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多Agent 狂吞token,Claude 頂不住了:一人月燒15萬美元,免費AI正在退場

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整理 | 褚杏娟

Anthropic 團隊正以極高強度內(nèi)部試用 Claude Code。

在過去 52 天里,Claude 團隊推出了 50 多項重大功能更新。x 上有消息稱,Anthropic 80% 的員工每天都在使用 Claude Code,高頻用戶的賬單更是達到六位數(shù),僅一名員工單月在 Claude Code 上的使用費用就高達 15 萬美元。

與此同時,Claude 外部使用量也正在迎來一輪明顯加速。

“多個在大型科技公司和初創(chuàng)企業(yè)工作的朋友告訴我,他們每天在 Claude Code 或 Codex token 上的花費超過 1000 美元,折合每年 36.5 萬美元。” Hyperbolic 聯(lián)創(chuàng) Yuchen Jin 感嘆道,“我們距離企業(yè)在大模型 token 上的支出超過人力員工成本的時代,已經(jīng)不遠了。”

消費者交易分析公司 Indagari 分析了約 2800 萬美國消費者、數(shù)十億筆匿名信用卡交易數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,Claude 付費訂閱用戶正以前所未有的速度增長,今年的付費訂閱數(shù)大幅增長,規(guī)模已經(jīng)翻了一倍多,Anthropic 發(fā)言人也證實了該數(shù)據(jù)。

其中,大多數(shù)新增訂閱用戶選擇的是最低檔的 Pro 套餐,價格為每月 20 美元;相比之下,更高檔套餐的價格分別為每月 100 美元 和 200 美元。


無論是 Anthropic 在超級碗期間推出的幾支公開調(diào)侃 ChatGPT 的廣告,還是其與美國國防部之間的矛盾,亦或是 1 月推出的 Claude Cowork 和新上線的 Computer Use 功能,都為其帶來了明顯增長。

盡管如此,Claude 與 ChatGPT 之間仍然有不小差距。數(shù)據(jù)顯示,OpenAI 仍在快速吸引新的付費訂閱用戶,并繼續(xù)穩(wěn)居消費者 AI 平臺中的最大玩家。


一邊瘋狂付費被限,一邊承擔風險

用戶規(guī)模不斷變大的同時,Anthropic 前不久調(diào)整了其一向不透明的 Claude 使用限制:在需求高峰時段,降低向用戶提供服務(wù)的強度,以平衡不斷增長的需求與自身的服務(wù)承載能力。

Anthropic 技術(shù)團隊成員 Thariq Shihipar 在社交媒體發(fā)文稱:“為了應(yīng)對不斷增長的 Claude 使用需求,我們正在調(diào)整免費版、Pro 和 Max 訂閱用戶在高峰時段的 5 小時會話限制。你們的每周總限額保持不變。”


這意味著,在高峰時段的太平洋時間 05:00 至 11:00,Claude 用戶可能會在不到 5 小時內(nèi)耗盡原本對應(yīng) 5 小時會話的使用額度。而在一天中的其他時段,同樣的 5 小時會話則允許用戶完成更多工作。之所以會出現(xiàn)這種彈性定義,是因為 Anthropic 并未公開其 5 小時會話窗口內(nèi)具體允許使用多少 token。

根據(jù) Shihipar 的說法,“大約有 7% 的用戶會撞上此前不會遇到的會話限制,尤其是 Pro 檔用戶。如果你在后臺運行高 token 消耗任務(wù),把它們挪到非高峰時段會讓你的會話額度用得更久?!?/p>

Anthropic 表示,在其他需求較低的時段,公司已經(jīng)擴充了可用容量,因此從整體上看,用戶的總使用額度并沒有凈損失。Shihipar 解釋稱:“總體每周限額保持不變,只是它們在一周中的分布方式發(fā)生了變化?!?/p>

目前,Anthropic 以兩種形式銷售其 AI 服務(wù):一種是 API,另一種是訂閱服務(wù)。

  • API 用戶按照公開價格付費,計費項目包括多種不同類型的 token 使用:Base Input Tokens、5m Cache Writes、1h Cache Writes、Cache Hits & Refreshes,以及 Output Tokens。

  • 訂閱用戶,包括 Free、Pro(每月 20 美元)、Max 5x(每月 100 美元)和 Max 20x(每月 200 美元),則是在一套未公開的使用上限約束下使用 Claude。Anthropic 并沒有明確說明這些限制到底是如何計算的,用戶也無法據(jù)此提前規(guī)劃自己的 token 使用量。

Anthropic 在文檔中解釋稱:“你的使用情況會受到多種因素影響,包括對話的長度和復(fù)雜度、你使用的功能,以及你聊天時所選擇的 Claude 模型。不同的訂閱計劃(Pro、Max、Team 等)對應(yīng)不同的使用額度,付費計劃通常會提供更高的上限。”

Claude 用戶可以在一個儀表盤查看自己在 5 小時日常會話限額和每周使用限額中的消耗進度。如果用戶超過了限額,Claude 就會將其鎖定在外,除非他們愿意額外付費購買更多使用量。

在這套新的 token 分配機制下,開發(fā)者可以預(yù)期在非高峰時段能完成更多工作,而在其他時段完成的工作會更少。但有多少加州人會在早上 5 點醒來狠狠寫代碼呢?這無疑引起了很多開發(fā)者反感。

與此同時,用戶還要承擔 Claude Code 隨時可能爆發(fā)的工程執(zhí)行風險。

Claude Code 剛被曝出一項高風險缺陷:在特定異常情況下,插件市場的后臺刷新機制可能會誤對用戶當前項目倉庫執(zhí)行 git reset --hard origin/main,并且每 10 分鐘觸發(fā)一次,從而清除未提交的本地改動。

正常情況下,程序會定期更新位于 ~/.claude/plugins/marketplaces/claude-plugins-official/ 的官方插件市場副本;但當該目錄損壞、尤其是缺失 .git 目錄時,相關(guān) Git 操作可能不會在插件市場目錄中執(zhí)行,而是錯誤地落到用戶當前的項目倉庫上。提交者稱,編譯后二進制的行為分析顯示,這一流程會執(zhí)行 git fetch origin 以及 git reset --hard origin/main。

更危險的是,這類問題并不容易第一時間被察覺。當用戶所有改動都已經(jīng)提交時,reset --hard 看起來不會造成明顯后果,容易讓問題表現(xiàn)得像“偶發(fā)故障”;但一旦用戶處于正常開發(fā)狀態(tài)、仍有未提交修改,就可能遭遇反復(fù)的數(shù)據(jù)丟失。


這并不是個別開發(fā)者的偶發(fā)經(jīng)歷。“我已經(jīng)遇到過好幾次了。甚至有一次,它還直接強推到了 GitHub 上;而對于個人私有項目,GitHub 并不會啟用分支保護?!遍_發(fā)者 jeswin 說道。

事實上,關(guān)于這款現(xiàn)在由 100% AI 代碼構(gòu)成的產(chǎn)品,Github 上提交的問題一直沒斷過。僅在三月份,Claude 服務(wù)器就至少宕機了五次。

而 AI 工具的用戶們就是處于這樣的矛盾狀態(tài)下:一邊為 AI 產(chǎn)品瘋狂付費,一邊自己承擔 AI 產(chǎn)品自身的潛在工程風險。

免費 AI 正在退場

在前期,不少公司靠“高額補貼”“近乎免費”甚至“無限試用”吸引了大量用戶。但如今,這種策略正在收縮,免費 AI 可能真的要結(jié)束了。

最早釋放出明確信號的,就是 Google。

過去,在免費和補貼這條路上,Google 一度走得極為激進。它認為只要把產(chǎn)品做得“足夠好、足夠便宜”,就有機會讓大量用戶繞開 OpenAI 和 Anthropic,重新把 AI 的流量入口奪回自己手里。

但這套策略的代價也非常高。大量 GPU 資源被幾乎不付費的用戶占用,原本應(yīng)該服務(wù)高價值客戶的資源被不斷擠壓,最終連付費用戶的體驗都受到影響。比如,有用戶反映,在 T3 Chat 中按 API 價格購買算力時,會遇到 Gemini 3.1 因過載無法響應(yīng)的情況;甚至連每月支付 250 美元的訂閱用戶,在 Gemini 3.1 Pro 剛上線時都無法正常使用,官方給出的解釋依然是容量不足,根本原因正是免費資源送得太多了。

這種緊張狀態(tài)開始體現(xiàn)在產(chǎn)品策略上。Gemini CLI 已經(jīng)啟動新一輪調(diào)整:更嚴格地識別違規(guī)使用場景、優(yōu)先保障某些類型賬號的流量,并限制免費層用戶訪問 Gemini Pro 模型。與此同時,GitHub Copilot for students 也發(fā)生變化,不再支持自由選擇原本附帶的部分高端模型。

“如今已經(jīng)沒有理由繼續(xù)使用 Antigravity 或 Gemini CLI。”有用戶直言。“Google 的補貼大幅縮水,甚至將免費用戶完全排除在 Gemini Pro 之外。盡管我在一定程度上喜歡 Gemini Flash,但它完全無法勝任日常開發(fā)工作。用免費版 Gemini 3 Flash 或 Gemini CLI 做正經(jīng)開發(fā),感覺就像用兒童玩具鍵盤開發(fā)真實應(yīng)用,用玩具卡拉 OK 機錄制專輯,完全不在一個層級,顯得十分荒謬?!?/p>

更離譜的是官方關(guān)于“配額控制權(quán)”的表述:如果想直接掌控配額與計費,請使用 AI Studio 或 Vertex.ai 的付費 API key。換句話說,Gemini CLI 官方在直接告訴用戶,“我們會縮減你付費訂閱內(nèi)的可用額度,想用更多就自己另買 API key?!边@一做法極其強硬,明顯在驅(qū)趕用戶。

Google 收縮免費權(quán)益的根本原因就是這套模式本身越來越難以維持。

世界上本就不存在“免費算力”。如果一家公司愿意把 AI 推理免費送給你,那一定另有所圖:可能靠廣告盈利,可能用試用方式轉(zhuǎn)化潛在客戶,也可能在大規(guī)模收集數(shù)據(jù)。更現(xiàn)實的情況是多種因素疊加,才能讓免費模式在商業(yè)上勉強成立,這筆賬必須能從別的地方補上。

現(xiàn)在繼續(xù)大規(guī)模做免費補貼,已經(jīng)沒有意義。雖然前沿大模型的單個 token 成本確實在持續(xù)下降,像 4o、4o mini 這樣的模型,相比早期 GPT-4 32K 已經(jīng)便宜了十倍以上,但現(xiàn)實是推理需求的復(fù)雜度和規(guī)模上漲得更快。

和 2023 年相比,現(xiàn)在單個問題生成的 token 數(shù)量至少增加了十倍。原因很簡單:今天的模型已經(jīng)不再只是回答一個孤立問題,而是會把整個代碼庫納入上下文、調(diào)用工具、執(zhí)行多步操作、采集外部數(shù)據(jù),并在每一步中繼續(xù)生成新的內(nèi)容。token 生成量大幅增加,費用自然水漲船高。更重要的是,同一個 prompt 帶來的成本漲幅,已經(jīng)抵消甚至超過了單 token 降價帶來的收益。

過去一條消息可能只生成 200 個 token,現(xiàn)在卻可能達 200000 個 token,GPU 占用時間成倍增加。而只要 GPU 正在服務(wù)一個用戶,就意味著同一時間無法服務(wù)別人,這本身就是高昂成本。

更長的生成內(nèi)容、更高的 GPU 占用、更久的耗時,這類負載需求仍在持續(xù)上升。這也是為什么很多 AI 工具在計費模型上遲遲無法做到真正合理。

最初,大多數(shù)用戶并不理解 token 這種抽象計費單位,所以許多產(chǎn)品都選擇了更直觀的方式:按消息數(shù)收費,包括不少開發(fā)者工具和聊天產(chǎn)品,都曾采用過這種路徑。

但問題很快暴露出來:每一條消息的成本不都一樣。

比如,同樣是在聊天工具里發(fā)一條消息,“2 加 2 等于幾”這樣的請求,模型可能只花 11 個 token 就能回答;但如果讓模型寫幾首關(guān)于 React 的詩,生成的 token 立刻會翻幾十倍。現(xiàn)實里,一條消息在 token 消耗上的差距,甚至能達到 400 倍。最低的一批請求可能只值 0.001 美元,最高的一批則可能要燒掉數(shù)美元。

一家公司如果把產(chǎn)品定價為每月 8 美元,但某些用戶一條 prompt 的 API 成本就可能達到 1 美元,那相當于一條請求就吃掉了整個訂閱收入的八分之一。這樣的產(chǎn)品,只要用戶活躍度稍微上來一點,虧損幾乎是必然的。

也正因此,過去一兩年里,圍繞 AI 工具“按消息數(shù)收費還是按實際用量收費”的爭議越來越多。去年 Cursor 從按消息數(shù)切換到按使用量計費時,用戶情緒大爆發(fā),本質(zhì)上就是因為這層矛盾終于被擺上臺面:一條消息,不再只是“一條消息”,而是背后一整套成本系統(tǒng)。

廣告、數(shù)據(jù),撐不起“免費模式”

很多人認為,像 Google 這樣靠廣告起家的公司,似乎天然更適合做免費 AI。反正廣告收入那么高,拿一部分補貼推理不就行了嗎?在播主 Theo-t3?gg 看來,現(xiàn)實遠沒有這么簡單。

廣告業(yè)務(wù)之所以看上去“年入數(shù)十億”,是因為它建立在海量曝光的規(guī)模上,而單次展示能賺到的錢,其實少得驚人。即便是在擁有高質(zhì)量開發(fā)者受眾、CPM 相對較高的頻道上,廣告收入拆到單次觀看,往往也只是極低的零頭。

他以自己的經(jīng)驗直接表示,“廣告在個體層面幾乎不賺錢。”比如,在 28 天內(nèi),他的視頻累計被觀看 2 萬天時長、卻僅獲 9000 美元廣告分成(谷歌預(yù)估分成后大約 1.8 萬美元),單次播放廣告收入僅約 0.28 美分,這遠不足以覆蓋單次可能超 1 美元的 AI 推理成本,他能做下去完全是因為依賴贊助商。

另一個經(jīng)常被拿出來解釋免費策略的理由是數(shù)據(jù)。這不全錯,行業(yè)已經(jīng)反復(fù)證明,那些擁有高質(zhì)量結(jié)果反饋的真實聊天歷史,對于訓(xùn)練新模型有非常高的價值。

你無法用一個較弱模型生成的數(shù)據(jù),把新模型做得徹底超過原模型,但你可以逼近,而且成本遠低于從頭訓(xùn)練。也正因為如此,很多公司會格外在意 prompt、上下文和使用反饋的流向。外界也一直有各種傳聞,說有人試圖通過中間層服務(wù)截取輸入輸出數(shù)據(jù),再拿去訓(xùn)練自己的模型。哪怕這些事并不能被公開驗證,它們背后反映的邏輯卻是一致的:真實用戶數(shù)據(jù)本身,就是 AI 時代最重要的資產(chǎn)之一。

Cursor 這類產(chǎn)品也能從用戶數(shù)據(jù)中獲益,但遠不足以支撐完全免費服務(wù)。數(shù)據(jù)雖然貴重,也還沒有貴重到足以讓一家公司完全靠“白送推理換數(shù)據(jù)”活下去。

數(shù)據(jù)的價值高度分化。如果用戶本身并不處于真實商業(yè)環(huán)境中、沒有公司級代碼庫,也沒有持續(xù)高質(zhì)量產(chǎn)出,那這些數(shù)據(jù)的價值就遠低于那些真正工作在生產(chǎn)環(huán)境中的開發(fā)者。換句話說,數(shù)據(jù)不是沒有價值,而是它無法替代真正的付費轉(zhuǎn)化,只能在一定程度上幫助公司多吞一點成本。

各大公司推行免費與補貼的核心原因,是搶奪用戶。

一家公司讓你從原來的產(chǎn)品切到自己的產(chǎn)品,通常只有兩種方式:要么它明顯更好,要么它“足夠好且更便宜”。在今天這個 AI 工具快速變化的階段,用戶已經(jīng)越來越難判斷“誰明顯更好”,尤其當每個人手里都已經(jīng)有好幾個每月 20 美元、100 美元甚至 200 美元的訂閱時,獲取一個新用戶的難度大幅提高。在這種情況下,價格就成了最容易傳達的競爭力。

但免費模式中有一個經(jīng)常被忽視的細節(jié):不是所有免費用戶都一樣。

理想中的免費用戶,是那種“如果免費,我愿意試;如果它真的更好,我也愿意付錢”的人。但還有另一類用戶,他們只會在產(chǎn)品免費時出現(xiàn),一旦收費就會消失。這類用戶對公司來說就是災(zāi)難。他們會消耗大量 GPU、客服、時間和支持成本,卻永遠不會成為付費客戶。甚至很多時候,他們在支持層面的消耗比高價值用戶還更高。

免費或低價可以帶來大量潛在用戶,但如果產(chǎn)品本身不夠出色,用戶無法留存,前期補貼投入將全部浪費。免費策略能吸引大量用戶嘗試,但真正優(yōu)質(zhì)的轉(zhuǎn)化來自“因免費體驗、因產(chǎn)品優(yōu)秀而付費”的用戶群體。GitHub 就是典型案例:用戶因免費開始使用,進入職場后帶動企業(yè)付費,形成健康商業(yè)閉環(huán)。

但如果產(chǎn)品不夠好,免費策略只會吸引“只在免費時使用”的低價值用戶,這是一條死亡線。這類用戶只會消耗 GPU、電力、人力與客服成本,付費概率幾乎為零,且服務(wù)成本往往更高。

Google 正是陷入了這一困境。其產(chǎn)品競爭力不足,只能依靠免費引流,導(dǎo)致 Antigravity 用戶高度兩極化:一端是缺乏付費能力的新手程序員,另一端是不愿付費的資深用戶,包括 Linus Torvalds 這類知名開發(fā)者也在薅免費額度。吸引了大量只消耗資源不產(chǎn)生收入的用戶后,Google 最終不得不收緊這中就不該長期存在的補貼模式。

為什么 Anthropic 能玩轉(zhuǎn)?

同樣是補貼,OpenAI 和 Anthropic 走出的卻是兩條完全不同的路線。

OpenAI 現(xiàn)在更像是在增長階段“搶地盤”。它還沒有拿到足夠高的市場份額,因此愿意通過更激進的補貼、臨時提升 Codex 速率限制,以及推動更多外部工具集成等方式,盡可能讓自己的模型出現(xiàn)在更多開發(fā)者的工作流里。

對 OpenAI 來說,現(xiàn)階段最重要的是先成為“最好的選項”,而不是“唯一的選項”。正因如此,它看起來比 Anthropic 更開放、更愿意和生態(tài)伙伴合作。不過,這種開放更多是增長階段的商業(yè)選擇,而不一定是長期立場。一旦市場格局繼續(xù)變化,也未必不會轉(zhuǎn)向。

Anthropic 的補貼邏輯則只有在一個前提下才成立,那就是必須把用戶變成終身客戶。如果開發(fā)者可以在 Cursor、Codex CLI 或其他多模型工具里自由切換,Anthropic 給出的高額補貼就很難形成長期回報。

一個付費能力很強的開發(fā)者,也許每月會消耗幾千美元的推理成本,但他往往會把這套工具帶進自己的團隊,甚至帶進整個公司。這樣一來,很多人雖然訂閱了服務(wù),卻只用了很小一部分額度,而這些低使用率的付費用戶,實際上就在補貼真正的重度用戶。

以 Theo-t3?gg 為例,他雖然一直保留著每月 200 美元的訂閱,但最近主要在用 Cursor 和 Codex CLI,Cloud Code 的實際使用量并不高,因此自己的額度沒有用滿,等于間接在補貼其他用戶。

企業(yè)采購會進一步放大這種效應(yīng):一個工程組織統(tǒng)一訂閱之后,真正高頻使用的人往往只占少數(shù)。假設(shè)整個團隊都開通了服務(wù),最終可能只有 20% 的人會正常使用,真正高強度使用的甚至只有 10%。這意味著,絕大多數(shù)訂閱費用都來自那些并沒有把額度真正吃滿的人,這種結(jié)構(gòu)是其高價套餐能夠成立的關(guān)鍵。

Theo-t3?gg 提到,Anthropic 每月 200 美元的訂閱,最高可能對應(yīng)價值 5000 美元的算力資源。短期看,平臺在重度用戶身上確實在虧錢;但隨著推理成本持續(xù)下降,再疊加大量用戶實際并沒有用滿額度,平臺就有機會逐步把賬算平,甚至走向盈利。更重要的是,這類高價值個人用戶還會帶來團隊和企業(yè)層面的擴散,進一步提升終身商業(yè)價值。

相比之下,免費用戶并不具備這種邏輯。如果一群用戶只會在產(chǎn)品免費時出現(xiàn),一旦收費就會消失,那么他們不僅無法形成長期回報,還會消耗大量 GPU、支持資源和運維成本。Google 恰恰在這一點上犯了錯。

另外,Google 的問題并不只是補貼力度太大,而更像是組織本身失控了。它確實迫切想拿到真正的 AI 客戶,但內(nèi)部卻有太多團隊彼此不溝通、互相爭搶 GPU 和資源,開發(fā)者工具團隊甚至無法說服公司把某些模型開放給自己的產(chǎn)品,因為資源優(yōu)先級先被讓給了免費用戶。

某種意義上,Google 的補貼不是“想清楚之后主動選擇”的結(jié)果,而是“補著補著把自己補進坑里”的結(jié)果。

結(jié)束語

對使用這些 AI 工具的開發(fā)者來說,眼下是一個矛盾又短暫的窗口期。

一方面,大公司之間的競爭,讓補貼和訂閱服務(wù)依然非??犊?;另一方面,所有人都已經(jīng)開始意識到,這種狀態(tài)不會永遠持續(xù)。免費會越來越少,補貼力度會越來越精準,模型選擇權(quán)會越來越受平臺控制,而那些真正高價值的套餐,也會越來越像稀缺資源。

所以,對于用戶來說,現(xiàn)在可能是使用這些工具的一個“黃金期”:你依然能在相對低的價格下,拿到遠高于自身支付成本的價值回報。無論是每月 20 美元,還是 200 美元,只要你真的能把這些工具用起來,它們帶來的生產(chǎn)力提升仍然極具性價比。

但對小公司來說,這也是競爭最艱難的時候。大公司用補貼搶客戶,用高額算力壓縮后來者空間,小公司不僅要承擔原價 API 成本,還要面對用戶被教育成“免費就是理所當然”的市場心態(tài)。

https://www.youtube.com/watch?v=w62xTVuyu3s&t=1s

https://www.newsbytesapp.com/news/science/anthropic-s-claude-sees-explosive-subscriber-growth-amid-pentagon-clash/story

https://techcrunch.com/2026/03/28/anthropics-claude-popularity-with-paying-consumers-is-skyrocketing/

https://www.theregister.com/2026/03/26/anthropic_tweaks_usage_limits/?td=rt-3a

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2026-05-07 11:01:39
毛主席遺體至今仍面色紅潤,但防腐費用每年需上億元,是真是假?

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歷史龍元閣
2026-05-05 10:15:14
心理學(xué)上有個詞叫:螃蟹效應(yīng)。永遠要記住,和周圍人搞好關(guān)系的秘訣就是,不分享喜悅、不炫耀成功、不說三道四、不假裝聰明

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德魯克博雅管理
2026-04-28 17:04:30
“自由計劃”僅一天就暫停!6日0點后,俄軍仍在大規(guī)模轟炸烏克蘭

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鷹眼Defence
2026-05-06 16:42:01
中美之間似乎正在復(fù)制美日廣場協(xié)議,美元繼續(xù)升值對美國是災(zāi)難

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掉了顆大白兔糖
2026-05-05 15:18:03
奧利賽變奧利給,孔帕尼還是太年輕,不是紅牌估計連皇馬都過不去

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穆里尼奧主義者
2026-05-07 12:45:34
2026-05-07 13:11:00
AI前線 incentive-icons
AI前線
面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家,提供AI領(lǐng)域技術(shù)資訊。
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