概念。读者可以把它当作理解 Computer Use 当前工程前沿的一个入口，而不是对 Dwarkesh 原观点的简单站队。Ari 所描述的“超人类软件使用能力”愿景，也提示了下一阶段智能体竞争的可能方向。