今天博客覆盖了 AI 模型的经济账、新发布的中国图像模型表现，以及 AI 在数学证明中让人类措手不及的速度。我们也看了 Google 最新的 Gemini 更新、Jellyfin 创始团队离职和 Flock Safety 被指系统性撒谎的调查报告。欢迎来到 Agili 的 Hacker Podcast。
Stratechery 文章指出，市场对 Kimi K3 等中国开源模型的价格恐慌忽略了 AI 经济的本质。AI 的交付成本与研成本同样关键——模型可以免费下载，但推理消耗的算力直接挂钩收入。Kimi K3 每百万输入 token 定价 3 美元、输出 15 美元，低于 Anthropic 的 $5/$30，但它生成正确答案需要更多 token，抵消了单价优势。真正可交换的商品是“智能”，其生产成本取决于模型大小、推理效率和 token 效率的组合。
当智能成为商品时，市场定价将由边际成本最低的供应商决定。美国实验室当前定价虚高是因为前沿模型供应紧张（算力不足）。一旦算力充裕，价格会逼近边际成本。文章判断中国模型在边际成本上未必更低，因此恐慌被夸大。
社区讨论触及更深层的矛盾。有用户认为美国实验室指责中国通过 API 蒸馏复制能力是“美国例外论”——如果数据来自公开网络，蒸馏又有何道德问题。文章提出，真正的担忧在网络安全：美国前沿模型因政府禁令无法用于防御，防御者反而依赖中国开源模型——一个荒谬的局面。呼吁放松前沿模型用于安全领域的限制，让美国开源模型公平竞争。
通义千问团队发布第三代图像生成模型，主打丰富内容、真实细节和深度知识。模型支持最长 4.5k token 输入，可一次性生成 3×3 网格布局的复杂信息图和嵌套界面（“画中画中画”）。文本渲染支持 12 种语言，能清晰渲染 10px 小字和 LaTeX 公式，也能接入互联网检索生成实时数据图表，例如杭州 7 月 21 日的天气预报。
社区反馈更冷静。多位用户测试发现韩语示例存在拼写错误，请求生成波兰 GDP 增长图时返回无效图表。生成的女性面孔过于相似、缺乏多样性。更尴尬的是，网站 HTML 的 meta keywords 标签被 SEO 工具自动填入大量 NSFW 关键词（与 “Gwen” 拼写相似的搜索误关联到 “Qwen”），引发社区对其 SEO 专业性的调侃。
社区普遍担忧这类模型会被电商和房地产经纪人用于制造“完美”产品图。Facebook Marketplace 上已出现 AI 生成的第一张图像 Pottery Barn 目录，最后一张才是布满划痕的实物。有用户提出未来“个人模型”对抗“企业模型”的设想——消费者用自己的 AI 代理获得更诚实的商品展示。
Qwen-Image-3.0 延续闭源策略，未开放权重。整体来看，模型在复杂信息图上进步明显，但可靠性、伦理和实际可用性仍需大量打磨。
2026 年 5 月至 7 月，多个 AI 模型接连找到长期悬而未决的数学猜想反例，并通过 Lean 证明助手完成形式化验证。5 月 20 日，ChatGPT 否证了 Erdős 的单位距离猜想。6 月 26 日，OpenAI 的 Sol 模型在三周内生成了 120 万行 Lean 代码，相当于 mathlib 库九年积累的一半。7 月 14 日，Levent Alpöge 用 Fable 找到了百年历史的 Jacobian 猜想的反例，Paul Lezeau 将其手动形式化提交到 DeepMind 的形式化猜想仓库。
数学界的反应从震惊到否认。Buzzard 注意到，一些同僚认为这个反例“容易找到只是说明人类没花够时间”。但他指出 Lean 使反例验证变得微不足道：只需检查代码不删文件、编译通过即可。社区评论抓到一个关键区别：“AI 没有审美偏见，不尴尬于产出丑陋的反例。反例比新证明更容易，因为 AI 擅长组合已有想法。”
也有人担忧信息过载和验证负担——$200/月的工具费用对博士生不公平。剑桥的 IngoBlechschmid 认为好的形式化有助于理解证明，但 AI 生成的代码常常混乱。反例最终的价值在于澄清定义和约束，而不是终结问题——人类数学家下一步需要从中提取真正的洞见。
Incremental 是一个 OCaml 库，灵感来自自调整计算（self-adjusting computation）。当输入变化时，它能对复杂计算进行增量更新。核心场景包括类似电子表格的大型计算、能高效吸收新数据的 GUI 视图，以及确保派生数据与源数据同步。Jane Street 在其上层构建了 Bonsai 库，让虚拟 DOM 也成为增量结构。
社区将 Incremental 的模式与 JavaScript 的“信号（signals）”联系起来。Vue、SolidJS、Svelte、Angular 等框架均已采用类似模式，TC39 标准提案正在推动信号统一。但也有区别：增量计算显式处理输入变化（deltas），函数式响应式编程更倾向“损伤-修复”模式。其他类似系统包括 JetBrains Noria、用于 rust-analyzer 的 Salsa，以及 Feldera 等实时数据仓库的 Differential Dataflow。
OCaml 的速度接近 Java 但弱于 C。Jane Street 在金融领域将这类方案用于仪器定价和参数优化，但实际工程中也产生了继承复杂性和培训成本。有人提及 Jane Street 的亚洲市场欺诈事件对 OCaml 生态的潜在影响，但未影响技术讨论本身。
Gemini 3.6 Flash 是主力模型，输出 token 使用量减少 17%，价格略降。它在 DeepSWE（49% vs 37%）和 OSWorld-验证（83%）上表现更好。3.5 Flash-Lite 是速度最快的模型，每秒输出 350 token，适合高吞吐量场景。3.5 Flash Cyber 是安全专用模型，仅限政府和受信合作伙伴试用。Google 同时透露 3.5 Pro 正在测试，Gemini 4 启动预训练。
社区对比竞品后认为 3.6 Flash 的定价和性能并不突出。GLM 5.2、DeepSeek V4、Kimi K3 在智能和成本上均有优势。多名用户抱怨 Google 突然淘汰旧模型（如 2.5 Flash-Lite），迫使他们迁移到更贵的替代品或转向 DeepSeek。模型命名和平台（Vertex、AI Studio、Gemini、Antigravity）令人困惑，“Antigravity” 编码环境体验混乱，订阅计划被随意砍掉，企业版无法使用第三方模型。
部分用户仍认可 Gemini 在多模态上的优势，尤其是图像和文档分析。Simon Willison 的“Pelican SVG”测试继续出现，有人厌倦也有人觉得有趣。整体而言，这次发布被视为一个中规中矩的更新。
Jellyfin 创始人 Andrew Rabet、项目领导 Joshua Boniface 及核心成员 Anthony 近期相继离职。Joshua 在公告中坦言“面临严重倦怠和心理健康风险”，无法继续投入所需精力。离职和平，团队承诺完成交接。Jellyfin 诞生于 2018 年 Emby 闭源后的 fork，至今已成最流行的免费开源媒体服务器之一。
社区对比了竞争对手 Plex。Plex 刚刚将终身 Plex Pass 价格涨至 750 美元（Apple 购买渠道达 980 美元），正从个人媒体服务器转向广告流媒体平台。Jellyfin 一直免费，提供类似 Netflix 的元数据浏览、自动跳过片头、转码和远程访问功能。
官方客户端表现粗糙。Apple TV 的 Swiftfin 不刷新、文字重叠，许多用户依赖付费的 Infuse 或第三方客户端（Findroid、Wolphin）。社区环境被批评存在“守门”文化——对第三方插件和主题持嘲讽态度，有开发者提交 Chromecast 支持 PR 未获回应而失望。但 Jellyfin 仍在迭代，Apple TV 客户端刚迎来多年来的首次大版本更新。一位用户评价：“Jellyfin 在一波又一波维护者更替中仍能良好运作，这可能是今年开源最有力的证明。”
Vincent Woo 用 3D Gaussian Splatting 技术制作了 Grace Cathedral 的交互导览。基于无人机拍摄的数千张照片，经 RealityCapture 对齐后使用 gsplat 生成模型，在 PlayCanvas 上运行。支持自由视角和“Peek”模式查看建筑剖面，车辆经过程序化动画处理在街道上反复行驶。作者用了大量时间手工掩码不同拍摄批次之间的不一致——两次拍摄之间教堂甚至新建了一段天花板。
社区认为这个演示展示了 3D Gaussian Splatting 的潜力：不仅还原了教堂，还捕捉到附近树木、篮球场、太阳能板等细节。PlayCanvas 引擎已支持对 Gaussian Splat 场景重新光照和阴影投射。在 Firefox（Windows）上部分用户遇到 WebGPU 缓冲区超限错误导致画面卡死，Chrome 和 iPhone 上的 Firefox Focus 表现正常。教堂计划用这个演示向潜在租户展示空间，因此作者花了大量时间优化跨设备兼容性。
作者因厌倦 shell 迭代的各种语法而编写了 bashumerate。它提供统一命令 enumerate，支持文件、行、范围和列表四种来源，使用 {} 作为占位符，-- 分隔来源和命令。内部用 NUL 分隔条目避免空格问题，核心代码约 140 行 bash。
多个评论指出 xargs 配合 -print0 和 -0 已能安全处理带空格的文件名。GNU Parallel 虽强大但有 citation 提示。有人指出 bashumerate 的文件来源依赖 glob，文件名过多时会遇到参数超长问题，而 find 和 xargs 通过流式处理能避开。其 -- 的用法也不符合标准含义（标准中表示“停止选项解析”）。
更广泛的讨论涉及 shell 生态：部分评论者推荐 PowerShell、nushell 等现代 shell 通过结构化对象避免这类问题，反对者认为传统工具在随机服务器上大概率可用。整体上社区倾向于认为现有工具已经足够，额外封装增加学习成本且不可移植。但也有声音认为“在混乱中提供一致性是有价值的”。
威斯康星州奥什科什市议会审议与 Flock Safety 的 ALPR 合同时，Flock 首席信息安全官称系统不会“创建个人移动模式或热图”。议会批准合同。第二天一早，市方发现 Flock 在说谎——系统确实提供长达一个月的车辆热图。议会当天投票撤销合同，创下城市批准又取消的最短记录。
ACLU 报告揭露，Flock 对业务实践、安全记录和隐私承诺多次撒谎。在科罗拉多州拉夫兰，Flock 称联邦机构无访问权限，后被迫承认与 CBP 和 DHS 有试点合同。在媒体报道警方与移民机构共享数据后，Flock 发布误导博客称 ICE 没有“直接访问”，CEO 后承认数据被用于移民执法但说“不是 Flock 的问题”。Flock 推出的搜索词审查工具极易绕过——俄勒冈州一警局输入“investigation”111 次、“hehehe”20 次后仍被允许搜索。
社区讨论触及监视与信任的本质。有人指出高信任社会难以建立，一旦装上摄像机，信任就永远无法恢复。反对者举新加坡等地为例，认为监视并非信任的全部障碍。但多数评论认为美国监视由私人公司为利润驱动，不同于其他国家。ACLU 的结论是信誉优良的政府不应与无信誉的公司合作。正如奥什科什市长所言：“如果你给出错误信息，我就不想和你合作。”
Cat Hicks 博士在 CRC Press 出版《The Psychology of Software Teams》，定价 22.39 美元。书基于来自顶级工程组织和全球数千名开发者的实证研究，主题是帮助团队建立韧性、实现可持续实践。目录包括“打破罐中的大脑”“更多乐队，更少摇滚明星”“冲突还是联盟”等章节。
社区反馈复杂。一位中层管理者对关于组织自我了解和为好文化而战的两章感兴趣。但更多评论聚焦于这类书籍在实际应用中的副作用。Aurornis 指出，他遇到的每个痴迷这类书的人都开始把自己当作他人心理的诊断师，每个问题都被映射回书中某个场景。“你没法跟他们正常讨论问题，除非你先弄清楚他们在读哪本书。”也有人将这本书与 Gerald Weinberg 的经典《The Psychology of Computer Programming》比较。另一位读者提到作者刻意强调“你是公司里最聪明的人”和“你的工作驱动世界运转”，这种略显夸张的奉承反而让他觉得不舒服。
女：Hello 大家好，欢迎收听 Agili 的 Hacker Podcast，我是莓莓。
男：大家好，我是阿迪。
女：这两天我看了几篇文章，感觉 AI 圈又卷出新高度了。先聊个我觉得特别离谱的事儿——最近中国公司 Moonshot AI 发了个 Kimi K3 模型，号称接近前沿水平，价格还特别低，好多人说美国实验室要完蛋。阿迪你看这事儿了吗？
男：看了，但我觉得那种恐慌被夸大了。AI 的成本其实要拆成两块看：一块是训练和研发的投入，另一块是实际跑推理的算力成本。Kimi K3 单看 token 单价确实便宜，输入三美元、输出十五美元，比 Anthropic 的五块和三十块低。但 token 不是大米，不同模型解同一个问题，消耗的 token 数量可能完全不一样。
女：就像两个外卖骑手，一个每公里收费低，但他总绕路，最后总价反而更贵？
男：对，这个比喻好。Kimi 在推理时会消耗更多 token，把单价优势抵消了。真正可比的是“智能”——回答同一个问题的总花费。这里面还有模型大小、推理效率一堆变量。文章判断，长远看谁能以最低的每任务成本提供智能，谁就赢，中国模型在边际成本上未必更低。
女：社区里是不是有人觉得，美国实验室说中国模型是靠蒸馏抄袭，有点输不起？
男：是的，有观点认为 LLM 本身就是对互联网知识的蒸馏，如果训练数据来自公开网络，蒸馏前沿模型的输出在道德上并没有更糟。还有人提出，美国应该立法明确训练数据属于合理使用，并禁止“禁止蒸馏”的条款，这样既鼓励创新，又不用依赖中国模型。不过，真正的隐忧在网络安全领域。
女：这个我看到了，有评论说美国的前沿模型因为政府禁令不能用于防御，结果应急响应机构跑去用中国的开源模型，挺荒诞的。等于说防御方不得不依赖对手的工具。
男：对，所以文章呼吁放松对前沿模型在安全领域的限制，让美国开源模型能公平竞争。这背后是信任问题——不光是代码，还有人。我们先记住这点，后面还会碰到。
女：好。说到中国模型，阿里也发了东西，通义千问的第三代图像模型 Qwen-Image-3.0，我第一眼看 demo 差点以为是真的照片。
男：那个模型强调一个“实”字，能处理超长文本输入，一次生成九宫格复杂信息图，还能在图片里画小字，连 LaTeX 公式的上下标都清晰。像画中画中画，外圈是 VSCode 界面，里面套着微信聊天，最里面是咖啡海报，细节很吓人。
女：但我看社区里有人实测，韩语示例里头拼写错了一大堆，“超然的”写成了“初温的”，“丝滑的”写成了“新奇的”。让它画波兰过去二十年 GDP 增长图，出来的图表完全不能用。
男：这种在精确内容上翻车，目前还是通病。更让大伙儿不安的是虚假广告的问题。有人提到 Facebook Marketplace 上已经出现 AI 生成的第一张图像 Pottery Barn 目录级别，最后一张真实照片才露出划痕和凌乱车库。未来电商和房产中介用这技术，衣服永远合身、房间永远宽敞，消费者更分不清了。
女：有脑洞说，以后可能出现“个人模型”对抗“企业模型”，我用我自己的 AI 代理去看更诚实的商品展示。这倒是挺有意思的对抗。还有个八卦，技术圈发现他们网页的 meta 关键词里塞满 NSFW 搜索词，什么“ben 10 四臂 porn qwen”，场面一度很欢乐。
男：那是 SEO 工具把“Gwen”相关搜索自动抓来填到 Qwen 页面，整出个乌龙。不过阿里这个模型依然没开放权重，延续了闭源策略，有人感叹“权重从未发布，模型不是护城河”。
女：留在图像上的真假问题，让我想到另一件新鲜事。数学圈最近被 AI 搞得措手不及，短短几周内好几个古老的猜想被找到反例，还用 Lean 证明助手做了形式化验证。阿迪，这个 Lean 是个什么？
男：Lean 是一种交互式定理证明器，你可以把它想成数学证明的编译器。代码能跑通，说明证明在逻辑上没漏洞。今年五月 ChatGPT 否证了 Erdős 的一个猜想，用到一百多页的全局类域论。后来 OpenAI 的 Sol 模型三周内生成了 120 万行 Lean 代码，几乎相当于 mathlib 数学库九年积累的一半。
女：这速度，人类数学家直接看傻了。
男：七月份更夸张，世界杯决赛期间，有人用 AI 找到了百年历史的 Jacobian 猜想反例，提交到 DeepMind 的形式化猜想仓库。芝加哥大学的一位教授用 Sol 找到了 Grothendieck 六十年前问题的反例，连夜提交到 mathlib。有人形容现在数学家心态还在“否认”阶段，认为这种反例“只是人类没花够时间”。
女：但社区也有人担忧，说两百美元一个月的工具费对博士生不公平，而且信息过载，验证负担变重了。
男：对，有评论说“反例比新证明容易，因为 AI 擅长组合已有想法，不会因为反例太丑而不好意思”。不过反例的价值在于澄清定义和约束，而不是终结问题。人类下一步得从里面挖出真洞见。
女：这有点像下一个话题，Google 刚发了三款新 Gemini 模型，看参数也觉得卷生卷死。3.6 Flash 基准测试涨了不少，输出 token 用量减少 17%，价格还略降。但社区好像完全不兴奋？
男：好多人觉得跟竞品一比，没啥优势。GLM 5.2、DeepSeek V4 或者刚聊过的 Kimi K3，在智能和成本上都压一头。有人吐槽 Google 试图推高定价，但中国开源模型和低价对手正在吃掉市场。而且 Google 的产品线太乱了，Vertex、AI Studio、Gemini、Antigravity，命名像迷宫。还有人抱怨他们突然淘汰旧模型，逼你跳到更贵的方案，或者干脆迁移到 DeepSeek。
女：有个形容很损，说 Google 是“从胜利中夺取失败”。不过有用户还是认 Gemini 的多模态，图像和文档分析确实领先。
男：是的，Simon Willison 那个“鹈鹕 SVG”测试又被拿出来，虽然有人看烦了，但它确实是个直观的模型质量指标。总体看，这次发布更像小步迭代。
女：说完大公司的混战，我们跳到开源社区。Jellyfin 的创始人和核心维护者最近陆续离职了，原因主要是倦怠。好多用户因为 Plex 刚把终身会员涨到 750 美元，纷纷逃到 Jellyfin，发现免费且能自动跳过片头，配合 Sonarr、Radarr 还能全自动下载整理。
男：Plex 现在首页推的是流媒体服务，不是你的本地库，甚至还出现过全屏广告，一些老用户气得不行。不过 Jellyfin 的客户端体验还是软肋，官方 Apple TV 客户端 Swiftfin 之前很粗糙，不刷新、文字重叠。很多人依赖付费的 Infuse 或第三方客户端，社区里对做插件和主题的开发者态度也有点“守门”文化，伤了贡献者的心。
女：有用户说，Jellyfin 在一波又一波维护者更替中还能运作，这可能是今年开源最有力的证明。确实，项目本身质量过硬，才能扛过人事震荡。
男：这也跟 Jane Street 开源的 Incremental 库有点像——技术本身扎实，不依赖单个人。Incremental 用 OCaml 实现，能给复杂计算搭建类似电子表格的依赖图，输入变了只更新受影响的部分，非常高效。
女：听起来跟前端框架里的“信号”概念差不多？
男：对，Vue、SolidJS 都用了类似模式，TC39 也在推动信号标准化。不过增量计算是显式处理输入变化，像“哪里坏了修哪里”，而函数式响应式编程更像声明式。两者解决重叠但不同的领域。Jane Street 还在上面盖了个 Bonsai 库，把虚拟 DOM 也做成增量结构，减少 UI 无谓渲染。
女：不过老有人提那起亚洲市场欺诈事件，担心影响 OCaml 生态，目前看倒还没波及技术本身。
男：对，话题岔开一下——说到构建工具，最近还有一个叫 bashumerate 的小工具，作者觉得 shell 里 for 循环、find -exec、xargs 写法太多太乱，就写了个统一命令。用 {} 做占位符，支持四种数据源。核心才 140 行 bash，还考虑了空字符安全。
女：这感觉像是给 shell 加了一层“翻译器”，但会不会又增加一层学习成本？
男：这也是社区争议的焦点。很多人说 xargs 加 -print0 和 -0 已经能安全处理带空格的文件名了，没必要再封装。while read 配合进程替换也能搞定，就是注意管道会启动子 shell 导致变量丢失。大家觉得现有工具够用，额外封装反而降低可移植性。但也有人觉得在混乱中提供一致性有价值，哪怕起步很小。
女：听起来像是程序员永恒的斗争——是忍受已知的乱，还是引入新的未知。
男：没错。
女：好，我们换个感官体验。有个叫 Vincent Woo 的开发者用 3D Gaussian Splatting 技术给旧金山 Grace Cathedral 做了个浏览器里的沉浸式导览，自由视角，还能像切面图看建筑剖面。我看了一眼，连街上的车都在程序化地来回跑。
男：他是用无人机拍了几千张照片，通过 RealityCapture 对齐，再用 gsplat 生成模型。因为两次拍摄之间教堂居然新建了一段天花板，他花了很多时间手工掩码不一致的地方。还用了一个叫 PPISP 的引导技术来统一不同相机的传感器差异。
女：教堂还打算拿这个 demo 向潜在租户展示空间，所以花大力气优化跨设备兼容性。在 Firefox 的 Windows 版上会碰到 WebGPU 缓冲区超限导致卡死，Chrome 和 iPhone 上的 Firefox Focus 就正常。
男：有人觉得这像是 Google 街景当年的承诺终于兑现了。不过大理石地板的反射效果不佳，可能是光滑面在 splat 重建里比较难搞。总的来说，这项技术让数字孪生和远程参观的门槛又低了一截。
女：从技术的美感，我们要转向不那么好看的现实。威斯康星州奥什科什市议会本来要跟一家叫 Flock Safety 的公司签自动车牌识别合同，结果公司首席信息安全官在会上信誓旦旦说“我们系统不会创建个人移动模式或热图”。合同刚批准，第二天一早市方就发现 Flock 在撒谎——系统确实有热图。
男：议会当天重新开会，副市长直说“如果有人说假话，我不知道这个机构如何治理”，市长也说“如果你提供错误信息，我就不想和你合作”。投票撤销合同，从批准到取消，一天时间，创了最短纪录。
女：后来查出来这不是偶发行为。ACLU 报告指出 Flock 对隐私承诺、联邦机构数据共享等问题多次误导或撒谎。在科罗拉多州他们声称联邦机构已无访问权限，后来被迫承认跟海关和边境保护局、国土安全部有试点合同，能直接访问车牌数据。
男：他们还虚假声称跟 ACLU 合作设计系统，ACLU 直接辟谣。在俄勒冈，警察在搜索原因字段里填“investigation”或“hehehe”仍然能搜。还有德州警察用这系统追踪去外州寻求堕胎护理的人。Flock 推了个所谓“主动搜索词工具”想阻止滥用，但形同虚设。
女：社区讨论里有人说，高信任社会难以建立，一旦装了摄像头，信任就永远无法重建。也有人反驳新加坡、日本满街摄像头照样安全。但反对者指出新加坡的监视体系也会压制异见，美国这里是由私人公司驱动，为利润而非社会契约。
男：有人总结得好——“为了一点安全放弃自由不值得”。奥什科什市长的态度很干脆：你给出错误信息，我就不想跟你合作。这其实是信任的底线。
女：从对技术的信任转到对人的信任，最后我们聊一本刚出的书《软件团队心理学》，作者是定量实验心理学博士 Cat Hicks。她做了大量实证研究，想告诉工程团队怎么建立韧性，避免死亡行军，创造可持续实践。平装本才 22 美元。
男：目录有几章挺吸引人，比如“更多乐队，更少摇滚明星”，“表现悖论”，“为好文化而战”。但社区里出现了两种声音。一种说遇到过这类书的狂热读者，看完就把自己当心理学家，见谁都套书里的诊断，沟通反而变累了。
女：另一种观点很中肯——书只是提供视角，不是操作手册。如果只盯着一本，容易变得教条。有人把 Team Topologies 当指令手册机械套用，反而忘了观察自己团队的真实需求。
男：还有读者吐槽书里那种“你是公司最聪明的人”的奉承让他不舒服。我顺便瞄了一眼他们网站的 cookie 横幅，滑块语义不清，是选了才能不出售信息还是选了才停止不出售？被叫做“薛定谔滑块”。
女：哈哈，这就是技术和人性的交叉地带。好，今天聊了挺多，从 AI 经济学、图像模型的真假，到数学反例风暴，再到开源社区的人来人往和工具信仰，最后回到信任和人的心理。我们下期再见。
男：下期见。记得用泛用型播客客户端订阅我们，这样就不会错过更新了。
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