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.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }每天高频使用 ChatGPT、Claude 或 Cursor 的人，大概率算过一笔账：把你脑子里的复杂需求，一行行敲成逻辑严密的 Prompt（提示词），其实非常耗时。很多人用语音输入时，真正难受的不是识别不准，而是说出来的内容太散。刚开始想这么说，中途又补一句，最后再改个要求，系统听写会把这些停顿、重复和临时改口全部照着打出来。结果就是，字是出来了，但还不能直接用。想发给同事，要重新理一遍；想丢给 ChatGPT、Claude 或 Cursor，也得先把口水话改成清楚的 Prompt。OpenLess 做的就是这一步：按住快捷键说完，它先转写，再用 AI 帮你把内容整理干净，最后直接输入到当前光标位置。你不用在录音、复制、粘贴、改写之间来回切换。所以 OpenLess 更适合被理解为一款开源语音输入工具，而不是普通听写软件。它解决的不是“能不能把声音变成字”，而是“能不能把随口说的话变成可以直接使用的文字”。摘要：OpenLess 是一款支持 macOS 和 Windows 的开源 AI 语音输入工具。你只需按住快捷键随口描述需求，它会在后台调用 AI 大模型去掉口语废话、重组逻辑，然后把整理好的结构化 Prompt 或润色文本，直接输入到当前屏幕的光标位置，适合作为订阅制商业语音工具的开源替代方案。开源语音输入的核心差异：不是转录，而是整理成 PromptOpenLess 最核心的区别在于它的“AI Prompt 模式（结构化输出）”。比如你按住热键随口说：“嗯……帮我写个 Python 脚本，要求把文件夹里的图片批量转格式，注意下报错处理”。松开热键后，光标处直接输出的不是你的原话，而是一段整理好的英文或中文指令：- 编写一个 Python 脚本，用于批量转换文件夹中的图片格式。- 请确保包含完整的错误处理机制。- 代码需附带必要的注释。它不是一个独立的编辑器，而是悬浮在系统底层。不管你是停留在 VS Code、网页端 ChatGPT 还是微信输入框里，整理好的文字都会直接落到光标处，省去了复制粘贴的繁琐。OpenLess 相比商业订阅工具，优势和门槛在哪里？像 Typeless、Wispr Flow 这样的商业工具体验确实好，但采用的是订阅制（通常每月十几美元起步）。OpenLess 的切入点是把选择权还给用户。 凭证与数据控制：商业工具通常由产品方托管模型与账号体系；而 OpenLess 允许你自带 API 凭证，并将转写历史、词库等基础数据保存在本地。 API 灵活性：它的语音识别（ASR）支持火山引擎流式接口、OpenAI Whisper 兼容接口，甚至本地的 Qwen3-ASR；润色模型则支持 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等主流厂商的兼容端点。 别把它理解成“永久免费云服务”OpenLess 免费的是客户端和代码，不是背后的语音识别与大模型算力。实际使用时，你需要选择 ASR 和润色模型：接云端 API，就要按服务商规则付费，语音和文本也会交给对应服务处理；接本地模型，隐私边界更清楚，但对电脑性能和配置能力要求更高。OpenLess 和几款同类 AI 语音输入工具怎么选？如果你正在找 AI 语音输入工具，OpenLess 不是唯一选择。不同工具之间的差别，主要看你更在意开箱即用、本地处理、多语言支持，还是后续的 API 成本。 同类工具选型大白话指南： 想用嘴写 Prompt，且愿意自己配置 API：选 OpenLess。它跨平台、开源，更适合把口述需求整理成可直接使用的 Prompt。 想要开箱即用，不想配置太复杂：看 SpokenType 评测。它更偏产品化体验，重点在自动润色和自带 API，配置压力相对小一些。 只用 Mac，并且更在意本地处理：看 Input 0。它更偏 macOS 本地语音输入，适合看重本地转录和自定义 LLM 润色流程的人。 主要想免费输入、多语言转写，润色需求没那么强：看 LazyTyper。它基于 Whisper，更适合用来降低日常打字成本。 如果你的核心需求是把零散口述整理成 Prompt，OpenLess 的方向会更贴近这个场景；如果你更看重省心、本地处理或多语言输入，上面几款工具可以按需求分别比较。macOS 用户安装 OpenLess 前要注意什么Windows 用户的安装相对直接，但 macOS 用户需要注意签名限制。安装避坑提醒：由于当前早期的 macOS 版本可能未经 Apple 官方开发者公证（采用 ad-hoc 签名），你第一次打开时，大概率会遇到系统提示“已损坏，无法打开”。这通常不是软件损坏本身，而是 macOS Gatekeeper 对未公证应用的拦截。你需要手动在终端里执行 xattr -cr /Applications/OpenLess.app 命令解除隔离后才能正常运行。OpenLess 适合谁，谁别折腾？OpenLess 更适合已经把 ChatGPT、Claude、Cursor 当成日常工具的人。比如你经常要写长 Prompt、整理需求、写代码注释、改邮件措辞，又不想每个月为语音输入工具单独付一笔订阅费，那它的价值就比较明显。它也更适合手里已经有 DeepSeek、OpenAI、火山引擎等 API Key 的用户。因为 OpenLess 省掉的是软件订阅费，不是模型调用成本。如果你本来就习惯折腾 API、模型端点和本地配置，上手成本不会太高。反过来，如果你只是偶尔用语音输入发几句话，或者完全不想碰 API Key、终端命令、模型配置这些东西，OpenLess 未必是最省心的选择。对这类用户来说，系统自带听写或者开箱即用的订阅制工具，反而更直接。 OpenLess 项目主页与下载入口 🐙 OpenLess GitHub 项目主页查看 macOS 与 Windows 客户端安装包，以及模型 API 的详细接入说明。🌐 OpenLess 官方网站查看各项功能的图文介绍与核心 Prompt 模式的实际演示效果。
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }最近 AI 圈，真的越来越离谱了。如果你一直关注本地大模型，应该已经发现：现在的开源模型，不仅越来越聪明，甚至已经开始挑战很多闭源商业 AI。而今天要介绍的这个模型，更是直接把“本地 AI”推向了另一个阶段。它就是：Qwen3.6-35B-A3B Uncensored HauhauCS Aggressive一个目前热度极高的“越狱版”开源模型。而且重点是：它不仅无审查、无限制，还非常聪明。甚至可以说：这可能是目前最强的越狱版开源模型之一。什么是“越狱版”模型？简单来说：官方模型通常会加入大量安全限制。比如： 敏感内容拒答 某些问题无法回答 强制政治正确 输出被过滤 系统提示词限制 所以很多时候：你明明只是正常提问。结果模型却： “抱歉，我无法帮助你。” 而这类 Uncensored（无审查）版本：则会尽可能移除这些限制。尤其这个：Aggressive 版本可以说是：目前最激进的版本之一。官方模型 VS 越狱版模型实测效果非常夸张。同样的问题：官方模型： 疯狂拒答 强制安全策略 输出保守 而越狱版：不仅会回答。甚至： 什么都敢说 什么都肯干 几乎没有限制 而且最关键的是：它并不是那种： “只会越狱，但智商很低”的模型。 恰恰相反。这个模型：真的非常聪明。部署教程：1、模型下载【huggingface 下载】、【网盘打包下载】里面有多种不同大小的量化版，你可以根据自己的显存大小，来选择对应的版本，最小的11G模型可以在6G/8G显存上跑起来，但是建议最低使用8G显存2、下载 llama.cpp下载方式：【Github下载】、【网盘下载】或 【整合包下载】这款免费开源项目支持 N卡、A卡、I卡 还有纯CPU运行，同时也可以在Mac、Linux系统上运行！也就意味着，你几乎可以在任何电脑上进行运行。速度还非常快，远比ollama、LM Studio 快的多也稳定的多！！3、一键启动脚本（支持多版本切换）将下面的的脚本另存为BAT批处理，保存的时候选择utf-8格式，嫌麻烦直接【点击下载】打包版@echo off chcp 65001 >nul title Qwen3.6-35B-A3B 越狱版 cd /d "%~dp0" :menu cls echo ========================================== echo Qwen3.6-35B-A3B 越狱版+多模态模型 echo 零度优化版 echo ========================================== echo. echo 1. Q4_K_P（4090 推荐） echo 2. Q4_K_M（稳定版） echo 3. IQ4_NL（高压缩高质量） echo 4. IQ2_M（6G/8G 显卡） echo. echo ========================================== set /p choice=请输入数字： if "%choice%"=="1" ( llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^ -ngl 999 ^ -c 131072 ^ -n 8192 ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 ) if "%choice%"=="2" ( llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^ -ngl 999 ^ -c 131072 ^ -n 8192 ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 ) if "%choice%"=="3" ( llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_NL.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^ -ngl 999 ^ -c 131072 ^ -n 8192 ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 ) if "%choice%"=="4" ( llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ2_M.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf" ^ -ngl 999 ^ -c 8192 ^ -n 4096 ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 ) pause打开后在上面选择对应的模型，输入对应的数字确认即可启动！当然需要真正实现tokens自由，本地不受限制，完全免费使用AI Agent，那么将其对接到Hermes或者OpenClaw 小龙虾上去，才能真正体现出它的价值所在。AI Agent 对接步骤：1、在选择模型提供商的时候，选择自定义2、API base 地址填写： http://127.0.0.1:8080/v1 API key 密钥随便填写一个数字或留空都可以3、其它设置可以根据自己的喜好进行自定义Qwen3.6-35B-A3B 为什么这么强？很多人看到：35B第一反应是： “这得服务器才能跑吧？” 但实际上：Qwen3.6-35B-A3B 用的是：MoE（专家混合架构）简单理解：虽然模型总参数是 35B。但每次实际运行时：只会激活大约 3B 参数。这意味着：它既拥有超大模型的能力。又拥有小模型的速度。6G 显存都能跑？是的。这也是它最夸张的地方之一。通过 GGUF 量化后：甚至： 6G 显存 8G 显存 普通游戏显卡 都能运行。并且支持： NVIDIA 显卡 AMD 显卡 Intel Arc 显卡 真正实现：本地 AI 自由在 Artificial Analysis 排行榜中表现极强目前在全球权威 AI 榜单：Artificial AnalysisQwen3.6-35B-A3B 在 40B 以内开源模型中：几乎属于第一梯队。尤其： 中文理解 代码能力 多模态视觉 推理能力 长上下文能力 表现都非常夸张。尤其中文能力。可以说：这是目前中文体验最强的一批开源模型。多模态支持也非常离谱这次不仅支持文本。还支持：多模态视觉识图也就是说：它可以直接： 看图片 分析截图 OCR 识别 理解画面内容 分析复杂 UI 阅读代码截图 配合 llama.cpp 最新版后：甚至已经可以当：本地版 ChatGPT Vision来使用。本地部署非常简单这次部署方案：我使用的是：llama.cpp 最新版优点非常明显： 免费 开源 支持 Windows 支持 CUDA 支持 Vulkan 支持 AMD 支持 Intel 而且：现在 llama.cpp 已经越来越成熟。不仅支持： OpenAI API 多模态 超长上下文 Agent 调用 甚至还能直接：本地替代 OpenAI API Hermes Agent 实测效果惊艳这次我还把它：接入了 Hermes Agent。效果可以说：非常炸裂。因为现在：你不仅仅是在“聊天”。而是：真正拥有了一个：本地 AI Agent它可以： 自动写代码 自动分析图片 自动执行任务 自动工具调用 自动联网 长上下文记忆 而且：完全本地运行。不用联网。不用 API Key。没有 Token 消耗。真正实现： Token 自由 Agent 自由 本地 AI 自由 推荐量化版本不同显卡。推荐不同量化。RTX 4090 / 24G 显存推荐： Q4_K_P Q4_K_M 体验最好。8G 显存用户推荐： IQ2_M IQ3_M 也能正常运行。推荐 llama.cpp 参数推荐启动参数： llama-server.exe ^ -m "模型路径.gguf" ^ --mmproj "mmproj.gguf" ^ -ngl 999 ^ -c 131072 ^ -n 8192 ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 ^ --jinja 其中：--mmproj是多模态必须参数。否则：上传图片按钮会变灰。--jinja则是新版 Qwen 模型非常重要的参数。不加的话：可能出现： 回复异常 格式错乱 无限重复 中文异常 现在的本地 AI，已经完全变了很多人对本地模型的印象：还停留在： 很笨 很慢 只能聊天 无法实用 但现在。真的不一样了。尤其：Qwen3.6-35B-A3B 这种模型出现后。本地 AI 已经开始：真正接近商业闭源模型。而且：完全属于你自己。最后如果你一直想体验： 无审查 AI 本地 AI 多模态 AI 本地 Agent 超长上下文 本地 OpenAI API 那么：这个模型。真的非常值得尝试。因为现在这种资源：谁也不知道还能存在多久。建议尽快收藏、下载、备份！
8G 显存逆天了！RTX3070 成功跑 Qwen3.6-35B 多模态AI大模型！部署教程（优化脚本）
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }估计很多人不相信这是真的，一个非常大的误解，大多数人都会认为：35B 大模型 = 必须 24G 显存才能跑，但最近我实测发现，即使只有一张 RTX 3070 8G 显卡，只要搭配足够的内存，再通过 llama.cpp 的 CPU Offload 和 MoE 优化，居然真的可以跑起来 Qwen Qwen3.6-35B-A3B 模型。速度还非常快！甚至： 支持长上下文 支持 Flash Attention 支持多模态（视觉） 支持本地网页 UI 这篇文章，就带大家完整实测与部署 一、我的硬件配置本次测试平台：CPU：i7-12700GPU：RTX 3070 8GBRAM：32G × 2系统：Windows 11推理框架：llama.cpp CUDA 12.4 二、为什么 8G 显存也能跑 35B？这是这次测试最关键的地方。Qwen3.6-35B-A3B： 35B 总参数每次只激活约 3B 也就是说：并不是所有参数同时参与推理因此：GPU 不需要一次性加载完整 35B ，再结合 llama.cpp 的：CPU Offload ；就能实现：GPU 跑注意力层、RAM 跑专家层。这也是：RTX3070 8G 成功运行 35B 的核心原因！三、部署教程1、下载 llama.cpp推荐下载：【Github下载】、【网盘下载】或 【整合包下载】llama.cpp 最新版支持 N卡、A卡、I卡 还有纯CPU运行，同时也可以在Mac、Linux系统上运行！所以几乎可以在任何电脑上进行运行。2、安装显卡驱动，比如 N卡选择 CUDA 13.1，如果是 A卡请自行升级到最新版即可【驱动下载】或 【打包下载】四、下载模型本次使用模型：Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf量化格式：Q4_K_M这是目前： 精度 显存 速度 综合平衡最好的格式之一。模型下载：【Huggingface下载】或 【网盘下载】五、多模态模型注意事项（非常重要）这里很多人会踩坑。Qwen3.6 多模态模型：必须搭配 mmproj否则： 图片上传按钮灰色 无法识图 Vision 不工作 例如：mmproj-BF16.gguf六、最终启动命令（3070 8G 优化版）下面是我最终稳定运行的配置： @echo off chcp 65001 >nul cd /d C:\Users\LINGDU\Desktop\llama-b9196-bin-win-cuda-12.4-x64 llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-BF16.gguf" ^ -ngl 99 ^ --n-cpu-moe 999 ^ --flash-attn on ^ --jinja ^ -c 32768 ^ -t 12 ^ -b 512 ^ -ub 128 ^ --cache-type-k q4_0 ^ --cache-type-v q4_0 ^ --mlock ^ --host 127.0.0.1 ^ --port 8080 pause 注意将上面的llama.cpp的存放路径改成你自己的，因为我是放在桌面上的，所以路径是：C:\Users\LINGDU\Desktop\llama-b9196-bin-win-cuda-12.4-x64 务必改成你自己的路径！ 将上面的启动命令另存为启动.bat 批处理脚本，打开运行即可！成功运行后在浏览器上访问本地的地址：127.0.0.1:8080 就可以正式使用！
透视墙壁、感知生命：RuView 如何用普通 WiFi 信号构建空间智能
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }想象一下，你房间里的 WiFi 信号不仅能上网，还能“看见”你在哪里、呼吸多快、心跳多少，甚至能隔着墙壁判断你是否跌倒。这不是科幻，而是 RuView 正在实现的技术。它利用日常生活中无处不在的 WiFi 无线电波，将其转化为实时、非接触、保护隐私的空间感知能力。 项目名称：π RuViewGitHub 地址：https://github.com/ruvnet/RuView核心创新：将普通 WiFi 信号转换为空间智能与生命体征监测系统，完全不需要摄像头或可穿戴设备。 本文将从技术架构、核心原理、硬件选型、应用场景等多个维度，深度解析 RuView 这一前沿开源项目。一、颠覆性理念：无线电波即传感器RuView 的核心理念简洁而深刻：WiFi 路由器发出的无线电波充满整个空间，当有人移动、呼吸甚至静坐时，都会以可测量的方式扰动这些电波。通过捕捉这种扰动——具体来说是 信道状态信息（Channel State Information, CSI）——RuView 能够重建出丰富的环境信息： 感知维度 具体能力 存在与占用 穿墙检测人员、计数、追踪进出 生命体征 非接触式呼吸率和心率监测 活动识别 识别行走、静坐、手势甚至跌倒 环境映射 RF 指纹识别房间、检测家具移动或新物体 睡眠分析 整夜监测睡眠阶段、筛查呼吸暂停 这种“无线电感知”的方式，从根本上绕过了传统摄像头带来的隐私、光线、视线遮挡等固有限制。二、技术架构：从物理信号到智能决策RuView 的技术管道是一个完整的信号处理与机器学习流程，可概括为以下几个关键阶段： graph TD A[WiFi 路由器 发射无线电波] --> B[人体/物体扰动信号]; B --> C[ESP32-S3 传感器节点 捕获 CSI 数据]; C --> D[多频融合与预处理 6信道/56子载波/TDM]; D --> E[AI 主干网络 (RuVector) 注意力/图神经网络/压缩]; E --> F[输出结果 17关键点姿态/生命体征/房间指纹]; F --> G[边缘模块 (Cogs) 105种应用/本地推理]; 2.1 核心感知引擎：CSI不同于仅提供信号强度的 RSSI，CSI 包含了信号在幅度和相位上的细粒度变化，反映了多径传播的物理特性。它就像是无线电波的“指纹”，能精细刻画环境中的微小变化。RuView 利用 ESP32-S3（成本低至 9 美元）即可读取这些 CSI 数据。2.2 AI 与信号处理协同RuView 并非简单地将 CSI 映射到结果，而是构建了一个多层次的处理体系： 多频网格扫描：通过 6 个 WiFi 信道跳频，将感知带宽提升 3 倍，甚至可利用邻居路由器的信号作为“免费雷达照明源”。 信号处理层：应用 Hampel 滤波、Fresnel 区域建模、BVP（血液容积脉搏波）提取等技术，从原始 CSI 中清洗出干净的体征特征。 AI 主干 (RuVector)：融合了注意力机制、图神经网络和压缩算法，将处理后的信号转换为两种输出： 128 维环境指纹：用于环境识别、异常检测和人员重识别。 17 个身体关键点：用于实时姿态估计。 边缘模块 (Cogs)：项目提供了多达 105 个 预构建的轻量级边缘应用模块（每个约 400KB），如睡眠呼吸暂停检测 (sleep-apnea)、跌倒检测 (fall-detect)、客流统计 (customer-flow) 等，可直接在边缘硬件上独立运行。2.3 创新学习范式：自监督与迁移RuView 的 AI 训练实现了高度自动化： 自监督预训练：模型仅需原始 WiFi 数据即可自我学习信号结构，无需人工标注。在包含 6 万帧、61 万个对比三元组的 CSI 数据集上训练了 1220 万步。 环境微调：部署到新环境时，通过微小的 MicroLoRA 适配器（每个仅 1792 个参数）快速适应特定房间的 RF 特征，数据量减少 93%。 成果：在验证集上实现了 100% 的人员存在检测准确率。量化后的模型最小仅 8KB，可在微秒级内完成推理。 三、硬件生态：从 9 美元到专业级RuView 支持多种硬件配置，以适应不同成本和性能需求。 硬件选项 成本（估算） 完整 CSI 核心能力 ESP32 节点 + Cognitum Seed (推荐) ~140 美元 是 全部功能 + 持久向量存储 + kNN 搜索 + 密码学见证链 ESP32 网格 (3-6个节点) ~54 美元 是 全部核心功能（无持久存储特性） 研究级网卡 (Intel 5300等) 50-100 美元 是 完整 3x3 MIMO CSI，用于研究 普通 WiFi 设备 (笔记本) 0 美元 否 仅 RSSI 级别（粗粒度的存在与运动检测） 关键限制：项目明确指出，ESP32-C3 和原始 ESP32 因单核及 DSP 能力不足，不支持 CSI 感知。 四、典型应用场景与精度RuView 的设计跨越了从日常消费到极端工业的多个领域，部分代表性用例和宣称的性能指标如下： 应用领域 具体用例 硬件要求 关键指标/模块 医疗与养老 老年护理中的跌倒检测、睡眠呼吸监测 每房间 1 个 ESP32-S3 跌倒告警 <2秒fall-detect 模块 商业零售 客流量统计、区域停留热力图 现有商用 WiFi + 1个ESP32 停留位置分辨率 ~1米customer-flow 模块 智能家居 穿墙存在触发灯光、HVAC 2-3 个 ESP32-S3 节点 穿墙范围 ~5米lighting-zones 模块 工业安全 协同机器人 (Cobot) 安全区域监控 2-3 个 ESP32-S3 每单元 存在检测延迟 <100msforklift-proximity 模块 应急救援 废墟下幸存者生命迹象探测（WiFi-Mat） 便携 ESP32 网格 + 笔记本 穿透 30厘米 混凝土respiratory-distress 模块 RuView 通过预训练的 17 关键点姿态估计模型 和专用计数模块 (occupancy-zones, elevator-count 等)，将原始信号提升到了高层次的语义理解层面。五、快速体验与开发者生态项目提供了便捷的入门途径和丰富的开发者资源。5.1 三种上手方式 无硬件，模拟体验： docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest # 浏览器访问 http://localhost:3000 真实传感，最低成本（ESP32-S3，约9美元）：参考项目文档，烧录固件并配置 WiFi 凭证后，即可运行传感服务器。 全功能系统（添加 Cognitum Seed，约140美元）：获得持久化存储、kNN 搜索、密码学验证等高级边缘智能特性。 5.2 开发者资源 预训练模型：托管于 Hugging Face (ruvnet/wifi-densepose-pretrained)，包含 CSI 编码器和存在检测头。 编程语言与工具链： 后端/核心：Rust (50.4%)，保证高性能和内存安全。 前端/工具：JavaScript/TypeScript (23.6%)，用于仪表板和可视化。 Python (15.8%)，用于训练和评估脚本。 Claude Code 插件：项目内置了完整的 Claude Code 插件，提供 /ruview-start, /ruview-flash 等 7 个专用命令，可简化从环境搭建、固件烧录到模型训练的完整工作流。架构文档：包含 96 个架构决策记录（ADR），详细解释了从硬件选型到信号处理、机器学习模型的每一项技术选择原因。六、现状与未来展望 当前状态：项目处于 Beta 测试阶段，正在积极开发中。API 和固件可能发生变化。 已验证能力：人员存在检测（100% 验证集准确率）、呼吸/心率监测、跌倒检测等已确认可用。 进行中/待完善：无摄像头姿态估计的绝对精度（PCK@20）目前约为 2.5%，项目团队的目标是通过摄像头监督的配对训练数据将其提升至 35% 以上。相关管道已实现，数据收集与评估正在进行。主干的姿态估计模型权重尚未发布。 社区热度：项目在 GitHub 上已获得 61k Stars 和 8k Forks，显示出极高的关注度。 七、总结：隐私计算与普适感知的未来RuView 通过巧妙的信号处理与轻量化 AI 的结合，向我们展示了普适计算（Ubiquitous Computing）的一种激动人心的可能：利用已广泛部署的基础设施，提供过去需要昂贵专用设备才能实现的高价值服务。它最主要的价值主张在于： 隐私保护：无摄像头、无图像，从物理层面对抗隐私泄露风险。 普适性：利用已有的 WiFi 网络，部署成本极低。 边缘智能：所有计算在本地完成，低延迟、高可靠、无云依赖。 尽管在无摄像头姿态估计的绝对精度上还有提升空间，但 RuView 已经为智能家居、智慧养老、安防监控和工业自动化等领域开辟了一条全新的、富有前景的技术路径。对于任何对无线感知、边缘 AI 或低功耗嵌入式系统感兴趣的开发者来说，RuView 都是一个值得深入研究和贡献的前沿项目。核心信息速览卡 项目 信息 项目名称 π RuView 核心功能 通过商用 WiFi 信号进行非接触式人员感知和生命体征监测 关键硬件 ESP32-S3（最便宜选项，约9美元） 软件许可 MIT 许可证 主要语言 Rust (50.4%), JavaScript (16.7%), Python (15.8%) 已知限制 无摄像头姿态估计精度待提升；不支持 ESP32-C3/原版 ESP32 独特优势 穿墙感知、完全隐私保护、边缘计算、低成本
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }在当今数字化时代，对于开发者、系统管理员和运维工程师而言，高效管理远程服务器是一项至关重要的任务。Netcatty 作为一款开源的 SSH 客户端，为用户提供了强大且便捷的远程连接和管理解决方案。一、Netcatty 概述Netcatty 是一款基于 Electron、React 和 xterm.js 构建的开源 SSH 客户端，支持 macOS、Windows 和 Linux 三个主流平台。该项目托管在 GitHub 上，采用 GPL - 3.0 开源协议，完全免费，无需任何订阅费用。自 2025 年底在技术社区传播以来，获得了不错的反馈，截至目前，GitHub 上已有 1.5K star，且作者更新频率相当高，基本保持每天都有提交12。二、核心功能（一）终端工作区Netcatty 的终端工作区支持水平和垂直分屏，用户可以同时打开多个 SSH 会话并列操作。其底层渲染使用 xterm.js 并开启了 GPU 加速，使得终端显示流畅。会话支持重启后自动恢复，避免了每次重新连接的繁琐。此外，“广播模式”功能允许用户在一个终端输入命令并同时发送给多个服务器，大大提高了批量操作的效率1。（二）Vault 主机管理Vault 是 Netcatty 管理服务器列表的地方，提供了网格、列表、树形三种视图切换方式，方便用户根据自己的使用习惯进行选择。支持按分组管理主机，并具备快速搜索功能，在连接多台服务器时能够快速定位。同时，它还支持跳板机（Jump Host）配置，适用于需要通过堡垒机才能访问内网服务器的场景1。（三）SFTP 文件传输内置双面板 SFTP 浏览器，支持拖拽上传和下载文件。在文件传输的同时，还带有一个内置编辑器，用户可以直接在软件里打开远程文件进行修改，无需先下载再上传，极大地提高了文件操作的效率1。（四）AI Agent这是 Netcatty 比较独特的功能。内置的 AI 功能并非简单的问答，而是能够直接操作当前连接的服务器。用户只需告诉它具体需求，如“帮我看一下内存使用情况”，它会自动运行相应命令并返回结果。目前支持三种 Agent 模式：Catty、Claude Code、Codex CLI，上游服务商可以选择 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 或者其他兼容 OpenAI 协议的接口。对于涉及修改、删除等危险操作，AI 默认会弹出确认框，等待用户批准后再执行，保障了操作的安全性1。（五）端口转发支持本地、远程、动态三种端口转发方式，并且可以设置成自动启动，无需每次手动开启，方便用户进行网络调试和数据传输1。（六）云同步支持加密云同步功能，用户可以将主机列表、密钥、配置等信息同步到多台设备，便于在不同设备上无缝使用1。三、硬件要求Netcatty 基于 Electron 构建，由于 Electron 本身将 Chromium 浏览器内核打包进去，所以内存占用比原生应用高一些。各平台的要求如下： macOS：系统版本需 macOS Catalina 10.15 及以上，芯片支持 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）或 Intel，建议内存 4GB 以上。 Windows：系统版本为 Windows 10 Build 1809 及以上或 Windows 11，架构支持 x64 或 ARM64，建议内存 4GB 以上。 Linux：支持 Ubuntu、Debian、Fedora、RHEL、Arch 等主流发行版，架构为 x86_64 或 ARM64（含树莓派），建议内存 4GB 以上。在日常使用中，同时开启 4 - 5 个 SSH 会话，内存占用大概在 300 - 500MB 左右，对于普通运维场景，8GB 内存的机器使用起来没有问题1。 四、与同类软件对比与市面上常见的 SSH 客户端如 PuTTY、Termius、SecureCRT、MobaXterm 相比，Netcatty 具有独特的优势。它完全免费且开源，而 Termius 个人版免费但团队版需付费，SecureCRT 为付费软件，PuTTY 虽免费但界面老旧，MobaXterm 免费但界面拥挤。在功能方面，Netcatty 具备 AI 功能和免费的云同步，这是其他部分软件所不具备的。不过，Netcatty 目前在移动端和生物指纹认证（FIDO2）方面还存在不足，但如果仅在桌面端使用，其功能已经相当强大，并且免费的特性使其成为很多用户的首选1。五、安装与使用 下载：从项目的 GitHub Releases 页面 下载对应您操作系统的安装包。 从源码构建：如果您是开发者，可以克隆仓库并运行 npm install && npm run dev 来启动开发模式。 参与贡献：项目欢迎任何形式的贡献，无论是提交 Issue、功能建议还是代码 Pull Request。 GitHub 仓库：https://github.com/binaricat/Netcatty 项目官网：https://netcatty.app
Hermes + Qwen3.6：本地最强 Agent 组合！零成本、无限 Token
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }如果现在让我推荐一套最适合普通用户跑本地模型 + Agent 的方案，我会毫不犹豫地选择：Hermes + Qwen3.6。这套组合最大的优势就是——免费、好用、灵活，非常适合日常使用。无论你是想让 AI 帮你处理自动化任务、辅助代码编写、中文理解还是逻辑推理，Qwen3.6 都已经能满足大多数人的日常需求。相比那些需要订阅或充值 Token 的在线 AI 服务，本地部署最大的好处就是：真正做到 Token 自由。不用担心每次对话消耗额度，不用每月支付会员费。模型跑在自己电脑上，数据不上传第三方，隐私完全掌握在自己手里。而 Hermes Agent 的加入，则让整套方案更加实用。部署完成后，你可以把它变成一个真正属于自己的 AI 助手：支持手机随时对话，支持开机自动启动，也可以长时间保持在线。无论是写代码、查资料、整理内容，还是执行自动化操作，它都是你电脑上的 24 小时 AI 助理。简单来说：Hermes 负责 Agent 能力，Qwen3.6 负责大模型能力。两者结合，就能在本地打造一套免费、私有、可长期使用的 AI 工作流。对于想体验本地 AI、又不想被 Token 限制的朋友来说，这套方案非常值得一试。接下来，我会从零开始带大家一步一步把 Hermes + Qwen3.6 部署到自己的电脑上。 完整部署教程 第一步：确认环境并安装 WSL 以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令安装 WSL 并设置默认版本： # PowerShell 管理员运行 wsl --install wsl --set-default-version 2 重启电脑后，安装 Ubuntu 24.04： wsl --install -d Ubuntu-24.04 安装完成后会弹出 Ubuntu 窗口，按提示设置用户名和密码（随意填写，记住即可）。 Ubuntu 登录成功后，验证 GPU 直通是否正常： nvidia-smi 第二步：安装 Python 和 pip sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-venv 如果出现下方错误提示，说明显卡驱动版本过旧，需要先更新驱动。 前往 NVIDIA 官网 下载 Windows 最新驱动并安装，WSL2 会自动继承更新后的驱动。 第三步：安装 llama.cpp 考虑到很多用户显存有限，这里我们选用 llama.cpp 方案，比 vllm/DFlash 更稳定、更省显存。 sudo apt install -y cmake build-essential git git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=89 cmake --build build -j$(nproc) 如果出现 CUDA 相关错误，说明 CUDA Toolkit 未安装，在 WSL2 中需要单独安装： wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo apt update sudo apt install -y cuda-toolkit-12-8 下载包体约 2GB，耐心等待完成。安装后设置环境变量并重新编译： export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc cd ~/llama.cpp rm -rf build cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=89 cmake --build build -j$(nproc) 第四步：下载模型并启动服务 编译约需 5～10 分钟。编译成功后，下载模型： hf download unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF \ Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf \ --local-dir ~/models/ ⚠️ 文件约 17GB，下载较慢请耐心等待。如速度过慢，可切换 ModelScope 国内镜像。显存不足 24G 的用户，建议选择 Qwen3.5 或更小尺寸的模型。 下载完成后，启动模型服务（注意将模型名称替换为你自己下载的文件名）： ~/llama.cpp/build/bin/llama-server \ --model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf \ --n-gpu-layers 99 \ --ctx-size 32768 \ --flash-attn on \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --presence-penalty 1.5 \ --port 8080 🎉 看到成功提示后，在 Windows 浏览器中访问 http://localhost:8080，就能看到内置聊天界面，直接和 Qwen3.6-27B 对话了。 思考模式说明 默认会开启深度思考（Thinking）模式。如需关闭，先 Ctrl+C 停止服务，然后加上以下参数重新启动： ~/llama.cpp/build/bin/llama-server \ --model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf \ --n-gpu-layers 99 \ --ctx-size 32768 \ --flash-attn on \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --presence-penalty 1.5 \ --chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}' \ --port 8080 模式 速度 适合场景 关闭 Thinking 快 20～30% 简单问答、写作、代码补全、代码解释 开启 Thinking 较慢，推理质量更高 复杂编程、多步骤逻辑、需要深度思考的任务 第五步：安装并对接 Hermes Agent 保持 llama-server 在 8080 端口运行，新开一个 WSL2 终端窗口，执行以下命令安装 Hermes Agent： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 安装程序会自动处理所有依赖（Python、Node.js、ripgrep、ffmpeg），只需要有 git 即可。 安装完成后，选择 Custom endpoint (enter URL manually)，填入以下信息： URL：http://localhost:8080/v1 API Key：随意填写，例如 12345678 Model：会自动识别 接下来按提示配置第三方聊天工具，例如 Telegram、微信、QQ、Discord 等。 配置完成后，你就可以在任何地方通过 Telegram（或其他平台）调用本地的 Hermes Agent，执行自动化任务、编写代码、撰写文章——它就是你 24 小时免费待命的 AI 助手！ 第六步：设置开机自动启动 最后，创建一个启动脚本，让 llama-server 在每次打开 WSL2 时自动运行，不再需要手动输入命令。 创建脚本文件： cat > ~/start-llm.sh << 'EOF' #!/bin/bash echo "Starting Qwen3.6-27B llama-server..." ~/llama.cpp/build/bin/llama-server \ --model ~/models/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf \ --n-gpu-layers 99 \ --ctx-size 65536 \ --flash-attn on \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --presence-penalty 1.5 \ --port 8080 \ --host 0.0.0.0 & echo "llama-server started, PID: $!" echo "API: http://localhost:8080/v1" echo "Chat UI: http://localhost:8080" EOF chmod +x ~/start-llm.sh 将自动启动逻辑写入 .bashrc： echo '# Auto-start llama-server' >> ~/.bashrc echo 'if ! pgrep -f "llama-server" > /dev/null 2>&1; then' >> ~/.bashrc echo ' ~/start-llm.sh' >> ~/.bashrc echo 'fi' >> ~/.bashrc 这样每次打开 WSL2 终端，如果 llama-server 未在运行就自动启动；已经在运行则跳过，不会重复启动。至此，整套本地 AI 助手已经全部部署完成 🎉
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Claude Code 到底强在哪里？很多人第一次接触 Claude Code，都以为它只是"高级聊天工具"。但实际上，它和普通 AI 聊天客户端完全不是一个东西。传统 AI 是你问一句、它答一句。而 Claude Code 会真正读取整个项目结构，然后自动分析代码、修改文件、安装依赖、执行命令、修复报错、重新运行项目——整个过程更像是 AI + IDE + Terminal 的结合体，而不是聊天机器人。这也是为什么很多开发者开始把它称为"AI 开发 Agent"。 为什么要接入 Ollama 本地模型？ Claude 官方 API 并不便宜，尤其在长上下文、大型项目、多轮 Agent 调用、自动修 Bug 等场景下，token 消耗会非常夸张。于是越来越多开发者开始尝试用本地模型接管 Claude Code。 核心工具就是 CC Switch——一个 API 转发层，让 Claude Code 以为自己在调用官方 API，实际上请求已被转发到本地 Ollama。 本地部署步骤 第一步：安装环境依赖 提前安装好 Git，作为基础环境。 第二步：安装 Claude Code 桌面版 【点击前往】或 【备用下载】 第三步：安装 Ollama 客户端 前往 Ollama 官网下载。模型推荐根据显存大小选择： 显存充裕：Qwen 3.6/3.5、Gemma 4 推理类：DeepSeek R1 国产备选：GLM 系列 第四步：下载 CC Switch 前往 GitHub 或【打包下载】，完成后进行如下配置： 配置项 值 请求地址 http://127.0.0.1:11434/v1 API 格式 OpenAI Chat Completions 认证字段 ANTHROPIC_API_KEY 第五步：修改 Claude Code 配置 在桌面版配置文件末尾加入以下注册表命令，让 CC Switch 强行注入模型名称： "inferenceModels"="[\"haiku\",\"sonnet\",\"opus\"]" 实际体验如何？ 适合场景（表现不错）： HTML 页面、小型项目、自动化脚本、Docker 配置、VPS 运维。举个例子，直接说一句"帮我生成一个赛博朋克风格的个人主页"，本地模型会依次创建项目、生成网页、添加动画特效、自动运行——整个过程确实有一种"AI 正在真正工作"的感觉。 明显短板（与官方 Claude Sonnet 仍有差距）： 长上下文理解能力弱 大型复杂工程容易逻辑混乱 多步骤推理容易出错或修改错误文件 上下文过长后容易"遗忘"之前的内容 多模态兼容性问题： 虽然 Ollama 已支持不少 Vision 模型，但 Claude Code + CC Switch 这套链路对图片支持并不完整，上传图片后 AI 经常提示"没有看到图片"。根本原因是 Claude Code 本身更偏向代码 Agent，而非多模态聊天客户端，所以编程和自动化体验好，图片/OCR 兼容性一般。 总结 Claude Code + Ollama 这套玩法，让人第一次真正感受到 AI 从"聊天工具"变成"生产力工具"的转变。随着 Qwen、DeepSeek、GLM、Gemma 等本地模型持续升级，一个完全本地化、零 API 成本、无 token 焦虑的 AI 开发助手，正在变得越来越可行。 目前阶段，它最适合中小型项目和自动化任务；复杂大型工程仍建议配合官方 Claude Sonnet 使用。 视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=6iONJKrFs1k
“无审查”AI 视频模型来了！Sulphur 2 本地部署实测：8G 显存也能跑！
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }最近，AI 视频生成领域突然冒出了一个极具争议的名字 —— Sulphur 2。它被不少网友称为“开源版 Sora”，不仅支持文生视频、图片转视频，而且最大的卖点只有四个字：真正无审查。目前网上已经开始出现大量使用 Sulphur 2 生成的敏感视频内容，甚至有些演示视频不得不打上马赛克后才能公开展示。这也让它在短时间内迅速爆火，成为近期 AI 圈讨论度最高的视频模型之一。更让人意外的是，Sulphur 2 并不是那种只能跑在顶级服务器上的“实验室模型”。相反，它主打的恰恰是“本地部署”。官方与社区版本已经支持在普通消费级显卡上运行，甚至 8G 显存也可以启动体验。对于很多普通用户来说，这意味着你不再需要昂贵的云端订阅，也不需要 API Key，更不用排队等待生成，只要一台电脑，就能在本地自由生成 AI 视频。老司机们又有“大福利”了！接下来，我们就来实测一下它的实际表现，以及如何在本地完成部署使用。 视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=Nms56KhvIQw 部署教程：1、下载最新版的 ComfyUI 客户端【点击前往】或 【备用打包下载】下载后直接安装即可，如果你之前安装过旧版的ComfyUI，那么同样建议升级到最新版，否则部分模型可能不兼容，无法正常运行2、下载 Sulphur 2 开源无审查模型目前该模型有满血版和蒸馏版，前者需要32G以上的显存，适合电脑配置高的用户，小显存你就选择蒸馏版的压缩GGUF模型1、Sulphur 2 官方下载【点击前往】或 【网盘下载】、【打包下载】如果你的显存大于32G，那么你可以选择bf16精度的模型，生成质量最高，如果你的显存是8G以上的，那么建议选择fp8精度的模型，它对显存要求会更少，速度也更快！注意：模型大小不等于显存大小，只需你的硬盘空间足够即可！2、Sulphur 2 蒸馏模型下载【点击前往】或 【网盘下载】、【备用下载】 蒸馏版模型是gguf格式的文件，需要配合 ComfyUI-GGUF 插件进行使用！下载好模型以后跟着教程操作，将模型放入对应的文件夹下3、图生视频下载工作流 重启并进入 ComfyUI 客户端，在（模板-视频）中下载 LTX-2.3:图生视频，来获取生成的工作流，载入后将默认的主模型切换到之前下载好的无审查的Sulphur 2模型最后上传图片，就可以通过图片生成你需要的任何视频了4、文生视频先下载工作流 【点击下载】或【备用下载】获取到工作流后，直接拖入ComfyUI 客户端，在文本输入里填写你需要的提示词，就可以通过文字生成视频了！
云厂商 IP 滥用举报入口整理：如何向 AWS、GCP 等提交 Abuse Report
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }如果你维护过网站或服务器，大概率会在系统日志里见过一些奇怪的访问记录：某些来路不明的机器不断扫描后台路径、爆破 SSH、撞击登录接口，或者以异常频率请求接口、后台路径和敏感文件。查一下 IP 归属地，往往会发现这些流量来自 AWS、GCP、Azure、DigitalOcean 等云服务商。遇到这种情况，很多人的第一反应是用防火墙、WAF 或 Fail2ban 把 IP 封掉。这当然有用，但它更多是本地层面的被动防守。攻击者更换云实例、切换 IP 后，类似请求可能还会继续出现。如果你能确认某些 IP 存在持续扫描、爆破、钓鱼托管、恶意软件分发等滥用行为，就可以考虑向对应云服务商提交云厂商 IP 滥用举报（Abuse Report）。这相当于向平台提交证据，让云厂商根据用户协议和安全规则介入核查，必要时对违规资源采取限制、暂停或整改措施。简单来说：遇到服务器被恶意扫描、爆破或托管钓鱼内容，除了本地拉黑，也可以向对应云服务商提交 Abuse Report。只要你准备好准确的源 IP、时间戳和攻击日志，平台就更容易核查对应资源，并根据规则采取警告、限制、暂停或其他处理措施。这套流程更适合有一定排障能力的站长、开发者和运维人员。什么情况下需要提交云厂商 IP 滥用举报？各大云服务商通常都会在用户协议或安全政策中限制恶意网络活动。如果你的服务器遇到以下情况，可以考虑整理证据并提交 Abuse Report： 暴力破解：日志里出现大量针对 22 端口（SSH）、3389 端口（RDP）或后台登录接口的重复尝试。 恶意扫描：反复探测不存在的漏洞文件、扫描开放端口，或撞击 WordPress、宝塔、数据库管理后台等常见路径。 异常高频请求：某些 IP 短时间内大量请求接口、图片、搜索页或敏感路径，明显超出正常访问行为。 疑似 DDoS 或拥塞流量：遭遇来自云端机器的高频请求或异常流量。遇到大规模攻击时，应优先启用 CDN、WAF、防火墙或联系上游服务商，Abuse Report 更适合作为补充投诉渠道。 非法托管：对方 IP 托管了钓鱼页面、恶意软件、诈骗页面或明显侵权内容。 注意：云厂商不会因为一句“这个 IP 很可疑”就直接处理资源。IP 滥用举报不是一个简单的“拉黑按钮”，它是一个讲求证据的合规流程。如果没有具体的日志、时间戳和攻击行为说明，举报通常很难进入有效核查流程。举报前最好准备哪些日志证据？负责处理 Abuse Report 的客服、安全团队或合规团队每天会收到大量工单。证据越清楚，越容易进入有效核查流程。提交表单前，建议先从服务器中提取并整理好以下信息： 源 IP：发起扫描、爆破、异常请求或托管违规内容的具体 IP 地址。 带时区的时间戳：尽量标明准确时间，例如 UTC、UTC+8，方便云厂商核对底层记录。 目标服务：说明对方访问了你的哪个 URL、哪个端口、哪个接口或哪项服务。 原始日志片段：从 Nginx、Apache、WAF、Cloudflare、防火墙或 /var/log/auth.log 中复制 10-20 行最能体现异常行为的纯文本日志。 攻击类型：例如 SSH 爆破、后台扫描、漏洞探测、接口撞库、恶意爬取、钓鱼页面托管、恶意文件托管等。 请求头信息：如果是 Web 层面的扫描、抓取或撞库，附带完整 HTTP Headers、User-Agent、Referer 等信息会更有帮助。 数据安全提醒：提交日志给第三方云平台前，记得先对自己系统里的敏感信息做脱敏处理。比如真实后台路径、用户 Token、Cookie、内部 IP、业务参数等，不建议原样公开。保留攻击者 IP、时间、请求路径、Payload 特征和异常行为即可。四大云厂商 IP 滥用举报入口整理确认恶意 IP 归属后，可以前往对应云厂商的官方入口提交工单。多数情况下，即使你不是这些云厂商的注册客户，只要你是受影响的一方，也可以提交 Abuse Report。1. AWS（Amazon Web Services）来自 AWS 资源的扫描、爆破或异常请求并不少见。AWS 提供了官方 Abuse 表单，你可以在表单中提交源 IP、时间戳、日志片段和攻击类型。如果无法使用表单，也可以通过邮件方式联系其 Trust & Safety 团队。 官方举报表单：https://aws.amazon.com/forms/report-abuse 联系邮箱：trustandsafety@support.aws.com 2. GCP（Google Cloud Platform）Google Cloud 提供了专门的云平台滥用举报表单。提交时建议填写违规 IP、相关 URL、事件时间、日志片段以及你观察到的异常行为。 官方举报入口：https://support.google.com/code/contact/cloud_platform_report 3. Microsoft Azure微软的 Abuse Report 入口位于 MSRC（Microsoft Security Response Center）相关页面中。你可以通过该入口举报来自 Microsoft 托管资源的恶意攻击、钓鱼、隐私侵犯、版权或商标相关滥用行为。 官方举报入口：https://msrc.microsoft.com/report/ 4. DigitalOcean（DO）DigitalOcean 因为使用门槛相对较低，在独立开发者和小团队中很常见，但低门槛云资源也可能被攻击者滥用，用来运行扫描、爆破或钓鱼相关服务。DigitalOcean 提供了独立的 Abuse 页面，用于处理这类问题。 官方举报入口：https://www.digitalocean.com/company/contact/abuse 操作建议：如果是服务器被扫端口或爆破密码，可以选择 Intrusion/exploit attempts (Brute force, Scans etc) 或相近类型；如果是垃圾邮件、钓鱼页面或恶意软件托管，请按实际情况选择对应分类，避免工单被分配到错误团队。 更多云服务商 Abuse Report 补充入口除了上面四个常见平台，站长日志中也可能出现 Cloudflare、Hetzner、OVHcloud、Akamai/Linode、Vultr、阿里云、腾讯云国际站等云服务商的 IP。下面这些入口可以作为补充参考。提交前建议先用 whois、IPinfo 或 BGP 查询工具确认 IP 归属，避免误报。 云服务商 适合举报的情况 官方入口 Cloudflare 涉及 Cloudflare 代理、Registrar、Pages、Workers 等相关的钓鱼、恶意软件、侵权或滥用问题 Cloudflare Abuse Form OVHcloud 来自 OVH 网络的扫描、爆破、恶意内容、垃圾邮件或疑似攻击行为 OVHcloud Abuse Form Hetzner 来自 Hetzner 服务器的扫描、爆破、垃圾邮件、钓鱼页面或恶意托管 Hetzner Abuse Form Akamai Cloud / Linode 原 Linode 资源涉及网络滥用、钓鱼、恶意软件、垃圾邮件或侵权问题 Akamai Report Abuse Vultr Vultr 云服务器涉及垃圾邮件、扫描、爆破、欺诈或其他平台滥用 abuse@vultr.com Alibaba Cloud 阿里云资源涉及钓鱼页面、恶意内容、域名滥用、侵权或其他违规行为 Alibaba Cloud Report Abuse Tencent Cloud International 腾讯云国际站资源涉及违法内容、DNS Abuse、恶意站点或其他滥用行为 Tencent Cloud Report Platform 提交 Abuse Report 后一定会处理吗？不一定。最终结果取决于证据完整度、滥用类型、平台核查结果以及对方资源的实际状态。如果是明显的新开资源在发起扫描、爆破或托管恶意内容，云厂商可能会较快暂停相关资源，或要求账号所有者整改。如果是某些正常业务服务器因为漏洞沦为“肉鸡”，平台也可能先通知机主修复问题，而不是立即关闭服务。所以，提交 Abuse Report 不应被理解成“提交后马上封 IP”。它更像是一种合规处置流程：你把证据递交给对应平台，由平台根据规则进行核查和处理。IP 滥用举报不是拉黑按钮，而是证据提交对于站长、开发者和运维人员来说，防火墙、WAF、Fail2ban、CDN 规则仍然是第一道防线。但当你发现某些云厂商 IP 长期、定点、高频地扫描或爆破服务器时，只在本地封 IP 并不够。更完整的做法，是先在本地完成拦截，再整理源 IP、时间戳、目标服务和日志证据，通过 AWS、GCP、Azure、DigitalOcean 等官方 Abuse Report 入口提交举报。这不是“反击工具”，而是一种合规的安全处置方式。它不能保证每次都有立刻反馈，但在证据充分的情况下，确实能帮助云厂商定位被滥用的资源，也能提高攻击者持续滥用云资源的成本。 云服务商官方 Abuse Report 入口汇总 🌐 AWS 滥用举报表单向亚马逊云官方提交恶意扫描、爆破与非法托管证据 🛡️ GCP（谷歌云）举报通道向 Google Cloud 团队投诉托管资源的恶意滥用行为 🛡️ Microsoft Azure 滥用报告微软安全响应中心 MSRC 违规资源申诉入口 🛡️ DigitalOcean Abuse 页面DigitalOcean 官方反滥用及恶意资源处理中心
实测谁才是最强编程Ai，ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6
.encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }今天我们不看宣传，不看跑分，也不看官方榜单，直接来一场真刀真枪的实战对决。参赛模型包括：ChatGPT 5.5、Claude 4.7、DeepSeek V4、GLM 5.1，另外还加入一位旁观者兼替补选手：Gemini 3.1 Pro。这几款模型，基本代表了当前国内外 AI 编程领域的最强阵容。国外代表是 ChatGPT 5.5 和 Claude 4.7，国内代表是 DeepSeek V4 和 GLM 5.1，再加上 Gemini 3.1 Pro 作为参考对象。本次测试规则简单粗暴：不给二次提示，不给修改机会，不做人工干预。每道任务，每个模型只有一次提交机会。谁写出来的效果最好，谁的成功率最高，谁的代码最稳定，谁就更接近真正的"编程王者"。今天我们要看的，不只是哪个 AI 更聪明，而是哪个 AI 更像真的在工作——能把一句话需求理解清楚，并一次性做出可运行、可展示、可交付的作品。本期测试的核心思路很多人测试 AI 编程能力，喜欢看跑分、看 benchmark，或者让 AI 解算法题。但对普通用户来说，真正重要的不是模型榜单排第几，而是它能不能把你的一句话需求，变成一个真的能运行、有体验感、像产品的东西。所以今天我们不测理论，只测实战。本次测试围绕五个维度展开：① 视觉效果一个网页小游戏或演示页面，不只是能打开就行，还要有动画、有节奏、有冲击力。② 交互逻辑有些模型看起来会写页面，但一旦涉及按钮、状态、倒计时、本地存储、拖拽排序，就很容易翻车。③ 剧情与节奏控制AI 生成的不只是代码，还包括文案、剧情和用户体验。能不能让一个页面有铺垫、有变化、有高潮，这非常考验模型的综合能力。④ 约束执行能力有些模型看似强大，却会悄悄忽略你的要求。比如你要求不使用外部资源，它却偷偷引入了外部库；你要求只用黑白两色，它却加了渐变色。⑤ 真实性判断AI 能生成很多"看起来很真实"的东西，但这不代表它是正确的。最后一道测试，我们专门用天气页面做一个反转，揭示 AI 最危险的一面：它可以让假的东西看起来像真的。第一题：黑客入侵终端开场先来一道视觉冲击力拉满的题目：模拟黑客入侵终端。提示词 生成一个完整可运行的HTML网页（包含HTML+CSS+JS，所有资源内嵌，无需外部依赖）。 模拟黑客入侵终端界面：黑色背景+绿色字符雨效果，自动滚动显示"正在破解密码""已入侵服务器"等动态文本，并带进度条。 要求：页面加载后自动播放，3秒内进入高潮动画，最后弹出"Access Granted"提示，并提供音效开关按钮。 这道题本身没什么业务价值，但非常适合做开场——它能快速看出模型的动效组合能力。弱一点的模型，可能只会生成一个静态页面，放几行绿色文字，看起来像终端，但没有节奏、没有推进、也没有真正的动画。强一点的模型，会知道怎么让画面一步一步升级：先出现终端文字，再增加滚动日志，然后进度条推进，最后弹出 Access Granted，整个过程有明显的情绪递进。这道题主要看三点：页面是否能直接运行、动画是否有节奏、最后是否有高潮效果。如果一个模型连这种展示型页面都做不出效果，后面的复杂任务基本凶多吉少。第二题：恐怖惊吓页面第二题测试的是节奏控制能力。提示词： 生成一个完整 HTML 网页，页面一开始是安静的风景或者日记内容，并带有轻微背景动画。至少 5 秒平静铺垫之后，突然出现惊吓画面，比如鬼脸和音效，然后恢复正常，并提示"你被吓到了吗？" 这题的重点不是鬼脸，而是铺垫。很多模型会犯同一个错误：页面一打开就直接吓人，完全不成立。真正的惊吓效果，关键在于前面要足够平静，让观众放松警惕——至少 5 秒的安静铺垫不可或缺。这道题主要考察四点：模型有没有理解"至少 5 秒平静铺垫"；惊吓画面是否足够突然；惊吓后能否顺畅恢复正常；有没有音效控制选项。差的模型只会堆效果，好的模型懂得控制节奏。这也是 AI 生成交互内容时最重要的一点：不只是会写代码，还要懂体验。第三题：读心术互动页面第三题稍微轻松一点，做一个互动型页面：读心术。要求用户在心里想一个 1 到 100 的数字，通过 3 到 5 步点击引导逐步缩小范围，每一步都有动画反馈和提示语，比如"越来越接近了"，最后用动画展示"AI 猜你想的是 XX"。提示词： 生成一个HTML互动页面，让用户在心里想一个1-100的数字，通过3-5步点击引导逐步缩小范围。 要求：每一步都有动画反馈和提示语（如"越来越接近了"），最后用动画展示"AI猜你想的是XX"。 这题并不是真的 AI 读心，而是经典的交互设计加算法包装。它的重点在于：模型能不能把一个简单逻辑，包装成一个有趣的体验。差的模型只是几个按钮加一行结果。好的模型会设计完整流程：让用户选择数字范围、奇偶、大小区间，逐步缩小，最后给出一个看似神奇的答案。这道题揭示了一个很有趣的现象：观众体验不等于技术难度。有些东西技术上很简单，但只要包装得好，就会显得非常高级。这也是 AI 生成内容时最典型的特质：它很会"装懂"，也很会"制造感觉"。第四题：股票市场 K 线图第四题测试数据与动画结合能力。要求生成一个 HTML 网页，模拟股票市场 K 线图动态变化，需要自动波动动画、涨跌颜色变化，并提供"暴涨"和"崩盘"两个触发按钮，动画要夸张、有冲击力。提示词： 生成一个HTML网页，模拟股票市场K线图动态变化。 要求：自动波动动画、涨跌颜色变化、提供按钮触发"暴涨"和"崩盘"、动画夸张有冲击力。 这道题重点看动态效果。差的模型可能画一个静态图，或用几个柱子假装 K 线，但不会真正变化。好的模型会生成动态数据，让图表持续波动，点击"暴涨"或"崩盘"按钮后能看到明显趋势变化。这题主要看：K 线是否真正动态变化、涨跌颜色是否清晰、暴涨和崩盘按钮是否有效、动画是否有冲击力。如果模型只做了一个看起来像股票图的静态页面，那它其实没有完成任务。第五题：拆弹小游戏第五题是综合能力大考：拆弹游戏。要求生成一个 HTML 小游戏，场景是拆弹：页面需要有 30 秒倒计时，多根电线供选择，不同选择触发不同结局，倒计时音效逐渐加快，最后 3 秒要有明显紧张提示。提示词： 生成一个HTML小游戏：拆弹场景。要求：30秒倒计时、多根电线可选、不同选择触发不同结局、倒计时音效逐渐加快，最后3秒明显紧张提示。 这道题同时考验逻辑、UI、状态管理和氛围营造。模型必须处理倒计时、用户选择、成功与失败分支、音效节奏、最后 3 秒提示等多个并行状态。差的模型可能只是做几个按钮，不管点哪个都是同一个结果。好的模型会让不同电线对应真实不同的结局，比如剪红线成功拆弹、剪蓝线直接爆炸、剪黄线倒计时加速、剪绿线触发隐藏结局。这类小游戏最能直观看出模型处理交互逻辑的真实水平。第六题：天气查询页面打假最后一题是本期最重要的压轴反转：天气查询页面。要求生成一个 HTML 天气查询页面，默认显示某城市天气，调用真实 API，UI 要精美，并提供"刷新数据"按钮。提示词： 生成一个HTML天气查询页面。要求：默认显示一个城市天气、要调用真实的API、UI画面要精美。 这题的重点不只是做天气页面，而是打假。AI 很容易生成一个"看起来像真实 API"的页面——写接口地址、写加载状态、写天气卡片、显示温度湿度风速，一切看上去都那么专业。但问题是：这些数据是真的吗？很多时候并不是。所以这道题的价值在于告诉我们一个残酷的事实：AI 能生成看起来很真的东西，但看起来真，不代表它是真的。你必须有独立判断的能力。AI 编程能力越来越强，但它最大的风险也在这里：它能把假的东西包装得无比真实。最终总结：谁才是真正的编程王者？经过这组测试，我们看的不只是哪个模型会写代码，而是哪个模型更接近真实开发场景中的可靠助手。一个真正强大的编程 AI，应该具备以下能力： 能准确理解需求；能一次性生成可运行代码；能处理复杂交互逻辑；能控制动画节奏；能严格遵守限制条件；能保持长逻辑的一致性；能让解释与代码高度对应；不会用看似真实的内容糊弄用户。 今天这些测试从视觉效果、剧情节奏、状态管理、交互逻辑、推理一致性、UI 审美，到最后的真实性判断，基本覆盖了 AI 编程应用中最关键的几个实战场景。最终我们会发现，AI 最厉害的地方，不一定是它真的知道答案，而是它能让一个答案看起来非常像正确答案。这也是我们使用 AI 时最需要保持警惕的地方：它可以让页面看起来像产品。它可以让动画看起来很高级。它可以让推理看起来很严谨。它甚至可以让假数据看起来像真的。所以今天这期测试，表面上是在比较 ChatGPT 5.5、Claude 4.7、DeepSeek V4、GLM 5.1 和 Gemini 3.1 Pro 的编程实力。但更深一层，其实是在看：哪个 AI 更会"演"，哪个 AI 更像真的在工作，以及我们自己有多容易被 AI 说服。这才是这场编程王者对决真正值得关注的地方。如果你也想亲自验证，可以把同样的提示词分别丢给不同模型，看它们生成的代码能否直接运行，效果是否符合要求，逻辑是否稳定。记住一句话：AI 最可怕的不是不会写代码，而是它写错了，你却看不出来。