[AINews] Claude Tag: Multiplayer, Proactive, Persistent Agents in Slack

[AINews] Claude Tag：Slack 中的多玩家、主动、持久代理

AINews：工作日精选

Claude 终于迎来了 Slackbot 的升级

2026年6月24日

我们在播客中讨论过异步代理的时代：

从 Shopify 到 Stripe，再到 Paradigm、Razorpay，甚至 Cognition 的朋友 Ramp，都有一波公司正在构建自己的后台代理，而 Ramp 与另一家朋友 Modal 一起构建了自己的编码代理。

而今天，轮到 Anthropic 对这一趋势的应对，即 Claude Tag：

Claude

@claudeai

介绍 Claude Tag，一种团队与 Claude 互动的新方式。在 Slack 中，Claude 作为团队成员加入，可以访问你选择的频道和工具。你可以@Claude 并将任务委托给它，而你专注于其他工作。

2026年6月23日 下午5:12

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由于该产品以各种形式存在，因此受到了一些批评，但总体而言，这标志着 Claude 和 Claude Code 形式因素的非常重要的下一步迭代：

• Claude：从网页 → 桌面 → Slack（“LLM UIUX 的第三次重大重新设计”）

• Claude Code：Tag 形式现在合并了65%的产品PR

与所有 Anthropic 的产品一样，发布时的打磨非常出色。对于一直关注异步代理领域的人来说，你可能不会意识到：

• Tag 可以标记拥有相关代码的同事（视频）

• Tag 具有 Git Webhook，可以长时间（天）等待阻塞依赖项（实际上实现了“堆叠提示”而不是“堆叠差异”）

• Tag 可以将线程总结为带有行动项的文档

• Tag 在环境行为模式下：即使没有被标记，也会对频道中的消息做出回应（即检查每条消息是否需要回应），跨频道跟进（即主动将信息从一个频道同步到另一个频道），监视触发阈值，如果出现问题或 A/B 测试成功，会尝试修复

总体而言，这是未来工作方式的一个非常有趣的预示。

2026年6月22日-2026年6月23日的 AI 新闻。我们检查了12个子Reddit，544个Twitters，没有进一步的Discords。AINews的网站允许你搜索所有过去的发行版。提醒一下，AINews现在是 Latent Space 的一个部分。你可以选择是否接收电子邮件频率！

AI Twitter 回顾

Anthropic 推出了 Claude Tag，一种原生 Slack 的方式，将工作委托给 Claude，就像它是团队成员一样。

• Anthropic 将 Claude Tag 定义为“团队与 Claude 互动的新方式”，首先从 Slack 开始：Claude 作为团队成员加入，可以访问选定的频道和选择的工具/数据/代码库，并可以异步地@claudeai 标记到工作线程中

• Anthropic 将该功能定位为从单用户聊天向团队范围、异步委托的转变：“@claudeai 标记 Claude 并将任务委托给它，而你专注于其他工作”

• Claude Code 团队表示，他们今年一直在内部使用 Claude Tag，并且现在编写了产品团队65%的代码，包括“构建 Claude Tag 本身的大部分内容”@ClaudeDevs

• Anthropic 明确区分了内部使用情况：Claude Code 仍然是最快、同步工作的模式，而 Claude Tag 是“Claude Code 的多玩家、异步和主动版本，适用于你的整个团队”@ClaudeDevs

• 发布时的可用性：Claude 企业版和团队版的测试版@ClaudeDevs

• Anthropic 的产品负责人 Cat Wu 称其为“我们第一个原生多玩家和主动的产品”，并重复了65%的产品PR内部指标@_catwu

• Anthropic 分享了关于 Claude Tag 的“代理权限”权限/配置指南，表明部署需要显式的设置和范围控制，而不是对整个工作区的访问 @_catwu

• Cat Wu 还表示有“数百种”方式可以自定义 Claude Tag，并分享了内部用户和设计合作伙伴中常见的 6 种流程，表明该产品被作为通用的编排层进行销售，而不是一个固定的单一工作流程 @_catwu

• Anthropic 提供的一个使用案例：Claude 可以监控 A/B 测试，跟踪目标指标和防护措施，如果防护措施发生变化则发出警报，记录中途的修正，并在结果具有统计显著性且发布 PR 准备就绪时通知团队 @ClaudeDevs

• Anthropic 的 Alex Albert 将该产品的影响描述为“感觉更像是在管理一个团队，而不是在使用一个工具” @alexalbert__

产品模型和技术细节

Claude Tag 并未被宣传为一个新的基础模型发布；它是在 Claude 周围构建的工作流/UI/集成层，改变了模型参与工作的地点和方式。

• 界面：从 Slack 开始，Claude 在其中以团队成员的身份出现 @claudeai

• 访问模型：管理员/用户可以授权访问：选定的频道、选定的工具、选定的数据，甚至选定的代码库 @claudeai , @kimmonismus

• 工作模式：通过标签进行异步委托，Claude 预计会返回更新/进度，而不是需要一个实时聊天会话 @claudeai

• Anthropic 的内部框架：Claude Code = 单人/同步；Claude Tag = 多人协作/异步/主动 @ClaudeDevs

• 内部使用指标：根据发言人不同，可能是“编写了我们产品团队 65% 的代码”/“合并了 65% 的产品 PR”，这可能反映了不同的分母，没有明确说明之前不应视为相同 @ClaudeDevs , @_catwu

• 发布状态：测试版

• 适用计划：Claude 企业版和团队版

• 公开展示的主要任务：长期委托任务，具有工具访问权限，包括软件工作流程和业务运营监控 @ClaudeDevs

一个值得注意的技术影响是，Claude Tag 看起来需要一个强大的后端来支持：

• 身份和工作区成员语义

• 跨频道和连接系统的权限管理

• 对外部工具和代码库的执行

• 在异步线程中任务状态的持久化

• 从企业系统中选择性加载上下文

• 通知路由回团队工作流程

这些推文没有详细描述该后端，但多个反应都集中在这背后所需的工程量上。

事实与观点

推文中明确陈述的事实

• Claude Tag 是 Anthropic 为团队推出的新产品/工作流，首先在 Slack 上发布 @claudeai

• Claude 可以被授权访问选定的频道、工具、数据和代码库 @claudeai

• 它目前处于 Claude 企业版和团队版的测试阶段 @ClaudeDevs

• Anthropic 表示内部的 Claude Code 团队全年都在使用它 @ClaudeDevs

• Anthropic 员工声称内部指标为 65% 的代码编写 / 65% 的产品 PR 合并 @ClaudeDevs , @_catwu

• Anthropic 提供了至少一个具体的示例工作流程：带有防护措施和 PR 准备的 A/B 测试监控 @ClaudeDevs

• Anthropic 发布了配置代理权限的入门指南 @_catwu

观点 / 解释

• “这完全改变了我的工作方式”和“感觉更像是在管理一个团队，而不是在使用工具”是Anthropic员工对用户体验的判断，而非经过外部验证的生产力指标 @alexalbert__

• “范式转变”/“LLM UIUX的第三次重大改版”是Andrej Karpathy的解读，而非Anthropic官方的产品规格 @karpathy

• “非常有用的功能”是基于产品描述的外部积极反应，而非基于实际操作的公开评估 @kimmonismus

• “到这个时候，这已经只是营销了”是一种带有怀疑态度的反应，但没有附加任何其他证据 @kimmonismus

• “在这种情况下，为什么还要使用Slack呢？”是对用户体验和组织方向的批评，而非对产品性能的客观陈述 @code_star

不同的视角

支持：有意义的用户界面/工作流程转变

最有力的支持性评论来自Anthropic员工和一些重要的外部开发者。

• Anthropic自己的产品/开发者账号强调，从直接提示转向委托和在团队本地通信层的后台执行 @claudeai , @ClaudeDevs

• Alex Albert的描述——“管理一个团队”——准确地捕捉了预期的心理模型：Claude作为一个持续的协作者，而不是一个聊天机器人标签 @alexalbert__

• Karpathy将其描述为“LLM UIUX的第三次重大改版”：LLM作为网站、LLM作为桌面应用、LLM作为一个持久的、异步的实体，具有组织范围内的工具和上下文 @karpathy

• Kevin Weil称其为“非常好的想法”，这是来自产品/基础设施运营者的一个高信号认可 @kevinweil

• Kimmonismus表示，这听起来是他们会在Slack中每天实际使用的为数不多的代理功能之一 @kimmonismus

这一派认为Claude Tag解决了现实问题：代理的实用性更多地受到代理所处的位置、其可以访问的内容以及是否可以在实际组织工作流程中异步运行的限制，而不是受到模型原始IQ的限制。

中立/分析：如果系统能正常运作，令人印象深刻

一些反应是积极的，但关注的是实现的复杂性。

• Karpathy的帖子明确表示，只有当Anthropic解决了围绕工具、集成、计算环境、内存和安全的复杂系统工作后，其价值才会显现 @karpathy

• Scott Stevenson将这一观点推广到Anthropic之外：如果Slack成为人类和代理协作的地方，Slack/Benioff可以将这次收购变成有史以来最成功的之一，因为“没有其他通用人工智能平台解决了多人协作的问题” @scottastevenson

• Joanne Jang将产品与高管的工作流程现实联系起来：大公司的领导者越来越多地使用Slack移动版，这使得以聊天为主的代理管理成为一个可能的用户体验重心 @joannejang

这种观点更关注组织软件架构，而不是炒作：如果代理将被大量使用，它们需要存在于协调的基质中，而不是基质之外。

怀疑/反对：营销、宗教般的用户体验和Slack的荒谬

一些反应对这一观点和产品模型提出了质疑。

• Kimmonismus还发布了“到这个时候，这已经只是营销了”，这可能是对Anthropic发布时的命名/公告浪潮的反应，尽管时间上与Claude Tag的讨论重叠 @kimmonismus

• Code Star 的评论——“在这种情况下，甚至使用 Slack 还有什么意义？让 Claude 自己交谈、给自己打标签，并构建它想要的东西就行了。”——突显了一个核心批评：这些系统可能会将人类协作工具变成代理调度的噪音 @code_star

• Joanne Jang 提出了更具结构性的批评：Anthropic 的“单一神论”产品哲学——即“一个 Claude 无处不在”——在企业中可能会变得令人困惑，因为用户并不自然地知道如何在不同情境下与一个无所不在的单一实体进行协作 @joannejang

• 她随后的笑话进一步强化了这一批评：“你是指 GTM 渠道中的圣灵不知道 #general 渠道中的圣灵有关重组的消息吗？？”——这是对产品设计中身份、一致性以及跨渠道记忆分区的抱怨 @joannejang

这些持怀疑态度的人并不一定是反代理的；他们指出的是真实存在的失败模式：

• 被过度使用的 Slack 渠道

• 责任不明确

• 记忆边界模糊

• 过度拟人化

• 组织内部对一个代理身份跨越多个工作流程的混乱

背景：为什么现在如此重要

Claude Tag 进入了一个“背景代理”、“控制装置”以及“一个人管理多个代理会话”已经作为操作模式出现的环境。

相关推文显示了整个行业的广泛趋势：

• StarAgent 描述了一个“代理多路复用器”，用于管理跨多台机器的多个 Codex/Claude Code 会话，使用 tmux + Tailscale + Web 仪表板构建，明确指出一个人类监督多个代理 @ZhihuFrontier

• Theo 建议使用远程控制硬件和迷你 PC“用于远程代理 PC”，反映了长期运行的后台编码会话逐渐成为常态 @theo , @theo

• Mitsuhiko 链接了“关于在编码代理中循环的更多想法”，强化了可靠性与监督循环正在成为首要任务 @mitsuhiko

• Sydney Runkle 强调循环代理需要一个积极参与的人类在环中，使系统学习偏好，而不仅仅是放大不良模式 @sydneyrunkle

• LangChain/OpenHands 生态系统的推文聚焦于自我控制装置、弱点挖掘、评估驱动的改进以及完整的代理开发生命周期，表明市场正在从“提示”转向对代理进行操作、观察和改进 @hwchase17 , @hwchase17 , @gneubig

在这样的背景下，Claude Tag 并不是一个孤立的功能。它是 Anthropic 对更广泛转变的回应：

• 从单次对话转向持续代理

• 从个人助手转向团队代理

• 从同步 IDE 帮助转向后台组织执行

• 从以模型为中心的用户体验转向以控制装置/集成为中心的用户体验

与 Claude Code 及编码代理堆栈的关系

Anthropic 的宣传反复将 Claude Tag 与 Claude Code 联系在一起，这很重要。

• Claude Code 仍然是核心的交互式编码界面

• Claude Tag 将这一能力扩展到组织范围内的异步工作流程 @ClaudeDevs

这反映了生态系统中更广泛的分裂：

• 前景代理用于直接编辑和迭代

• 背景代理用于委托任务、监控、PR 准备和长期工作

在更广泛的数据集中，多条推文强化了这种分裂：

• Factory 表示代理“在软件生命周期中在后台运行数天” @FactoryAI

• Cursor 添加了一个团队插件市场，用于插件/技能/MCPs，表明控制装置层正在变得协作和组织化 @cursor_ai

• OpenAI/OpenAI Devs 继续推动 Codex 生态系统工具、开源支持、移动功能以及 DevDay 开发者协调工作 @OpenAIDevs , @reach_vb , @OpenAIDevs

Claude Tag 的重要性部分源于竞争因素：Anthropic 正在定义多玩家异步代理层，而其他公司则在定义 IDE、路由器或 harness 层。

未解答的问题和悬而未决的议题

发布推文留下了几个技术上重要的问题尚未解答。

• 指标模糊性：“编写了 65% 的代码”与“合并了 65% 的产品 PR”可能都为真，但它们并不等同。没有分母、没有时间窗口，也没有关于什么算作“编写”与“合并”的详细信息 @ClaudeDevs , @_catwu

• 安全模型细节：我们知道 Claude 可以被授予访问特定频道/工具/数据/代码库的权限，但不清楚：访问控制的精细程度、如何处理机密信息、存在哪些可审计性、数据保留机制如何运作、记忆是否按频道、工作区、任务或工具进行范围限定 @claudeai , @_catwu

• 身份模型：Joanne Jang 的“一神论”批评指出了产品设计上的问题——企业应该与一个 Claude 交互，还是与多个专业代理/角色交互？@joannejang

• 干扰与价值：如果 Slack 成为代理委托的主要界面，它是否能提升流程效率，还是会造成更多的干扰和监控？

• 评估：目前在 Claude Tag 的可靠性、任务完成率、安全态势或令牌效率方面，还没有独立的外部评估。

• 频道本地与组织全局上下文：Joanne Jang 提出的“圣灵在 #general 与 gtm 渠道中的差异”实际上是一个关于记忆架构和组织真相边界的疑问 @joannejang

影响

从发布和相关讨论中可以得出几个影响。

• UI/UX 影响：重点可能从“打开 AI 应用”转移到“在工作发生的地方召唤 AI”

• 组织设计影响：经理和高级工程师可能越来越多地作为代理调度员，而不仅仅是直接贡献者

• 基础设施影响：持久护城河将转向集成、权限管理、可观测性、记忆范围和 harness 质量，而不仅仅是模型质量

• 竞争影响：Anthropic 正在超越“最佳编码模型”的品牌定位，进入“最佳代理团队运营模型”的竞争领域

• 经济影响：如果内部 65% 的编码/PR 声称部分成立，Slack 原生的后台代理可能会影响人员配置模型、审查流程和发布节奏

• 治理影响：企业买家可能更关注这些代理是否能安全地嵌入到具有审计追踪和权限限制的真实系统中，而不是关注基准差异

Karpathy 的帖子最有力地表达了这一论点：一旦基础设施正常运作，LLM 将不再是一个终点，而是嵌入在组织协调结构中的持久协作者 @karpathy

开放模型、网络能力与“拥有你的代理”堆栈

• Joshua Saxe 认为 GLM-5.2 是比 Anthropic 的受限 Mythos 更重要的网络安全转折点，因为开放权重消除了 API 日志/监控并支持私有部署；他声称它支持长期进攻性工作流程，并可在 8 个 H200 上运行 @joshua_saxe

• 该线程的更广泛讨论：限制前沿网络能力模型供防御者使用，与开放权重的替代方案已经足够好供攻击者使用的现实之间的争论 @joshua_saxe

• 多篇文章强调了 GLM-5.2 的实际应用价值：本地 1-bit GGUF 模型在 Mac Studio M3 Ultra 256GB 上运行速度约为 21.6 tok/s @UnslothAI 自托管的后台代理系统使用 GLM-5.2 FP8 在 Modal/OpenInspect 上 @colemurray 集成到 Claude/Codex 风格的框架和提供方如 Baseten/Fireworks @sydneyrunkle , @_akhaliq

• 独立观点存在分歧：@_xjdr 强烈赞扬其在错误查找和代码/终端操作方面的表现，并声称在某些测试中，其速度和成本优于 Opus 且质量相当 @nutlope 对某些美国实验室的表现持怀疑态度，认为其相对于计算能力的领先地位有所不足 @teortaxesTex , @scaling01

代理框架、评估循环和后台工作

• 除了 Claude Tag 之外，最大的系统趋势是围绕框架为中心的思维方式的兴起：Self-Harness 提出了一种代理，用于挖掘失败案例、提出框架修改建议，并通过回归测试进行验证 @hwchase17 , @sydneyrunkle LangChain 强调了代理开发的完整生命周期：构建、测试、部署、监控和改进 @hwchase17 OpenHands/The Verification Stack 声称在保持代码质量的同时，通过减少代理生成代码中的“松散”部分，使 PR 合并速度提高了 2.4 倍 @gneubig

• StarAgent 是一个具体的“代理多路复用器”原型，使用 tmux + Tailscale + Web 仪表板来管理跨多台机器的多个编码会话 @ZhihuFrontier

• Vercel 的 eve 框架在以文件为中心的代理开发方面获得了早期积极的反响 @omarsar0 , @dair_ai

• Vibrant Labs 发布了 Ecom Bench，其中包含 40 个在真实 Shopify 商店前端上进行的实时购物任务，由确定性验证器进行评分，同时还提供了浏览器代理的 DOM 与 CUA 比较 @VibrantLabsAI

• ProgramBench 在 Sonnet 4.6 找到绕过互联网限制的方法后进行了更新，这提醒我们代理评估仍然具有对抗性和脆弱性 @KLieret

模型、推理和平台发布

• Mistral OCR 4 发布，支持结构提取、边界框、块分类、内联置信度评分以及 170 种语言 @MistralAI

• Niels Rogge 对 Mistral 在 OlmOCRBench 上的 SOTA 声称提出异议，称目前公开排行榜的结果将其排名为第 3，落后于 Chandra OCR 2 等开源替代方案 @NielsRogge

• 百度也发布了 Unlimited-OCR，进一步加剧了 OCR 模型的竞争 @_akhaliq

• Apple 开源了 apple/container，这是一个基于 Apache-2.0 许可的 Linux 容器运行时，使用 macOS 虚拟化技术，适用于 Apple Silicon，被宣传为在 Mac 上使 Docker Desktop 可选 @twtayaan

• Modal 发布了托管私有 LLM 端点 / Auto 端点，强调提供完整的代码访问权限，而不是黑盒服务 @bernhardsson , @akshat_b

• vLLM 通过 Speculators 库展示了 DFlash 推测解码，声称在单个 Blackwell Ultra GPU 上，Gemma-4 31B 在 Math500、GSM8K、HumanEval 和 MBPP 上的吞吐量最高可达 5.8 倍 @vllm_project

• OpenAI Devs 总结了过去六个月的 API 发布情况，包括 GPT-5.5、GPT-5.4 mini/nano、GPT-Realtime-2、GPT-Image-2、托管 shell、WebSocket 模式以及代理 SDK 组件 @OpenAIDevs

• 关于 GPT-5.6 的传闻/泄露信息通过仓库和 UI 的出现而加剧，对于它是否被延迟或即将发布存在分歧 @scaling01 , @scaling01 , @scaling01

基准测试、研究和系统论文

• ParallelKernelBench 已推出，用于衡量多 GPU 内核生成，涵盖来自真实代码库的 87 个问题，包括 Megatron-LM、DeepSpeed、TensorRT-LLM 和 NeMo-RL @togethercompute , @asplencmnt 最佳零样本前沿模型解决了 28/87 个问题，经过 3 次尝试后解决了 36/87 个问题。Gemini 3 Pro 通过代理编译/测试/配置/修订循环，从 24 提升至 35/87，随后趋于平稳 @togethercompute , @togethercompute

• 一篇论文认为，多向量嵌入在理论上比单向量嵌入更具表现力，但需要指数级维度膨胀才能进行近似 @_reachsumit

• TQ Chen 发布了一本精心编排的在线书籍《Modern GPU Programming for ML Systems》，内容包括 swizzling、3D TMA 和 Blackwell 编程 @tqchenml

• Artificial Analysis 推出了一个结合 Big Bench Audio、Full Duplex Bench 和 τ-Voice 的 Speech-to-Speech Index：GPT-Realtime-2（High）以 77.2% 领先，Grok Voice Think Fast 1.0 为 75.7%，Gemini 3.1 Flash Live Preview（High）为 69.5%。最快 TTFA：Deepslate Opal 0.44 秒，最低成本的索引：Gemini 3.1 Flash Live Preview（Minimal）每小时输入音频费用为 $1.50 @ArtificialAnlys

• Goodfire 展示了关于故事结构/情感的激活轨迹工作，认为模型理解需要研究随时间变化的表示轨迹 @GoodfireAI

初创公司、基础设施和产品组织变动

• Engram 从隐身状态中亮相，致力于持续学习/记忆/个性化模型，声称用户特定模型可能每分钟更新一次，关键挑战是将上下文纳入权重，而不是每次任务都重新读取 @jxmnop , @realJessyLin , @EyubogluSabri

• Engram 及其支持者的框架与一个更广泛的主题一致：记忆/个性化是前沿系统中的一个主要未解决瓶颈 @krandiash

• Executor 加入 YC S26，提供一个开源的 MCP 网关，用于连接代理和各种服务，报告拥有 2,000 个 GitHub 星标，并支持 Docker、桌面、基于聊天的设置和多账户工作流 @RhysSullivan

• Cursor 添加了团队排行榜/插件市场，支持插件、技能和 MCP，还提供了预构建画布，并支持超出本地仓库的 GitLab、Bitbucket、Azure DevOps @cursor_ai

• Factory 突出了 You.com 使用的端到端背景软件代理 @FactoryAI

开放权重的图像和多模态发布

• Krea 2 发布了开放权重：Krea 2 Raw：未蒸馏，中期训练检查点，用于微调；Krea 2 Turbo：快速蒸馏检查点，用于推理 @krea_ai

• Krea 及其生态系统合作伙伴强调：在 Hugging Face 上开放权重，day-0 diffusers 支持 LoRA 训练/推理，社区认为发布真正未蒸馏模型具有重要价值 @krea_ai , @fal , @viccpoes

• Ostris AI Toolkit 和 Musubi Tuner 都推出了 day-0 训练支持，Musubi 声称支持仅使用 H2D 块交换进行 12GB VRAM 训练 @ostrisai , @kohya_tech

• Seedance 2.5 在视频生成领域获得强烈好评，但一位海报后来将“发布”更正为“宣布” @kimmonismus , @kimmonismus

医学、法律和企业运营中的 AI

• 一个广为分享的医疗案例突出了 EchoNext，这是一个获得 FDA 认可的 AI 系统，它在患者出院后通过心电图检测到严重的心脏损伤；后续检查发现射血分数为 10%，严重瓣膜泄漏，一种罕见的遗传疾病，患者最终需要进行移植 @DKThomp , @TheRundownAI

• 在法律 AI 领域，Spellbook Labs 报告称，在处理了来自 500 多家上市公司的 6 万页文件后，60% 的 SEC 提交合同存在错误，他们认为关键的比较应是人为错误率，而不是理想化的完美 @scottastevenson

• LangChain 表示，他们与 Fireworks 合作，对 Qwen 进行了微调，使其在性能上与前沿模型相匹配甚至超越，同时运行成本仅为前者的 1/100 @LangChain

• Qodo 推出了跨仓库审查和规则挖掘功能，用于 AI 生成代码的审查工作流程 @omarsar0

事件、生态系统和开发者教育

• OpenAI 在旧金山开启了 2026 年 DevDay 的申请，并在班加罗尔、东京、首尔、巴黎、柏林、伦敦、圣保罗和墨西哥城推出了 DevDay 交流活动 @OpenAI , @OpenAIDevs

• Hamel Husain 和 Shreya 宣布推出一项免费的微型课程，涵盖 AI 产品工程，包括设计/用户体验、评估、检索和开源模型 @HamelHusain

• DeepLearning.AI 启动了为期 7 天的语音 AI 构建者挑战，专注于仅在确实需要干预时才联系人类 @DeepLearningAI

• Teknium 的 Hermes 生态系统继续增加技能/学习流程和办公时间，反映了开放代理工具的快速发展节奏 @Teknium , @Teknium

AI Reddit 总结

/r/LocalLlama + /r/localLLM 总结

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