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El código público de Anthropic ha sido objeto de ingeniería inversa, revelando la inclusión de lógica de manejo de errores y omisión de permisos exclusiva para empleados. Esto refleja que los fabricantes de LLM suelen conservar estados de comportamiento especiales para los empleados internos al desarrollar herramientas de depuración. Esto no solo demuestra la eficacia del análisis inverso en el frontend a la hora de rastrear la lógica subyacente de las herramientas de IA, sino que también pone de relieve los desafíos técnicos que enfrenta el software de código cerrado para eliminar los rastros de pruebas internas en el momento de su lanzamiento.