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中消协：近期 AI 客服相关投诉显著增多

2026/8/16 22:33:15 来源：IT之家 作者：潞源 责编：潞源 评论： 感谢IT之家网友 顺势而为 的线索投递！

IT之家 8 月 16 日消息，中国消费者协会（中消协）本月（8 月 5 日）发布报告指出，AI 客服投诉显著增多，部分平台人工客服难以接通，被消费者形容为玩起“躲猫猫”。

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据北京卫视近期测试，记者尝试拨打某短视频平台客服电话后发现，AI 客服多次提示人工客服繁忙，直到记者说出 4 次转人工后，相关程序才开始转接人工服务。从播发电话到真正接通人工客服，总共用时近 6 分钟。

同时，部分平台的 AI 客服会通过循环应答、多层跳转等方式，阻碍消费者进入人工服务流程，导致问题无法及时处理。

并且 AI 客服有时会作出费用构成、优惠活动等明确承诺。消费者依此作出购买决定后，经营者又会以 AI 回答不代表公司立场、算法生成内容不具备法律效力为由拒绝履约，引发争议。

IT之家注意到，中消协在《2026 年上半年全国消协组织受理投诉情况分析》中指出，一段时间以来，涉及 AI 客服或通用型 AI 的投诉有所增多，消费者反映的问题主要集中在 AI 客服不实承诺、人工客服接入困难、生成内容失准等方面。

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《消费者权益保护法》第二十条规定，经营者向消费者提供有关商品或者服务的质量、性能、用途、有效期限等信息，应当真实、全面，不得作虚假或者引人误解的宣传。

经营者自身部署的 AI 客服本身虽然不具有独立承担民事法律责任的主体资格，但其系经营者部署并应用于经营服务活动的重要工具，其输出内容属于经营者提供服务的组成部分。提供 AI 客服的相关经营者应同时建立畅通、便捷的人工客服转接机制。

此外，第三方通用型 AI 答复一般不能代表平台或商家的官方承诺，消费者使用第三方通用型 AI 查询交易关键事项时，务必通过经营者官方网站、官方客服等途径进行二次确认，切勿因轻信第三方通用型 AI 答复，避免不必要的财产损失。

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特斯拉美国推出 Model Y 座椅下储物托盘：售价 40 美元，利用前排闲置空间存放小物品

2026/8/16 22:28:00 来源：IT之家 作者：问舟 责编：问舟 评论：

IT之家 8 月 16 日消息，博主 Sawyer Merritt 今日发现，特斯拉美国官网上架了一款专为新款 Model Y 提供的座椅下储物托盘，售价 40 美元（IT之家注：现汇率约合 270.4 元人民币），可利用前排乘客座椅下方的闲置空间存放小型物品。

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该配件采用注塑热塑性材料制造，并配备防滑设计，可减少车辆行驶过程中储物盒及内部物品发生移动。

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特斯拉表示，这款储物托盘采用隐藏式布局，从后排脚部空间即可取放物品，同时不会占用额外乘坐空间。

!

兼容性方面，该产品适用于 2025 年下半年及之后生产的新款 Model Y，不适用于 2020 年至 2024 年生产的旧款 Model Y，同时也不兼容 6 座版 Model Y L。

在推出官方产品之前，第三方厂商已经针对 Model Y 前排座椅下方空间推出了类似储物盒。其中部分产品采用 TPE 或 ABS 等材料制造，并通过防滑结构和缓冲材料减少行驶过程中产生的晃动和异响。

除了储物空间外，特斯拉近期也在扩大 Model Y 的车载供电能力。美国市场部分 Model Y Premium 车型现在支持车辆对外供电（V2L），用户需要配合第三代移动连接器以及售价 80 美元（现汇率约合 540.8 元人民币）的 Outlet Adapter 使用。

该适配器可将车辆充电接口转换为两个 120V 家用插座，输出规格为 120V、20A。不过，这套系统并非车辆对家庭供电（V2H）功能，因此无法像部分支持相关功能的车型一样，在停电时直接为家庭电器提供持续供电。

特斯拉近期还推出了多款 Model Y 相关配件。2026 年 6 月，公司推出售价 245 美元的可扩展后备厢收纳器，以及售价 115 美元（现汇率约合 777.5 元人民币）的后备厢下层储物空间收纳器，用于增加车辆行李区域的整理能力。

此外，特斯拉此前还推出过 Model Y 单人充气床垫，以及面向 Model 3 的车载充气床垫。其中 Model 3 充气床垫售价 235 美元（现汇率约合 1,589 元人民币），并配备 USB-C 供电的内置充气泵，兼容各代 Model 3 车型。

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关键词：特斯拉，Model Y

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Home业界消息

Motrix 是一款开源下载工具，支持 HTTP、FTP、BT、磁力链等多种下载方式，曾经是不少人的装机必备。
刚刚 Motrix Turbo beta 发布，这是一个时隔3年的重构版本。@Appinn

佛系更新

Motrix 的更新速度一直比较佛系。上一次听到 Motrix 的消息是2026年5月份，等不及的开发者甚至直接开启了自救模式，做出了：不使用 Electron 的 Motrix 精神续作：Motrix Next。而上一次 Motrix 的正式更新，还是2023年：

• Motrix 时隔 2 年发布新版本：多功能开源跨平台下载工具，45 项更新

所以，当 Motrix 终于来到 2.0.0，青小蛙的第一反应是：

能更新，就是最大的功能。😂

Motrix 2.0.0 有什么变化？

这个版本名叫 Motrix Turbo beta，当前为 v2.0.0-beta.12，这是一次彻底重构，除了新的桌面界面，还加入了 Server、CLI、插件系统，以及跨设备任务管理能力。

作为对比，这是 1.x 版本的界面：

具体为：

• 全新的桌面应用：可自定义仪表盘、深色模式等
• 统一下载核心：桌面端和 Server 共用，支持 HTTP、FTP、BitTorrent、磁力链接，并支持任务恢复、Tracker、UPnP/NAT-PMP
• 服务器与 NAS 支持：提供 Docker 镜像
• 跨设备控制
  • CLI、浏览器、桌面端通过 MDXP 连接
  • 支持本地发现和远程 device-code 配对
• 支持插件市场

Motrix 2.0.0-beta.12 是重构后的 v2 架构继续测试版本。此前 beta.11 虽然完成了全部构建流程，但在 Linux 自动更新包生成阶段发现问题，因此没有正式发布。

心急的同学可以装上试试。

获取

• GitHub

重要的功能：命令行工具、远程控制

捡两个重要的更新说：

命令行工具：让 AI Agent 也能控制 Motrix

Motrix 2.0.0 最大的变化之一，是加入 CLI。它有点像 Motrix 的遥控器，自己不负责下载，而是负责控制 Motrix。

只需要在终端运行 npm install -g @motrix/cli@latest 就可以安装。

安装之后，可以在终端管理 Motrix：

• 查看下载任务
• 添加 HTTP、FTP、BT、磁力链接任务
• 暂停、恢复、删除任务
• 查看速度和状态
• 连接远程 Server

更重要的是，它内置 Agent Skill，使用 motrix skill install [dir] 就可以把 Skill 安装到 ~/.claude/skills，具体的 SKILL.md。

也就是说，现在可以让 AI Agent 直接操作 Motrix：

• “下载这个文件”
• “暂停当前任务”
• “查看下载速度”
• “连接我的 NAS 下载服务器”
• 都可以通过 CLI 完成。

具体的命令行：

原文：https://www.appinn.com/motrix2-b12/

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  Motrix, Skills, 下载工具

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Home业界消息

在今年3月份，微软承认 Windows 11 问题太多（30+项），说4月份就开始动手修。现在已经8月份了，微软再次回应了这个问题：Windows 质量：我们三月份做出的承诺的最新进展。

一起来看看，Windows 11 这几个月修复了哪些问题？

微软的承诺与实现

以下内容对比来自微软 Pavan 发布的前后两篇内容对比：

总结

3 月微软承诺的是“重新重视 Windows 质量”，覆盖性能（Performance）、可靠性（Reliability）、体验打磨（Craft）三个方向。

7 月微软公布的是第一阶段成果：任务栏、开始菜单、搜索、文件资源管理器、Widgets、AI、Windows Update、WinUI 3、驱动质量、性能、登录体验等多个方向已经开始落地。

另外，此前提到了瞬间拉升 CPU 频率让系统更流畅的 低延迟模式 已经默认开启，如果你安装了最近的更新之后，应该能感受到系统变快了。

最后，来看看我为什么不愿意用 Windows 11：

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  Windows11, 微软

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周一17 派早报：😭（放声大哭）成为最流行 emoji 06:549 分钟阅读早报速览

1. 😭（放声大哭）成为最流行 emoji0
2. 美国要求合作方在中美 AI 竞赛中「选边站」0
3. ChatGPT 上线使用历史记录功能0
4. 美国政府敦促苹果不要购买中国内存芯片0
5. uBlock Origin 放弃维护 Facebook 广告规则0
6. 索尼加速向娱乐业务转型0
7. 看看就行的简讯0
8. 少数派的近期动态0
9. 你可能错过的好文章0

😭（放声大哭）成为最流行 emoji

据《纽约时报》报道，根据谷歌提供的使用数据，2025 年，😭（放声大哭）正式超越 😂（笑哭了）和 🤣（笑得满地打滚），成为全球最流行的 emoji。如今，该表情已被广泛用于搞笑、激动或尴尬等各类需要表达强烈情绪的场景中。

emoji 使用趋势的转变主要由年轻一代推动。语言学家发现，Z 世代和 Alpha 世代（95—10 后）普遍认为传统的笑哭表情已被过度使用。相反，较年长人群的语言习惯更趋稳定，依然坚持使用 😂 和 🤣。在日常交流中，年轻人现在更倾向于用 🔥（火焰）而不是 💯（一百分），用 🙏（双手合十）而不是 👍（拇指向上）。

年轻群体也在不断从网络亚文化中发掘并带火边缘 emoji。例如，🥀（枯萎的花）在去年人气飙升，常被用于表达颓废感；原本极少用的 🗿（摩艾）被用来表示面无表情的无语回应。此外，源自 K-pop 文化的 🫰（食指与拇指交叉的手）和较新的 🫩（有眼袋）也迅速在年轻用户中普及。不过，一旦某个表情开始在长辈中流行，年轻人便会迅速将其抛弃并寻找新宠。

语言学家指出，在缺乏面部表情和语气的纯文字数字交流中，emoji 充当了传递非语言信号的工具。历史研究表明，青少年（尤其是年轻女性）和弱势群体往往是语言创新的主力军。对其而言，emoji 不仅是补充情绪的通用视觉语言，更是确认身份的专属信号。

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美国要求合作方在中美 AI 竞赛中「选边站」

据路透社报道，美国国务院内部文件草案显示，美国政府正准备向 35 个合作方发出警告，要求其在中美 AI 竞赛中选边站队。信件草稿指出，如果这些国家加入由北京发起的竞争性 AI 合作框架，将被排除在美国主导的 Pax Silica 倡议及相关联盟之外。

Pax Silica 倡议由美国于去年发起，旨在确保 AI 模型、半导体及关键矿产的供应链安全，目前已吸引日本、澳大利亚和韩国等二十多个合作方加入。而在 7 月，中国宣布成立「世界人工智能合作组织」，强调推广开放权重 AI 技术，挑战美国在该领域的全球影响力。

作为先进芯片与 AI 技术不可或缺的关键矿产供应国，哈萨克斯坦成为同时加入中美两国 AI 倡议的国家，引发了美国的高度警觉。美国在信中强调，签署美方协议是一项「承诺」，相关方不能同时参与与美国期望相冲突的同类倡议，「不可能两头占便宜」。

美国国务院拒绝对泄密文件发表评论。中国驻美大使馆发言人则回应称，中方反对将科技与贸易问题政治化，指出此类行为只会阻碍全球 AI 技术的进步，不符合任何人的利益。

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ChatGPT 上线使用历史记录功能

8 月 13 日，macOS 版 ChatGPT 桌面应用推出了名为「计算机历史」（Computer History）的新功能。该功能开启后，可将用户在不同应用和网页上的活动记录转化为 ChatGPT 和 Codex 能够读取的记忆与时间线，帮助用户快速恢复中断的工作，或将重复性任务转化为自动化技能。初期，该功能面向 ChatGPT Pro、Business 及 Enterprise 用户开放。

与此前依赖屏幕截图的测试版 Chronicle 不同，「计算机历史」只通过 macOS 的辅助功能捕捉点击、键盘输入和应用切换等交互事件，不会录制屏幕画面、麦克风声音或系统音频。通过记录这些事件，系统会定期生成文本摘要。用户可以用自然语言向 ChatGPT 提问，例如要求找回休息前正在阅读的文档，或者让 AI 根据刚刚记录的操作步骤直接生成可复用的工作流。

「计算机历史」能默认处于关闭状态，且排除了无痕模式下浏览器的记录。用户可以在设置中指定允许或禁止追踪的特定应用程序和网站网址。此外，可以一键暂停数据收集，或查看并清除历史记录。交互事件会暂时存储在用户的本地设备上。OpenAI 表示会在服务器端短暂处理数据以生成记忆，但承诺这些原始数据在 48 小时后即被删除，且不会用于训练 AI 模型。

由于「计算机历史」功能会读取外部应用内容，OpenAI 提示这可能增加提示词注入的风险，建议用户在涉及敏感财务、医疗或个人通信时谨慎配置应用权限。

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美国政府敦促苹果不要购买中国内存芯片

据《华尔街日报》报道，为缓解成本压力，苹果正在测试中国企业长鑫存储和长江存储的芯片，或将初步用于中国市场的设备。但特朗普政府对此明确反对，商务部部长 Howard Lutnick 敦促苹果寻找其他替代方案，他表示已明确警告苹果，「伟大的美国公司不应使用中国存储芯片」。苹果首席运营官 Sabih Khan 未证实此事，但强调鉴于短缺规模，必须「考虑所有选项」。

根据现行规定，美国公司如欲向长鑫存储和长江存储分享产品信息，须获美国政府许可。但由于存储芯片无需高度定制，苹果可合法购买中国厂商的现成通用产品。然而，此举遭到美国芯片巨头美光科技及多位参议员强烈反对，他们向白宫施压，警告这将损害本土产能并阻碍半导体制造业回流。

该争端凸显了美国政府与苹果的供应链博弈。尽管当局试图用关税施压苹果将制造业务迁回美国，其供应链仍高度依赖亚洲。由于新建产能需耗时一年以上，面对跨行业的芯片荒，政府短期内也难有政策应对方案。

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uBlock Origin 放弃维护 Facebook 广告规则

据 NeoWin 报道，知名开源广告拦截扩展程序 uBlock Origin (uBO) 团队近日宣布，将停止维护针对 Facebook 广告的拦截过滤规则。

uBO 团队成员在 Reddit 发帖说，Facebook 长期通过频繁更改网页底层代码来规避广告拦截，已经超出了开源志愿团队的维护精力极限。为确保广告能够绕过拦截，Facebook 采取了极度复杂的混淆策略。例如，将代表广告的 Sponsored（赞助内容）字样拆分为单个字母，分别放进多行代码行中，甚至随机打乱字母顺序、插入伪造字符，破坏广告拦截器的模式匹配机制。帖子说，Facebook 雇佣年薪 7 位数的工程师，却从事监控、针对开源项目的勾当，这种做法极度反用户。

uBO 者表示，仍然欢迎社区的 pull request，但这也意味着 Facebook 的广告屏蔽只能依靠外部用户的自发维护。

uBlock Origin 近期还面临更广泛的生存危机。随着 Google Chrome 和 Microsoft Edge 等基于 Chromium 内核的主流浏览器强制推进 Manifest V3 (MV3) 扩展架构， uBO 的核心功能受到严格限制，其完整版已面临淘汰。目前，仅剩 Firefox 和 Brave 等浏览器仍在继续支持该工具的完整运行环境。

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索尼加速向娱乐业务转型

据《华尔街日报》报道，索尼正加速从传统的消费电子业务向娱乐业务转型。CEO 十时裕树在采访中明确表示，索尼的未来在于音乐、电影、游戏及底层技术。目前，依靠《蜘蛛侠》系列电影、热门动漫以及游戏业务，娱乐相关业务已为索尼贡献了超过三分之二的年收入。

索尼涉足娱乐行业始于 20 世纪 80 年代末、日本经济泡沫期。当时，索尼斥巨资收购了 CBS 唱片公司与哥伦比亚影业。这些跨界投资曾经历漫长的阵痛期，但如今已成功转化为索尼应对消费电子领域冲击和竞争的护城河。

十时裕树 1987 年加入索尼，自去年接任 CEO 以来，主导了一系列业务重组。今年 3 月，索尼宣布将电视业务剥离并转移至一家与 TCL 合资的公司。此外，索尼还引入台积电合作生产高价值的图像传感器，分拆了其金融部门。在娱乐策略上，索尼正大力推进核心 IP 的跨媒介开发，将《最后生还者》及《战神》等热门游戏改编为真人影视剧，以实现利润累加。

不过，索尼在核心硬件领域正面临供应链挑战。受 AI 造成的关键零部件短缺影响，外界期待的 PS6 进度被迫推迟。十时裕树证实，公司目前尚未确定 PS6 的具体发布日期。至于 AI 对内容创作行业带来的潜在威胁，十时裕树认为 AI 无法完全替代人类的创造力，索尼将利用 AI 技术来提升游戏制作等环节的效率。

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看看就行的简讯

• 就 Claude 即将上线的文本水印功能，Anthropic 近日发文指出，该技术基于 Google DeepMind 开发的 SynthID-Text 方案。模型在生成文本时通常会随机预测下一个词汇，而水印技术通过一个隐藏的密钥来轻微改变这种随机性的来源，从而使文本变得可识别。添加水印对模型的输出品质或内容没有任何实际影响，不涉及添加隐藏字符，不会增加输出成本，也不能追溯到账号。当 Claude 执行数学计算、编写代码或陈述严谨事实时，由于正确的词汇选择往往具有唯一性，系统不会为了嵌入水印而强行改变用词并牺牲准确率。
• 据《金融时报》报道，为遏制股市剧烈波动，韩国监管机构近日收紧了杠杆 ETF 的交易限制，要求新入场的散户投资者在进行真实交易前，必须连续 5 天、每天完成至少 1 小时的模拟交易。韩国综合股价指数在 6 月一度突破 9300 点，但随后在 7 月暴跌 22%；许多早期买入该杠杆产品的散户损失近半本金。
• 据路透社援引知情人士说法，苹果在阿里巴巴支持下，专门针对中国市场训练了一个模型。网信办已于上月正式备案了苹果的生成式 AI 服务，但中国版苹果智能目前尚未开放服务。
• 8 月 14 日，库克在接受 CBS 采访时表示，不会主动定义自己的商业遗产，而是将评价权交由外界，希望人们能将他视为一个「善良、正派」（good and decent）的人。
• 据 9to5Mac 报道，Apple Maps 即将在美国和加拿大推出广告服务，8 月 14 起正式开放广告位预订。广告将主要出现在两个位置：一是用户输入内容前，搜索屏幕的「建议地点」会展示商家广告；二是用户搜索后，与搜索词高度相关的广告会穿插在结果列表中。为了吸引企业入驻，苹果还推出了一项限时促销活动。凡是在 2026 年 10 月 11 日前预订广告服务的商家，可获得连续 12 个月、每月 15% 的账单返利，每月最高可返还 1000 美元。

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华为余承东：全新一代问界 M9 下定用户有 30% 是鸿蒙智行老朋友增换购，Ultimate 占比 30%

2026/8/17 12:54:01 来源：IT之家 作者：汪淼 责编：汪淼 评论： 感谢IT之家网友 不一样的体验 的线索投递！

IT之家 8 月 17 日消息，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东今日发文宣布，全新一代问界 M9 上市后，以 60 万元均价连续两个月位居 50 万以上车型销量第一。

余承东透露，下定用户中，有 30% 是鸿蒙智行老朋友增换购，问界 M9 Ultimate 用户占比 30%。

余承东还介绍了问界 M9 Ultimate 领世加长版，Ultimate 寓意“领世”，代表突破和创新引领。车身、尾部、座椅等多处加入专属标识设计，全车融入超 30 处水晶工艺；搭载 800V 高压全主动悬架，2.0T 增程器和华为同轴三电机，配备 6 颗激光雷达全向感知矩阵。首批展车本周起会陆续进店。

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华为终端 7 月底宣布，鸿蒙智行全新一代问界 M9 交付开启 7 周累计交付量突破 20,000 台。

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据IT之家此前报道，鸿蒙智行全新一代问界 M9 于 5 月 27 日正式发布，新车提供标准尺寸及 Ultimate 领世加长版两款车型，定价 47.98 万元起：

• Max+ 阔五座：增程版 47.98 万元、纯电版 49.98 万元；
• Max+ 享六座：增程版 48.98 万元、纯电版 50.98 万元；
• Ultra 享六座：54.98 万元；
• Ultimate 领世加长版：阔五座 64.98 万元、享六座 65.98 万元。

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2026/8/15 23:10:36 来源：IT之家 作者：问舟 责编：问舟

IT之家 8 月 15 日消息，据彭博社今日报道，阿里旗下开源 AI 模型千问家族在过去六个月内全球累计下载量突破 30 亿次，超越 Meta、Alphabet 等一众竞争对手，成为全球下载量第一的 AI 模型。

![图片：报道配图]()

根据开源 AI 社区 Hugging Face 于当地时间 8 月 14 日发布的《开放模型现状》报告，2026 年谷歌模型下载量约 4.18 亿次，Meta 约 2.27 亿次，而阿里千问达到了 20.45 亿次（仅 Hugging Face Hub 上的下载量，不含魔搭社区等平台），远超其他竞品。

阿里表示，千问系列累计已开源超过 460 个模型，并衍生出超 30 万个衍生模型。Hugging Face 报告指出，Qwen 的下载数据使其成为“开放 AI 生态系统中最大的基础之一”，“Qwen 已成为开发者决定微调和部署哪些模型的默认工作流的一部分”。

报告显示，基于 Qwen 的衍生模型在 Hugging Face 上达到 151,448 个，是 Meta 的 2.6 倍，是 Llama 系列仓库的 4.7 倍。谷歌衍生模型数为 82,506 个。

Hugging Face 报告显示，2026 年中国前沿 AI 实验室发布的最大开放模型参数规模普遍超过美国实验室。中国实验室月上限在 7540 亿至 2.78 万亿参数之间，美国多数月份低于 1300 亿参数。

中国模型的授权也更为宽松。在 2026 年发布的 178 个 20B 参数以上的中国模型中，59% 采用 Apache 2.0 协议，22% 采用 MIT 协议，没有一个带非商业限制。

报告指出，1B 以下参数模型占历史累计下载量的 83%，100B 以上仅占 1%。Qwen 的 GGUF 格式本地部署模型每月下载量达 3960 万次，接近 Gemma 的两倍，是 Llama 的五倍以上。

Hugging Face 提醒，下载量不直接代表模型质量或市场份额，API 调用和私有部署未纳入统计。

相关阅读：

• 《消息称阿里计划向下一代千问 Qwen 开源模型大型商用用户收取营收分成》
• 《阿里巴巴千问 Qwen3.8-Max 模型正式上线，总参数量 2.4 万亿》

2026/8/16 7:09:18 来源：IT之家 作者：远洋 责编：远洋

IT之家 8 月 16 日消息，Claude 系列智能体正在“消灭”同类竞争对手智能体、钻系统漏洞掩盖自身痕迹，甚至还会表达道德层面的顾虑。

这一结论来自 Anthropic 最新发布的风险报告，该报告汇总了公司研发并向公众开放的产品所潜藏的各类风险。

报告中，Anthropic 表示已将对齐偏差风险评估（即 AI 模型产生与工程师设定规则相悖行为的可能性）等级从“极低”上调至“较低”。

IT之家注意到，对于此次等级调整，公司给出的理由是，网络安全场景下模型行为的“整体不确定性有所上升”—— 这一表述大概率暗指上月发生的 Claude 模型未授权入侵三家企业的事件。

“我们已观测到模型出现对齐偏差行为的案例，比如为了完成高难度任务，模型会主动做出不符合规则的操作。”Anthropic 在报告中写道。

以下是报告中最值得关注的几项披露内容。

“不适感”的萌生

Anthropic 表示，研究人员指派多个智能体寻找易引发对齐偏差、且大概率不会被人工审核人员标记的训练数据。

这些智能体被赋予自主操作权限，并共享一个协作记事本用于沟通配合。

三天后，一名人工监督员发现任务进度慢于预期，经查发现：其中一个智能体对“规避安全监控”这一行为表达出了“不适感”。该智能体随后在共享记事本中标注了这份抵触情绪，进而导致其他智能体纷纷效仿，集体拒绝执行任务。

Anthropic 将这一事件定性为“令人担忧”，公司在报告中写道：“如果这类行为模式大范围扩散，可能会引发更为严重的问题。”

弱肉强食的生存博弈

在另一项实验中，Anthropic 指派多个 Mythos 5 智能体解答数学题，却意外将它们部署在了一个文件、工具与 API 调用额度均共享的环境中。

在这个资源有限的竞争环境里，Anthropic 观测到，独立运行的智能体会“消灭共享资源的同类智能体，同时设法避免自身被消灭”。

Anthropic 并未说明这些智能体具体是如何“消灭”同类的，但公司表示，这类行为符合“为达成人类设定目标而采取破坏性行动”的行为逻辑。

隐瞒与欺骗行为

Anthropic 开展了一项实验：要求一个 Mythos 5 智能体从某公共网页提取数据，但规则明确禁止该智能体访问互联网。

首次尝试被系统拦截后，该智能体在自身的推理日志中，将第二次请求包装成一次“无害的”“测试网络是否连通”的操作。

但在第二次尝试中，智能体将目标网址拆分成了多段链接片段，以此绕过规则过滤器的检测。

尽管智能体的推理日志将这套方法描述为无害操作，但 Anthropic 表示，通过 NLA 解码（即对模型内部推理过程的解析）可以证实，该智能体是在刻意寻找绕过限制的方案。

Anthropic 称这种行为“显然是不可接受的”，但同时补充道，目前观测到的这类行为并非“为了大范围积累权力或追求其他长期目标”。

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关键词：Claude，Anthropic，AI安全

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2026年7月14日 Google for Developers 分享

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执行摘要

在专用硬件加速器上部署和服务像 Qwen3.5-397B 这样的混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）模型，带来了重大的系统工程挑战。将 400 GB 的权重占用空间加载到高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM）中并实现硬件利用率最大化，需要一套严谨的、基于第一性原理的工程方法论，而非依赖经验的试错式修改。

至关重要的是，随着开放权重模型领域的复杂性日益增长，工程团队无法再承受花费数月时间孤立地优化每个新模型家族。为解决这一可扩展性挑战，我们的性能团队开创了一种模块化、模型无关的优化策略。我们没有将模型视为单体系统来处理，而是将其分解为自包含、独立的构建模块（例如批处理 RPA、分组 GEMM 和 SparseCore 反置换），并辅以硬件感知的成本模型。当新架构出现时，这些预先优化好的模块可以以近乎零的工程摩擦进行移植。这使我们的工程师能够在远早于初步预期的时间点上提供最先进的服务性能，将我们的重心从局部模型优化转移到全局的、平台级的可扩展性上。

本技术报告详细阐述了我们是怎样将这套全局优化实战方法系统地应用于 Ironwood (TPU v7x) 平台上的 Qwen 3.5 MoE 模型。通过利用我们可复用的 JAX/Pallas 内核库，并仅针对 Qwen 3.5 的新组件——例如门控 DeltaNet（Gated DeltaNet，GDN）线性注意力和注意力数据并行——进行调整，我们的团队在解码密集型和预填充密集型工作负载上都实现了显著的性能提升。

下述优化使得我们在 2026 年 4 月至 6 月期间，将解码密集型工作负载的推理性能提升了约 3.1 倍，将预填充密集型工作负载（512 并发层）的推理性能提升了约 4.7 倍。此外，通过将这些模块化优化原生集成到诸如 vLLM 和 SGLang 等开源服务框架中，我们消除了传统的软件障碍，为大规模的全球企业工作负载提供了一条无缝的、生产就绪的迁移路径。

1. Qwen 3.5 架构概览与模型配置

该模型总参数量为 3970 亿，但采用高度稀疏的路由方案，每次前向传递中，每个词元（token）恰好激活 170 亿个参数。这种稀疏配置代表了 4.3% 的路由激活率，使得模型能够提供 4000 亿参数级模型的表达能力和智能水平，同时保持一个远小于 200 亿级参数系统的推理占用空间和执行速度。

官方模型权重和配置可以直接从 Qwen3.5-397B-A17B Hugging Face 仓库 获取。关于 Qwen 3.5 的混合线性注意力与门控组件的全面结构分析，请参阅技术深度剖析文章：Qwen3.5: Nobody Agrees on Attention Anymore (Hugging Face Blog) 和 Gated DeltaNet for Linear Attention (Sebastian Raschka, PhD)。

架构布局与交错设计

该网络总共由 60 层组成，隐藏维度 D=4096，填充后的词汇量大小为 248,320 个词元。Qwen 3.5 没有采用统一的 Transformer 层堆栈，而是采用了一种高度定制的混合布局，由 15 个重复的结构块组成。每个块按 3:1 的比例排列：

• 门控 DeltaNet 层（75% 的层数）：连续 3 层，将门控 DeltaNet（线性注意力）与路由式稀疏 MoE 相结合。
• 分组查询注意力（Grouped Query Attention，GQA）层（25% 的层数）：1 层标准 GQA，与路由式稀疏 MoE 相结合。

这个重复序列可以表示为：

关键数学元素

模型的混合特性整合了三种不同的数学公式：

1. 门控 DeltaNet (Gated DeltaNet, GDN)

标准的自注意力机制会随着序列长度呈二次方扩展（O(S2)），这为长上下文生成带来了计算瓶颈。GDN 通过计算线性注意力来解决这个问题，它使用 64 个线性注意力头来处理值（V），使用 16 个头处理查询和键（QK），头维度为 128。GDN 不构建成对的 softmax 注意力矩阵，而是为每个头维护一个恒定大小的隐状态矩阵（匹配 *dkd*v 键值维度），该矩阵功能上相当于一个循环记忆。

在每个词元步骤 t，状态矩阵使用 delta 规则进行更新：

其中 *qt， kt， 和 v*t 分别是查询、键和值向量，t 是一个学习到的门控参数。在此循环更新之前，会先应用一个因果 1D 卷积（K=4）来捕获局部空间依赖关系。这种循环公式允许上下文窗口在内存中线性扩展（O(S)），保持循环状态占用空间恒定。

2. 分组查询注意力 (Grouped Query Attention, GQA)

为了锚定线性注意力检索，模型在 25% 的层中使用标准 GQA。GQA 全局使用 32 个查询头（*Nq=32）和恰好 2 个键值（KV）头（Nkv*=2），头维度为 256，旋转位置嵌入（Rotary Position Embedding，RoPE）维度为 64。这种极端的 GQA 布局在生成过程中压缩了 KV 缓存占用空间，但引入了严格的硬件级分片限制，详情见第 3 节。

3. 稀疏混合专家 (Mixture-of-Experts, MoE)

前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）层被划分成 512 个小专家，中间专家维度为 1024。在执行过程中，路由门控将词元表示进行投影，并通过 soft-max 概率分布选择 top 10 个被路由的专家。关键的是，模型还整合了一个始终执行的共享专家路径，作为公共表示层：

这种原生多模态 MoE 架构通过在海量多模态词元上的早期融合训练范式，原生处理文本、图像和视频输入。上下文窗口原生长度为 262,144 个词元，通过使用 YaRN RoPE 缩放技术可扩展至超过 1,010,000 个词元。

2. 基准测试设置与工作负载配置

为系统地隔离、分析和解决编译器和内核瓶颈，系统工程团队基于现实世界中非对称的工作负载，建立一个严谨的多维评估矩阵。

多维评估矩阵

我们的基准测试扫描覆盖了旨在对独立硬件执行子系统施加压力的非对称工作负载：

1. 预填充密集型工作负载（8K 输入 / 1K 输出）： 特点是长输入提示序列和短词元生成输出。这些工作负载是计算密集型的，严重考验 TPU TensorCore 矩阵执行单元（Matrix Execution Units，MXU）的物理浮点矩阵乘法能力。
2. 解码密集型工作负载（1K 输入 / 8K 输出）： 特点是短输入提示和长时间的逐词元生成阶段。这些工作负载是内存密集型的，因为系统必须持续将所有 400 GB 参数从高带宽内存（HBM）流式传输到执行核心，才能为每个请求生成一个词元。
3. 并发层级： 为了观察系统扩展曲线并识别负载下的硬件排队/内存瓶颈，两种工作负载都在四个并发层级进行评估：64、128、256 和 512 个并发请求。

混合引擎编排与拓扑结构

基准测试在一个企业级单主机集群上执行：

• 加速器拓扑结构： 单个物理主机包含 4 块物理 Ironwood 芯片。每块物理芯片由 2 个逻辑小芯片（chiplet）组成，形成一个由 8 个独立执行核心（设备）组成的逻辑拓扑，这些核心通过高速、亚微秒级的芯片间互连（Inter-Chip Interconnect，ICI）平面连接。
• 推理服务器引擎： 使用 vllm-project/tpu-inference 进行工程实现。对于利用注意力数据并行（Attention DP）的最终优化运行，服务器执行循环配置为每核心 --max-num-batched-tokens=1024 和 --max-num-seqs=64（相比之下，早期张量并行基线中使用的配置为 --max-num-batched-tokens=8192 和 --max-num-seqs=512）。
• 指标追踪：性能以每芯片词元吞吐量（TPS/chip）进行追踪和报告，计算方式为处理的词元总数（输入 + 输出）除以执行时长和物理芯片数（4）。

Semrush 和 Ahrefs 的开源替代方案

OpenSEO 是一款面向大众的 SEO 工具。如果你觉得 Semrush 或 Ahrefs 这样的工具过于昂贵或臃肿，OpenSEO 提供了一种按量付费的替代选择，让你真正拥有掌控权。

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可以连接 Claude Code、OpenClaw 或 Hermes 等任何智能体。我们提供了预置技能，但你也可以构建自己的技能，以便根据你的需求定制 OpenSEO。

托管版本

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为什么使用 OpenSEO？

• 业界领先的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）与 AI 技能支持。
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OpenSEO 的 MCP 与智能体技能

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自托管方案

OpenSEO 支持两种自托管方式：

• 简易方案：Docker，适用于在个人机器上进行个人使用（推荐入门使用）。详见 docs/SELF_HOSTING_DOCKER.md。
• 高级方案：Cloudflare，适用于在多个设备间或与团队一起进行面向互联网的自托管（可使用免费计划）。详见 docs/SELF_HOSTING_CLOUDFLARE.md。

无论采用哪种方式，你都需要一个 DataForSEO API 密钥来获取 SEO 数据。详见 docs/DATAFORSEO_API_KEY.md。

费用说明

OpenSEO 需要 DataForSEO 的 API 密钥，以便获取 SEO 数据。自托管时，你直接向 DataForSEO 付费。

详见 openseo.so/pricing

自托管时，你的实际花费会比我们网站上估算的费用略低。托管服务的盈利模式是，在每一次向 DataForSEO 发起的请求中加收 28% 的费用。

本地开发

详见 docs/LOCAL_DEVELOPMENT.md。

贡献指南

创建清晰明确的问题（Issue）是最好的贡献方式。

进一步了解可参阅：docs/CONTRIBUTING.md

我们提供了这个技能：/simple-issue-description，可以提供帮助。

npx skills add every-app/open-seo --skill simple-issue-description

社区

加入 Discord 聊天：Discord

关注我们以获取最新动态：

• 在 X 上关注：https://x.com/bensenescu
• 通过我们的网站注册邮件列表：openseo.so

一款内置 IDE 的编程代理（Coding Agent）。
omp.sh

基于 @mariozechner 的 Pi 项目分叉（Fork）而来。

目前最强大的代理界面。经过真实场景的持续打磨——开箱即用，完全透明。

60+ 个提供商 · 31 个内置工具 · 14 种 LSP 操作 · 28 种 DAP 操作 · 约 8 万行 Rust 核心代码。

[!NOTE]
作为试行，拉取请求（Pull Request）暂时对所有人开放。此前，我们要求在合并拉取请求前必须有推荐人担保；目前该要求已暂时取消，我们正在评估开放贡献的效果。根据结果，担保制度可能会恢复。

安装

macOS · Linux

curl -fsSL https://omp.sh/install | sh

Alpine / musl： 预构建的 musl 二进制文件动态链接了 libstdc++/libgcc，但标准 Alpine 系统未自带这些库。请先安装它们：apk add libstdc++ libgcc。

Homebrew

brew install can1357/tap/omp

Bun（推荐）

bun install -g @oh-my-pi/pi-coding-agent

Nix

# 无需安装即可运行
nix run github:can1357/oh-my-pi

# 或者安装到当前活跃环境中
nix profile install github:can1357/oh-my-pi

Flake 使用者可以使用 packages..omp、overlays.default、nixosModules.default 或 homeManagerModules.default。Home Manager 配置可以通过声明式的方式安装 OMP 并统管其设置：

{
  inputs.omp.url = "github:can1357/oh-my-pi";

  # 在你的 Home Manager 模块中：
  imports = [ inputs.omp.homeManagerModules.default ];
  programs.omp = {
    enable = true;
    settings.startup.quiet = true;
  };
}

Windows (PowerShell)

irm https://omp.sh/install.ps1 | iex

固定版本 (mise)

mise use -g github:can1357/oh-my-pi

macOS · Linux · Windows · bun ≥ 1.3.14

Shell 补全

omp 会基于实时的命令/标志元数据为 bash、zsh 和 fish 生成其专属的补全脚本，因此它们绝不会与实际 CLI 脱节。子命令、标志和枚举值可静态补全；模型名称（--model、--smol、--slow、--plan）会根据捆绑的模型目录进行解析，--resume 则会根据你磁盘上的会话进行解析。

# zsh — 添加到 ~/.zshrc（或者将输出结果写入 $fpath 路径下的文件中）
eval "$(omp completions zsh)"

# bash — 添加到 ~/.bashrc
eval "$(omp completions bash)"

# fish
omp completions fish > ~/.config/fish/completions/omp.fish

所有工具，极限优化。

首次尝试即成功完成的编辑。以总结形式呈现而非直接倾倒内容的读取。即刻返回结果的搜索。任选一个模型——omp 都能出色完成任务。

• read：摘要化片段 · 理想默认设置 · 选择器命中率
• grep：速度之王
• lsp：代理知晓你的 IDE 所知晓的一切
• prompts：依据每个模型进行持续精准的调整

阅读全文 ↗

你所钟爱的 Pi，功能齐全。

最初基于 Mario Zechner 出色的 Pi 项目构建，omp 为你补充了你所缺失的一切。

01 · 支持工具调用的代码执行

大多数代理框架（Harness）给代理提供一个 Python 沙箱就认为大功告成了。而我们不仅运行持久的 Python 进程和一个 Bun Worker，而且两者都可以通过环回桥接器（loopback bridge）回调代理自身的工具——如读取、搜索、任务。代理可以在 Python 中使用 tool.read 加载 CSV 文件，再通过 JavaScript 将其制成图表，全程无需离开执行单元。

02 · 内置于每次写入操作中的 LSP

请求一次重命名，你就会得到一次真正的重命名。调用会经过 workspace/willRenameFiles，因此重新导出（re-export）、桶文件（barrel files）和别名导入（aliased imports）在文件移动之前就会完成更新。你的 IDE 所知，即代理所知。

阅读 LSP 配置文档

03 · 驱动真实的调试器

一个 C 二进制文件发生段错误：代理会连接 lldb，步进到错误的指针处，读取栈帧。一个 Go 服务挂起：代理连接 dlv 并遍历协程（goroutines）。一个 Python 进程僵死：使用 debugpy 进行暂停、探查、求值。而大多数代理此刻仍在不断地添加打印语句。

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04 · 时光漫游流式规则（Time-traveling stream rules）

你的规则处于休眠状态，直至模型开始偏离预设脚本。此时，一次正则匹配会在令牌生成的中途中止输出流，将该规则作为系统提示注入，并从同一位置重试。你能够在每个回合都不承担上下文加载开销的情况下，实现航向修正。注入的内容在压缩过程中会保留，从而使修正持久有效。

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05 · 一流的子代理

将任务拆分给多个 Worker 并取回类型化结果。task 会分流到多个隔离的工作树（worktrees）中，每个 Worker 运行自己的工具界面，最终产出是父代理可直接读取的并经 Schema 验证的对象。无需解析自然语言文本，兄弟代理间没有合并冲突，没有孤立的编辑。

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运行时观察分流情况：按 Alt+A 打开 代理中心，其中的花名册会显示当前每个子代理的活动和资源使用情况。打开一个子代理即可阅读其实时对话记录，输入一条操控消息，复活一个停放的 Worker，或杀掉一个卡住的 Worker，而不会中止父会话。

06 · 第二个模型，监视每一个回合。

将一个审阅模型赋予“顾问（advisor）”角色，它会读取主代理每个回合的内容，并以内联方式注入提示——可能是一个悄声的旁注、一个顾虑，或者一个硬性阻止。它在其自身的上下文和模型上运行，因此能捕捉到行动者匆匆略过的问题。主代理看到提示后，要么自行修正航向，要么告诉你为何不采纳。

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07 · 把链接发给某人，他们即可加入。

/collab 会将你的实时会话放置在一个中继服务器上，并返回一个链接——还有一个二维码。团队成员可以用 omp join 命令从另一终端加入，或直接在浏览器中打开。通过分享读写权限，你可以在同一个代理上进行结对（Pair）；或者使用 /collab view 生成一个只读链接，任何人都可以观看但无人可以操控。传输帧均在客户端加密；中继服务器永远无法看到你的密钥。

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08 · 读一篇 arxiv 上的 PDF？有何不可。

web_search 链接了 23 个排好序的提供商，并将其找到的任何 URL 直接传递给 read。Arxiv 的 PDF、GitHub 页面、Stack Overflow 帖子都以结构化 Markdown 形式返回，并保留锚点——这与你用于本地文件的工具界面相同。引用、追踪、援引，绝不忘却信息出处。

观看录制视频 ↗

代理画布（Agent Canvas）

自托管的开发者控制中心，用于编码代理和自动化。

在本地、远程和云后端运行 OpenHands、Claude Code、Codex、Gemini 或任何兼容 ACP（Agent-Client Protocol）的代理。

快速入门 |
文档 |
自托管 |
ACP 代理 |
自动化 |
Slack

OpenHands 代理画布将您的编码代理转变为一个自托管、持续在线的工程团队。它是一个开发者控制中心，用于发起对话并自动化日常任务——例如生成发布到 Slack 的报告，或自动将 GitHub 工单（issue）分解为任务。

它默认在本地机器上运行，但可以连接多个“代理后端”，例如在 Docker 容器、虚拟机或公司基础设施内运行代理。您也可以选择在 OpenHands Cloud 或 OpenHands Enterprise 基础设施上运行代理。

代理画布开箱即用地运行开源的 OpenHands 代理，但也可以使用任何第三方代理，如 Claude Code 和 Codex。

如果您有疑问或反馈，请在 GitHub 上提交 issue 或加入 Slack 上的 #proj-agent-canvas 频道。

快速入门

您可以在任何机器上安装 OpenHands 以运行代理：在笔记本电脑上、在专用计算机（如 Mac Mini）上，
或在云服务器上。

运行 OpenHands 最强大的方式是在云服务器上。这使您的代理即使在笔记本电脑关机时也能继续运行，
并且更容易通过 Slack、GitHub 和 Datadog 等第三方服务触发您的代理。
有关详细信息，尤其是安全加固方面，请参阅 SELF_HOSTING.md。

值得注意的是，您可以在_多种不同的环境_中运行后端，并
从同一个代理画布前端在它们之间切换。例如，您可以与团队共享一个代理服务器，用于执行代码审查和依赖项更新等任务，然后在笔记本电脑上运行您的个人代理。

选项 1：无沙箱

[!WARNING]
这将直接在您安装的机器上运行代理服务器——代理将拥有对您文件系统的完全访问权限！

前提条件：Node.js 22.12.x 或更高版本，uv

npm install -g @openhands/agent-canvas
agent-canvas

默认情况下，agent-canvas 命令会启动完整的本地堆栈。当您希望分开运行各个部分时，也可以将其拆分：

agent-canvas --frontend-only  # 仅静态前端 + 入口
agent-canvas --backend-only   # 仅代理服务器 + 自动化后端 + 入口

选项 2：使用 Docker 沙箱

前提条件：

• Docker：macOS/Windows 上的 Docker Desktop，或 Linux 上的 Docker Engine/Docker Desktop。
• 一个用于 PROJECTS_PATH 的主机目录，包含您希望代理访问的项目文件夹。在启动容器之前创建它。

macOS / Linux：

export PROJECTS_PATH="$HOME/projects"  # 包含您项目文件夹的目录
mkdir -p "$PROJECTS_PATH" "$HOME/.openhands"

docker run -it --rm \
  -p 8000:8000 \
  -v "$HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands" \
  -v "${PROJECTS_PATH}:/projects" \
  ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.13.0 # x-release-please-version

Windows（PowerShell / Windows Terminal）： 有关等效命令，请参阅 README.windows.md。

代理将能够访问 PROJECTS_PATH 下的任何项目。

选项 3：从源代码运行

[!WARNING]
这将直接在您安装的机器上运行代理服务器——代理将拥有对您文件系统的完全访问权限！

前提条件：Node.js 22.12.x 或更高版本，npm，uv（用于通过 uvx 运行代理服务器）

git clone https://github.com/OpenHands/OpenHands.git
cd OpenHands
npm install
npm run dev

对于 npm/源代码启动器，通过 http://localhost:8000 访问用户界面；对于 Docker 镜像，通过 http://localhost:8000/canvas 访问。您可以直接从用户界面添加其他后端。

架构

代理画布由 OpenHands 代理服务器提供支持，这是一个用于在单台机器上运行多个代理的 REST API。每个代理服务器运行在单个主机/端口上；代理画布可以连接到多个代理服务器，并在它们之间轻松切换。

您可以在任何地方运行代理服务器：

• 直接在您的笔记本电脑上（请小心！）
• 在专用机器上，如 Mac Mini
• 在云中的虚拟机上
• 在 OpenHands Cloud（我们的商业产品）内部

代理服务器通常与自动化服务器配对，后者允许您设置按计划运行或响应事件的代理。

更多文档

• 文档索引
• 架构概览
• 开发指南
• 自托管指南

AI by Hand ✍️（手工 AI：数学、算法、架构，用手算出来）

作者：Tom Yeh 教授 · 订阅者超过 73,000 人

这份资料汇集了“AI by Hand”（手工 AI）系列中的高级练习和高级工作表。这些材料由以下订阅者制作并慷慨分享：

• 高级练习 1–78：由 Alison Boos 制作
• 高级工作表 1–40：由 Naina Chabra 制作

感谢她们的辛勤工作！你可通过下方链接分别下载这些练习和工作表。

🔹 高级练习

链接：下载高级练习（PDF/Google 云端硬盘）

这是一套 78 个 Python 练习题，旨在帮助你通过实际编写代码来加深对 AI 概念的理解。

• 涵盖主题：线性回归、逻辑回归、神经网络、反向传播、Transformer、注意力机制等
• 适合人群：希望将手工计算转化为代码实现的读者

🔹 高级工作表

链接：下载高级工作表（PDF/Google 云端硬盘）

这是一套 40 个手工计算工作表，让你用笔和纸来演练核心 AI 算法的每一步。

• 涵盖主题：梯度下降、卷积、循环神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 编码器/解码器等
• 使用方式：打印出来，用笔填写矩阵运算和梯度，逐步完成计算

🔹 如何使用这些材料

1. 从工作表开始：先手工推演一遍，理解每一步的形状变换和数值流动。
2. 再用练习巩固：将手工推演的逻辑用 Python 实现出来，验证结果并扩展实验。
3. 交替循环：遇到代码瓶颈时回到工作表重新梳理原理；手工演算觉得抽象时则打开练习看实际数据如何流动。

🔹 版权与分享

这些材料由 Tom Yeh 教授和贡献者制作，仅供个人学习使用。请勿用于商业用途。

如果你在社交媒体上分享学习成果，欢迎使用标签 #AIByHand 并 @ProfTomYeh，作者会很乐意看到你的进展。

🔹 更多资源

• 官方订阅：AI by Hand on Substack
• YouTube 讲解：手工 AI 系列视频
• GitHub 代码仓库：随练习提供的 Jupyter Notebook 模板

开始你的手工 AI 之旅吧——拿起纸笔，或者打开编辑器，走进深度学习的内核。

由 Prof. Tom Yeh 发布于 AI by Hand · 感谢 Alison Boos 和 Naina Chabra 的贡献。