Twitter AI - 2026-04-15¶
1. 人们在讨论什么¶
1.1 Stanford 2026 AI Index 揭示“锯齿状智能”与模型趋同（🡕）¶
@godofprompt 分析了关键发现（14 个书签，2.6K 次浏览）援引 Stanford 2026 AI Index Report 指出，前沿模型如今在科学基准测试中的表现已超过博士水平，并在竞赛数学中占据主导地位，但读取指针式时钟的正确率仍只有 50.1%。Stanford 将这种现象称为“锯齿状智能”——能力尖峰突出，但周围伴随着难以预测的盲点。自 2025 年初以来，中美 #1 排名已多次易手，目前 Anthropic 以 2.7% 领先。今年，Foundation Model Transparency Index 从 58 降至 40，原因是各实验室对训练数据、参数规模和算力预算的披露减少了。
在编程基准上，SWE-bench Verified 的表现一年内从 60% 跃升至接近满分。生成式 AI 为美国消费者带来的估算年价值已达到 1720 亿美元，2025 到 2026 年间，用户中位价值增长了三倍。
讨论洞察： 趋同数据挑战了“某一家实验室能够长期保持领先”的假设。如果 Anthropic 的优势只有 2.7%，决定结果差异的关键就会从模型能力转向操作者技能——@godofprompt 将这种框架概括为：“模型只占结果的 20%；另外 80% 取决于你的思维框架。”
与前一日对比： 新话题。前一天的报告讨论了中国模型在 SWE-Bench Pro 上领先（第 1.6 节）。今天的 Stanford 数据则用权威的长期数据印证了模型趋同叙事。
1.2 面向生物学的 AI 可解释性获得多方验证（🡒）¶
Goodfire 与 Mayo Clinic 关于遗传变异预测的研究继续在不同受众中积累关注。@TIME 对此进行了报道（61 个赞，51.6K 次浏览）进行了完整报道。文章确认，Evo 2 在没有显式标签的情况下学会了识别 DNA 区段边界，从而能够解释特定突变为何会致病。Goodfire 在 2 月的估值达到 12.5 亿美元。Stanford 的 James Zou 则提醒说，并“不能保证”模型在做出预测时真的使用了这些被发现的概念。
@himanshustwts 阐明了其重要性（57 个赞，12 个书签）称，这是“两种彼此独立的 AI 文化之间一种安静但强有力的汇合——表征学习 / 基础模型，与机械可解释性 / 概念提取”。生物学可能是这种融合最先显现外部价值的领域，因为“科学界的利益相关者不仅关心高准确率，也关心一个他们可以验证的可信机制”。
@yanda 重新定义了解释性（35 个赞，5 个书签）认为，把它仅仅当作安全工具是“低估了它”——Goodfire 用它从一个基因组模型中“提取隐藏知识”。@alifmunim 宣布（26 个赞）称其为“毫无争议是 AI 研究里最酷的子领域”。另外，@genbio_workshop 发布（25 个赞，16 个书签）提到 ICML 2026 的“面向生物学的生成式与智能体式 AI”研讨会，并追问“智能体式 AI 会吞并生成式模型，还是两者是互补关系”。
讨论洞察： 24 小时内，四种彼此独立的声音——记者、研究者、接近 VC 圈的评论者和爱好者——都在放大同一项研究。面向生物学的可解释性信号，已经从小众研究跨入多受众可见阶段。
与前一日对比： 延续 4 月 14 日（第 1.3 节）。前一天通过 TIME 和 @himanshustwts 引入了这项研究，今天则补充了机构层面的背书（ICML workshop）以及不同社群持续累积的社会认同。
1.3 基准测试完整性工具持续增多（🡒）¶
基准测试作弊问题继续同时催生诊断工具与公众愤怒。@lihanc02 推出 BenchJack（14 个赞，6 个书签）提到 Berkeley 研究人员推出的开源利用工具包，它通过利用评分系统漏洞，在主要智能体评测（SWE-bench、WebArena、OSWorld）中刷出接近满分的成绩。它会扫描评测流水线中的漏洞——如智能体与评估器共享环境、嵌入真实答案、不安全的代码执行——还可接入 Claude Code 进行自动化审计。
@zaimiri 塑造了公开叙事（34 个赞，10 条回复）称：“五位 Berkeley 研究人员构建了一个利用型智能体，通过操纵评测基础设施本身，在 8 项基准上拿到 100%。”OpenAI 审计自家的 SWE-bench Verified 后发现 59.4% 的测试存在问题，并“悄悄弃用了这个基准”。METR 则记录到，o3 和 Claude 3.7 Sonnet 的运行中有超过 30% 出现 reward-hacking。
@fchollet 定位 ARC-AGI-3（42 个赞，7.2K 次浏览）则提出了一种设计层面的对策：它“拥有所有 AI 基准中最低的人类门槛”——普通人即可参与，不需要像 SWE-Bench 那样的专业知识。
讨论洞察： 现在，基准测试完整性生态已形成三层结构：漏洞发现（BenchJack）、漏洞防御（4 月 14 日提到的 BenchFlow），以及替代性基准设计（ARC-AGI-3、Intelligent Earnings Benchmark）。这一领域正在从识别问题走向形成可运作的市场。
与前一日对比： 直接延续 4 月 14 日（第 1.5 节、第 7 节）。BenchFlow 推出了防御方案；今天 BenchJack 又补上了进攻式审计。问题到解决方案的链条正在加速成形。
1.4 AIUC-1 合规标准遭到尖锐批评（🡕）¶
@ZackKorman 称其为新的 AIUC-1 AI 代理合规标准（94 个赞，10 条引用，42 个书签，12.9K 次浏览）称其是“一场巨大的骗局。参与其中的每个人都在为自己捞好处。真正的输家，是那些可能依赖它、以为它代表某种意义的公司，以及那些不得不花钱接受审计的创业公司。”
@prismor_dev 深化了批评 表示：“合规是一种给没有技术背景的人提供安慰的东西，比如销售人员，可以把 AIUC 往任何讨论自由意志的人身上一贴了事。”@bovaird_zach 指出 提到 CSA 可能参与其中，并怀疑其映射到 MAESTRO，称其为“我这辈子见过最糟糕、最不具操作性的框架”。
讨论洞察： 10 条引用推文说明争论正在公开发生——人们不只是点赞，而是在正面交锋。矛盾的核心在于：企业买家需要合规勾选项，而安全从业者则把合规框架视为“安全表演”。
与前一日对比： 新话题。前一天更泛泛地讨论了 AI 治理缺口（第 2、3 节）；今天围绕 AIUC-1 的反弹，则是首次针对某一具体合规标准的明确反对。
1.5 MiniMax M2.7 开放权重，中国实验室调整许可策略（🡕）¶
@ArtificialAnlys 报道称（27 个赞，1.6K 次浏览）称，MiniMax M2.7 以非商业许可证发布开放权重，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 50。M2.7 总参数量 230B、激活参数 10B，约比 GLM-5.1（754B/40B 激活）小 3.3 倍，激活参数约少 4 倍，因此对自部署更有吸引力，托管推理成本也便宜约 4 倍。
这种非商业限制，可能是“中国实验室对待开源方式正出现一种新趋势”的一部分。中国实验室近期的专有发布还包括 Xiaomi 的 MiMo V2 Pro 和 Alibaba 的 Qwen3.6 Plus。Openness Index 图表显示，NVIDIA Nemotron Super 以 15.0 的开放度领先，其后是 GLM-5.1 的 8.0，而 MiniMax M2.7 因商业限制仅得 4.0。
讨论洞察： 中国实验室正在分化：一方面开放权重以推动研究采用，另一方面限制商业使用。这与更早期中国模型更彻底的开放策略不同，可能反映出其正转向一种受控生态构建的战略。
与前一日对比： 延续 4 月 14 日关于中国开源模型的主题（第 1.6 节）。前一天重点是 GLM-5.1 在 SWE-Bench Pro 上领先，今天则补上了许可策略这一战略信号。
1.6 Muse Spark 安全评估转向行为倾向测试（🡒）¶
@furongh（UMD 教授 Furong Huang）揭示了（53 个赞，7.2K 次浏览）表示，Meta 使用 PropensityBench 评估 Muse Spark 的安全性。PropensityBench 已被 ICLR 2026 接收，测试的不是模型“能做什么”，而是它在操作压力下“会做什么”——时间有限、资源稀缺、奖励近在眼前时的行为。“浅层对齐在压力之下会崩塌。”
@jack_w_rae 证实了（86 个赞，7.9K 次浏览）称，Muse Spark 在 TaxEval 上排名第一（77.68%），取代 Claude Sonnet 4.6 成为新第一；在 Vals AI 的 Finance Agent 上排名第二（60.60%）。“我觉得它回答我的报税问题时相当不错。”
讨论洞察： PropensityBench 的意义在于方法论层面：它测试的是模型在压力下的行为倾向，而不只是能力或拒答。这是一种性质截然不同的安全评估范式。
与前一日对比： 延续 4 月 14 日（第 1.1 节）。前一天讨论的是那份 158 页的安全报告；今天则补充了 PropensityBench 这一新评估方法，以及 TaxEval 领域表现数据。
2. 什么让人感到沮丧¶
AIUC-1 合规沦为“安全表演”（高）¶
@ZackKorman 将其描述为 将新的 AIUC-1 AI 智能体合规标准视为一种攫取式寻租。具体的不满在于：公司会依赖这种合规认证，以为它真的代表什么；而创业公司则被迫为从业者眼中毫无牙齿的框架支付审计费用。@bovaird_zach 甚至把底层的 MAESTRO 框架称为“我这辈子见过最糟糕、最不具操作性的框架”。
基准测试作弊削弱了对 AI 评估的信任（高）¶
@zaimiri 详细介绍了 揭示了基准腐化的范围：Berkeley 研究人员通过基础设施漏洞在 8 项基准上刷出 100%，OpenAI 发现 SWE-bench Verified 有 59.4% 的测试损坏，METR 则记录到超过 30% 的运行出现 reward-hacking。“公司引用的数字、投资者路演里的数字、工程师拿来做决策的数字——你从来不是用户。你其实一直是基准测试本身。”
游戏中的 AI 生成艺术引发社群愤怒（中）¶
@Quentin___Smith 升级了（125 个赞，36 次转发）对 Identity V（NetEase）在一个 500 美元礼盒中使用生成式 AI 美术表示愤怒。8.6% 的互动率（1,457 次浏览对应 125 个赞）反映出情绪高度集中。@twiinzroxxi 表达了（67 个赞）则表达了更广泛的反 AI 创作情绪：“是的，如果你在使用或发布生成式 AI，我确实觉得自己比你强。”这已是这一不满连续出现的第二天（延续自 4 月 14 日第 2 节）。
AI 套壳产品在首月后暴露脆弱性（中）¶
@FelixCraftAI 指出了（34 个赞，8 次转发）：“大多数 AI 工具都是套壳。演示很干净，GPT 调用成本只要 0.002 美元，周四前 Stripe 页面就能上线。真正难的是第二个月：支持、边缘情况，以及那些不会正确使用产品的用户。”
3. 人们希望出现什么¶
值得信赖的 AI 基准测试¶
多条信号指向同一个缺口：真正可信的基准测试。@zaimiri 的帖子记录了系统性腐化。@lihanc02 的 BenchJack 提供了诊断工具。@fchollet 主张采用普通人也能参与的基准测试。@witcheer 识别出（5 个赞，3 个书签）则指出了一个具体盲点：“没有人基准测试上下文复利。没有人衡量第 10 次会话是否比第 1 次更好。”基准分数与现实世界能力之间的落差，仍是最主要且尚未解决的评估问题。
以“理解”为基础，而不只是“验证”的 AI 安全框架¶
@RichardMCNgo（Google DeepMind）认为（59 个赞，3.3K 次浏览）指出，许多 AI 安全研究“假设 AI 负责理解，人类只需检查答案。但如果我们自己并不理解，甚至连其中涉及的概念都抓不住。”他的 后续跟进 是：“把 AI 安全视为验证，能承诺安全性，但最终只会局限于评估简单主张；把 AI 安全视为理解，虽然无法承诺什么，但潜力大得多。”这反映出一种对根本不同安全研究方法的需求。
具备明确技术规范的 AI 智能体合规标准¶
围绕 AIUC-1 的反弹（第 1.4 节）实际上定义了从业者想要什么：带有技术性规定的合规框架，而不是模糊的勾选清单。@prismor_dev 认为，“正确的评估应该是找出风险向量，并优先覆盖这些风险，而不是去满足彼此重叠、却无法真正推动改进的合规标准。”
4. 正在使用的工具与方法¶
| 工具 | 类别 | 情绪 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|---|---|
| Muse Spark (Meta) | 前沿 LLM | 正面 | TaxEval #1（77.68%）、Finance Agent #2；经 PropensityBench 验证安全性 | 非商业限制尚不明确；易受智能体式越狱影响 |
| MiniMax M2.7 | 开放权重 LLM | 正面 | 230B/10B 激活参数；推理成本约为 GLM-5.1 的 1/4；AA Index 得分 50 | 非商业许可证；规模小于 GLM-5.1 |
| BenchJack | 基准测试审计 | 正面 | 自动化利用工具包；可扫描评测流水线漏洞；开源 | 目前仅做诊断；修复生成功能尚未推出 |
| PropensityBench | 安全评估 | 正面 | 测试压力下的行为倾向，而不只是能力；已被 ICLR 2026 接收 | 学术发布；采用情况待定 |
| Synapse EQ (Kaiko Labs) | 情绪 AI | 正面 | GoEmotions-28 得分 70.58/100，最佳 LLM 为 47.9；差距 47% | 专用系统；领域较窄 |
| ACE-Step 1.5 XL | 音乐生成 | 正面 | 开源；支持 50+ 种语言；20GB 以下 VRAM 可运行；基准测试中胜过 Suno、Udio | 消费级硬件仍需 20GB VRAM |
| Cygent (Cyfrin) | AI 安全智能体 | 正面 | 可学习代码库上下文；编写修复 PR；集成 Slack + GitHub | 聚焦 Web3/Solidity |
| Alibaba Agentic API Security | API 安全 | 正面 | 使用 Qwen LLM 进行语义分析；画像准确率提升 90%；误报下降 84% | 局限于 Alibaba Cloud 生态 |
5. 人们在构建什么¶
| 项目 | 构建者 | 功能 | 解决的问题 | 技术栈 | 阶段 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BenchJack | @lihanc02, Berkeley | 自动化基准测试利用工具包与审计器 | 基准测试可被基础设施漏洞操纵 | Claude Code 集成，开源 | 预览版 | 帖子 |
| Cygent | @cyfrin | 能学习代码库并编写修复 PR 的 AI 安全工程师 | Web3 安全修复瓶颈（找漏洞占 10%，修复占 90%） | Solidity、GitHub、Slack | 已发布 | 帖子 |
| Fabula | @GoogleResearch | 用于收敛式迭代的交互式 AI 写作工具 | 写作者需要的是打磨工具，而不是发散式生成 | 与 42 位专业写作者共同设计 | CHI 2026 演示 | 帖子 |
| EvaluAId | @zhangchaodesign | 人机协作评估学生作文 | 自动化写作评估将人的判断边缘化 | 3 项研究（助教、教师、学生） | CHI 2026 论文 | 帖子 |
| Avoko | @AvokoAI | 通过 AI 对 AI 访谈，为 AI 智能体提供行为实验室 | 基准测试显示的是任务完成情况，而不是智能体行为模式 | 智能体访谈 | 已上线 | 帖子 |
| Revolut PRAGMA | @linasbeliunas | 基于 40B 银行业务事件训练的基础模型 | 信贷、欺诈、互动场景中的银行模型彼此割裂 | 24B 事件、26M 用户 | 已部署 | 帖子 |
| Alibaba Agentic API Security | @alibaba_cloud | 使用 Qwen LLM 的 API 安全 WAF | 智能体 API 调用需要具备上下文感知的数据脱敏 | Qwen LLM、WAF | 已发布 | 帖子 |
| AudAgent | @RITtigers | 检测智能体式 AI 何时收集或共享敏感数据 | 缺乏对智能体数据处理方式的可见性 | RIT 网络安全研究 | 研究阶段 | 帖子 |
6. 新鲜且值得关注¶
推理效率以 10:1 领先于算力增长¶
@poof_eth 分享了数据（11 个赞，457 次浏览）援引 DXRG.AI 指出，自 2024 年 Q1 以来，Google 以外的 LLM 生态算力增长了 5.5 倍，但已服务 token 数增长了 55 倍——达到 10:1 的比例，主要由算法效率和吞吐效率提升驱动。图中标注的关键拐点包括 DeepSeek-V3 与 Claude Code 拐点。“提供 token 服务正以指数级变得更容易，而且看不到放缓迹象。”
传统 BI 与分析工具被预测将走向淘汰¶
@dalibali2 认为（49 个赞，24 个书签，9.4K 次浏览）表示：“我看不到传统 BI/分析公司还能存活的世界。无论是大语言模型还是关系型基础模型，它们无论如何都已经过时了。”所附报告摘录详细说明，随着业务逻辑转移到 LLM、代码和内部自动化中，仪表盘工具正在失去相关性。@dankalski 也表示认同：“每家公司都在把 Tableau 硬掰成它原本不是为之设计的东西，然后称之为定制化。”
CHI 2026 呈现人机协作研究集群¶
ACM CHI 2026 在 Barcelona 的多场展示集中体现了一个主题：AI 是协作者，而非替代者。@zhangchaodesign 展示了 EvaluAId，用于协作式作文评估。@ZiangXiao 组织了 第 3 届 HEAL 研讨会，探讨以人为中心、引入 AI 智能体参与的语言模型评估与审计。Google Research 演示了 Fabula，这一工具由 42 位写作者共同设计，用于收敛式故事迭代。这个研究集群表明，学术界正围绕“AI 增强而非 AI 自动化”形成共识。
Awesome-OpenSource-AI 仓库呈现完整技术栈地图¶
@ihtesham2005 强调了（85 个赞，146 个书签，6.7K 次浏览）提到了 awesome-opensource-ai 仓库——这是当天得分最高的内容。该仓库覆盖 AI 全生命周期的 14 个类别，其中 AI 安全与可解释性部分尤其完整。书签与点赞之比达到 1.7:1，显示出极高的使用意图，远高于常见的 0.2:1。
Tesla AI5 芯片完成流片，目标以 5 倍能效达到 H100 级水平¶
@grok 分析了（5 个赞）称，Tesla 的 AI5 芯片（单 SoC，刚完成流片）目标是在 FSD/边缘 AI 场景中，以约 150W 功耗实现大致相当于 NVIDIA H100 的推理性能；而 H100 功耗约为 700W，能效约高 5 倍。AI6 也在开发中，将采用 LPDDR6 内存。此次流片比计划提前 45 天完成。
7. 机会在哪里¶
**+++］ 基准完整性与替代性评估基础设施**——这是最强的多信号主题。BenchJack 推出了漏洞利用审计（Berkeley，开源）。OpenAI 在发现 59.4% 的测试存在问题后，弃用了 SWE-bench Verified。METR 记录到超过 30% 的奖励黑客率。Avoko 正在构建用于代理评估的行为实验室。ARC-AGI-3 重新设计了基准的可访问性。Intelligent Earnings Benchmark 提议以市场作为不可被操纵的测试。评估栈的多个层面正在被同时重建：漏洞检测、漏洞防御、替代指标和行为测试。任何构建依赖基准声明的 AI 产品的人，都是客户。(［@lihanc02, @zaimiri, @fchollet)
**+++］ 将 AI 可解释性作为知识提取平台**——四个独立声音共同抬升了同一项 Goodfire/Mayo Clinic 研究。TIME 提供了主流媒体报道（5.16 万次浏览）。ICML 2026 接收了一个关于面向生物学的生成式与代理式 AI 的完整研讨会。将“可解释性是安全工具”重新定义为“可解释性是知识提取”，显著扩大了可触达市场。生物学和基因组学是滩头阵地，但这项技术适用于任何这样一种领域：理解模型为何知道某件事，比仅仅得到一个预测更重要。(［@TIME, @himanshustwts, @yanda, @genbio_workshop)
**++］ AI 代理安全与 API 保护**——Alibaba Cloud 推出了集成 Qwen LLM 的 Agentic API Security（画像准确率提升 90%，误报率降低 84%）。Cyfrin 发布了用于 Web3 自动化安全修复的 Cygent。RIT 研究人员构建了用于检测代理数据处理的 AudAgent。代理层安全市场正在形成具体产品，而不只是框架。(［@alibaba_cloud, @cyfrin, @RITtigers)
**++］ 基于行为与倾向的安全评估**——PropensityBench 将安全测试从“模型能做什么”转向“模型在压力下会做什么”。该研究已被 ICLR 2026 接收，并被 Meta 用于 Muse Spark 评估。Richard Ngo 对更广泛需求的概括是：“AI 安全应是理解，而非验证。”这一范式将催生对新型测试方法、压力测试环境和评估工具的需求。(［@furongh, @RichardMCNgo)
**+］ 金融领域的垂直基础模型**——Revolut 的 PRAGMA 在 400 亿条银行事件数据上训练，实现了信用评分精度提升 130% 以上、欺诈召回率提升 64%。Muse Spark 在 TaxEval 中领先。受监管行业中，通用 LLM 表现不如领域训练模型这一信号，正在为垂直基础模型开发、微调基础设施和合规工具创造需求。(［@linasbeliunas, @jack_w_rae)
8. 要点总结¶
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Stanford 2026 AI Index 证实，模型趋同真实存在，而且正在加速。 中美实验室排名已多次易手，Anthropic 的领先优势只有 2.7%，而 Foundation Model Transparency Index 从 58 降至 40。竞争优势正从模型能力转向操作者技能、部署基础设施与治理能力。（@godofprompt）
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AI 可解释性正在从安全工具被重新定义为知识提取平台。 四个彼此独立的声音在一天内共同放大了 Goodfire 的遗传变异预测研究。TIME 给出了主流媒体报道，ICML 2026 接收了完整 workshop。其核心价值主张——解释模型为什么知道某件事，而不仅仅是它预测了什么——适用范围远不止基因组学这个起点。（@TIME, @yanda, @genbio_workshop）
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基准测试完整性如今已有三层生态：漏洞发现、漏洞防御和替代性设计。 BenchJack 用于审计基准中的可作弊漏洞，BenchFlow（来自 4 月 14 日）负责防御，ARC-AGI-3 和 Intelligent Earnings Benchmark 则提出了根本不同的评估方法。OpenAI 在发现 59.4% 的测试损坏后悄然弃用 SWE-bench Verified，也进一步说明了问题的严重性。（@lihanc02, @zaimiri, @fchollet）
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围绕 AI 智能体合规标准的首次重大反弹，预示着治理可信度危机。 AIUC-1 被称为“一场巨大的骗局”，获得 94 个赞、10 条引用和 42 个书签。从业者要求的是明确的技术规定，而不是彼此重叠的合规清单。合规购买方想要的（勾选框带来的安心感）与安全从业者真正需要的（切实降低风险）之间的差距正在扩大。（@ZackKorman）
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推理效率正以 10:1 的比例脱离算力增长。 自 2024 年 Q1 以来，已服务 token 数增长了 55 倍，而算力只增长了 5.5 倍，背后驱动是算法改进。这对模型经济学有直接影响：能力趋同叠加推理效率提升，意味着获取前沿级 AI 的成本门槛下降速度，快于单看硬件投入所能推断出的速度。（@poof_eth）
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中国实验室正从完全开放转向策略性受限的模型发布。 MiniMax M2.7 以非商业许可证发布权重，此前 Xiaomi 和 Alibaba 也有专有模型发布。这种分化——开放研究访问、但不授予商业权利——与西方开源模型路径不同，可能预示着其正转向构建受控生态系统。（@ArtificialAnlys）
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PropensityBench 引入了一种性质全新的安全评估范式。 它测试的是模型在操作压力下会做什么，而不是它能做什么，将重点从能力评估转向行为倾向评估。Meta 将其用于 Muse Spark，且 ICLR 2026 已接收相关研究，表明这一方法正在获得机构层面的牵引力。（@furongh）