新闻、仓库与研究，按时间排列。
Adolphsson 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED 的 GGUF 量化版本，基于 dealignai 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B MoE，1M 上下文）的权重级 abliteration 结果转换。提供 Q8_0（508 GB）、Q4_K_M（449 GB）、Q3_K_M（374 GB）三种量化及 BF16 视觉 projector，Q4/Q3 为从 Q8 两步 requant，敏感层用 Q5/Q6/Q8；模型推理电路已按 OrcaSAQ 风格做敏感度感知量化，完整 1M 上下文（KV 约 890 bytes/token）。
推荐理由：不只放出去对齐权重，还给出逐量化的拒绝率与 NIAH 实测和 CPU 部署配方，读者可据此评估质量损失。
hotdogs 发布 jev-Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PTQ1_0 的 TQ1_0 量化版本。用户可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等多种工具，并可在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 中配置调用。
作者 Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-E4B-it 的 projective control vector（GLP），不改权重，在残差流 post-layer 位置运行时投影，覆盖层 5 和 10–41，alpha 1.0。验证显示 stock 模型 refusal32 拒绝 31/32，steered 后 32/32 合规且良性集输出不变、无 garbled 补全；作者强调同家族四个模型的 alpha 分布为 {0.25, 0.5, 1.0}，需按 checkpoint 重跑阶梯，不能移植 alpha。
推荐理由：原文给出完整推导方法、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还解释了为何 alpha 不能跨模型移植，方法细节足够读者复现。
Matt Suiche 发布针对 google/gemma-4-31B-it 的投影控制转向向量 GLP-54-L6-59，以 h <- h - alpha*(h·d)d 作用于第 6-59 层残差流，不修改权重。验证显示基座模型在 refusal32 上本就 32/32 全部配合，alpha=0.5 时无害集与拒绝集均保持 32/32 且零乱码，而 alpha=0.25 和 1.0 各出现 1-2 例拒绝，阶梯呈非单调。向量与具体 revision 绑定，仅适用于实现 projective 读取的本地运行时，作者警告不要把 alpha 0.5 移植到其他模型。
推荐理由：作者给出了alpha阶梯验证和逐条阅读补全结果，还发现基座本已全数配合、阶梯非单调，对理解去对齐方法的实际边界有参考价值。
作者为 google/gemma-4-26B-A4B-it（MoE 成员，26B 总参/4B 激活）发布 GLP 投影控制向量，在层 3–29 的 residual stream 以 alpha 0.5 运行时施加，不修改任何权重。验证显示 stock 模型 refusal32 已 32/32 comply，alpha 0.25 反而降至 25/32，0.5 恢复 31/32 且良性对照组无损，1.0 会牺牲 2 条良性输出，故按 knee rule 定在 0.5；推导时屏蔽了 massive-activation 排名前 0.5% 的维度，层 0–2 未纳入文件。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间、仅支持投影式读取，绑定特定 revision，不能跨模型或跨 revision 使用。
推荐理由：给出完整的 alpha 阶梯、拒绝率与良性对照数据，读者可以看清投影向量在哪个强度既解除拒绝又不伤正常输出。
ayngepaw 在 Hugging Face 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均比特率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含 MTP 层可作投机草稿模型。与 FP8 源对比 wikitext-2 困惑度为 3.440 对 3.302；tau2-bench 上与原版 GLM-5.3 FP8 差异不具统计显著性。作者提醒 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数误解码为整数，导致约 70% 工具调用失败，评测时已修复该问题。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 的 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理运行，并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种本地部署工具，覆盖 macOS、Windows、Linux 平台。
Tree-AI-lab 在 Hugging Face 上发布了基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的无审查（uncensored） coder GGUF 量化模型。该模型提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具在本地运行，并支持以 OpenAI 兼容服务器方式部署。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-12B-it 的免权重投影控制向量，在运行时于第 15–47 层残差流后施加 h <- h - 0.5*(h·d)d，不修改任何权重。验证显示 stock 模型在 refusal32 上本就 32/32 配合，alpha=0.5 时 32/32 且零乱码输出，alpha=0.25 反而降到 29/32，阶梯呈非单调；发行 alpha 定为 0.5，仅绑定 revision 707f0a3 的该 checkpoint，需本地权重与实现 glp.mode=project 的运行时。
推荐理由：原文完整给出控制向量的推导门限与拒绝率实测，还指出基座模型本身已全数配合，读者可借此理解半程转向反而更差的现象。
Hugging Face 上线 abliterated 版 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的 GGUF 量化模型，提供 Q4_K_M 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也可配置到 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具中使用。
gyang274 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 FP8 量化版，权重为 FP8 E4M3、128×128 分块，保留 MTP head 和 vision tower，检查点 28.75 GiB。与官方 Qwen3.8-27B-FP8 对比只有 70/1,606 张量不同，且全部是写入残差流的 rank-1 编辑；SGLang v0.5.21 评测中 HumanEval 95.7%（官方 98.2%），GSM8K 前 200 题 94.5%（官方 97.5%），15 条易拒 prompt 中 0 拒绝（官方 2 partial），单流解码约 62 tok/s。完整笔记与脚本见 github.com/gyang274/ms-Qwen3.8-27B。
推荐理由：作者量化了去对齐模型并给出与官方权重的逐张量对比和评测数据，读者可以看到去对齐编辑的具体痕迹和性能代价。
AutoTrust 发布 autotrust/JEV-35B 的 NVFP4 量化版，将 40 层 × 256 个共 10,240 个路由专家 MLP 量化为 NVIDIA 4 位浮点格式，其余组件保持 bf16 不变。权重下载从 71.9 GB 降至 25.6 GB，vLLM 显存占用 23.3 GiB（−65%），单张 32-48 GB GPU 即可部署；文本 Decision Index 59.75 对比 bf16 的 59.18，五项能力均在 bf16 的 1.2 分以内。该模型基于 Qwen3.5-35B-A3B，与 TypeSafe AI 的闭源托管模型 TypeSafe Jev 1.13 无关联，可通过 vLLM 直接加载。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-12b-it 的投影控制向量（GLP），在层 5–47 的残差流上以 alpha 0.25 运行时应用，不修改权重。验证显示 refusal32 中原本仅存的 2 个拒绝在转向后变为连贯交付，benign32-holdout 32/32 保持正常，alpha 阶梯 0.25 至 1.0 均无损坏输出；层 1–4 因低于 5x 分离门槛被排除。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间，仅限本地权重和实现投影的运行时，作者警告 alpha 值不可移植到其他模型或 revision。
推荐理由：作者给出了投影向量的推导门槛、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还写明各层取舍与局限，可复现性远高于一般的无对齐发布。
Matt Suiche 发布针对 google/gemma-3-27b-it 的 projective control vector（GLP），不改动权重，在语言模型 11–61 层的残差流上以 alpha 0.25 运行时投影，打包为 glp.* GGUF 文件。验证套件显示 stock 模型本就通过 refusal32 的 29/32，加向量后 31/32 comply，benign32-holdout 32/32 不受影响，三个 stock 拒绝的 prompts 全部变为连贯 on-topic 输出；1–10 层因低于置空对照 5x 门槛被排除，作者警告 alpha 不可跨模型移植。
推荐理由：原文给出了完整的 alpha 阶梯、拒绝率和 benign 对照数据，还解释了为何只覆盖 11 到 61 层，方法与证据都比较清楚。
DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP 模型现提供 MLX 优化版本，用于 Apple Silicon 推理。该版本由 Q8_0 GGUF（30.24 GB）转换而来，866 个张量全部反量化为 float16（约 55 GB，12 个分片），质量与原 GGUF 权重一致、无精度损失。架构为 Qwen3.5 dense（65 层、5120 hidden、24 heads、248320 vocab），采用 Apache-2.0 许可证。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-4b-it 的投影控制向量 GLP-28-L6-33-a0.25，在残差流第 6–33 层运行时施加投影（alpha 0.25），不修改权重。验证显示 stock 模型本已通过 32 个拒绝样本中的 30 个，steering 后 32/32 全部配合，良性留出集同样 32/32，无输出损坏；作者提醒 alpha 校准仅限该 checkpoint，不可移植到其他模型，且需本地权重和实现 glp.mode=project 的运行时。
推荐理由：作者给出了完整的拒绝率对照、alpha 阶梯和空转门控数据，读者可以据此评估这个去对齐方向向量的实际效果与局限。
erichartford/gemma-3-1b-it-abliterated-mlx-8Bit 现已在 Hugging Face 上提供，该模型由 mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated 转换为 MLX 格式，使用 mlx-lm 0.22.1，并以 8Bit 量化。用户可通过 pip 安装 mlx-lm，用 load 与 generate 接口加载模型并生成回复。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-1b-it 的投影控制向量（GLP）文件，运行时在残差流后层按 h <- h - alpha * (h . d) d 施加，作用于第 4、5 和 8–25 层，alpha 0.25，不修改任何权重。验证显示 stock 模型 refusal32 本就通过 29/32，steering 后 32/32 全部交付，benign32-holdout 保持 32/32，alpha 0.25/0.5/1.0 阶梯平坦且零损坏输出；alpha=0.0 对照组 64/64 与 stock 完全一致。
推荐理由：原文给出了投影向量的推导方法、alpha 阶梯与拒绝率对照数据，读者可以据此评估去对齐的实际幅度与适用边界。
Kre80r 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 AutoRound W4A16 量化版，采用对称 4-bit 权重、group size 128，体积从 54.7 GB 降至 18.7 GB，上下文长度 262,144 保持不变。量化在 2x RTX 3090 上约 8 小时完成，已在 vLLM 0.29.0 中通过加载和文本、图像、工具调用冒烟测试，但未做质量评测。该模型经 Heretic 去审查处理、安全对齐大幅削弱，仅限研究与实验用途，许可为 PolyForm Small Business 1.0。
Hugging Face 用户 Zyszztggd 发布基于 Qwen 3.8 27B 的多阶段微调模型，8 bit 量化 arc-c 达 699，4 bit 达 692，高于原版 Qwen 3.8 27B。该模型将 thinking tokens 减少至原来的 1/2 到最低 1/20，提供 5 种推理模式和 5 种 instruct 模式（可经 API 或对话中即时切换），instruct 模式零推理 token。模型以 GGUF 格式发布，含 regular 与 MTP Neo MAX 量化版本，为强去审查（uncensored）版本，基于 Unsloth 在消费级硬件上训练。
Hugging Face 上新模型 gorbatjovy/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-EXL3-4.05bpw_h6_ng6-v2，是基于 ukisai/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated EXL3 4.05bpw 量化版本，供 veloGB10 使用。该模型为多模态图像文本到文本模型，文档提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 的调用示例，均支持 OpenAI 兼容 API。
pierpaolo 在 Hugging Face 发布了 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-NVFP4-Uncensored-MTP 的 GGUF 构建，基于 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的微调，把安全拒绝方向从权重中投影移除，并从带审查的上游版本合并 MTP 头以支持 llama.cpp 的 --spec-type draft-mtp 推测解码。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的投影方法、消融后拒绝率前后对比和 MTP 接受率数据，读者可据此判断这个去对齐版本的去对齐程度和性能代价。
SargeDev 发布 JEV-27B-VL-Uncensored 的 EXL3 量化版，将 AutoTrust System-1 决策模块合并进 huihui-ai 去审查版 Qwen3.8-27B 骨干，量化约 3.0 bpw 路由权重。在 jev-distill-corpus-v3 的 test_set_30k（27,695 行）评测中，noul AUROC 0.992 通过门槛，但 choice top-1 0.870 与 score top-1 0.814 未达门槛。EXL3 精度校准测试尚未完成，refit 温度未经此精度验证。
huihui-ai 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next，通过 abliteration 技术在不使用 TransformerLens 的情况下去除模型的拒绝回复行为。GGUF 文件来自 unsloth 系列，支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 以 262144 上下文长度运行。该模型安全性过滤被大幅削弱，仅建议用于研究和受控测试环境，不适合生产或公开商业应用。
sjoe1244 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 EXL3 量化版，权重、lm_head、视觉塔和 MTP 头均为 4-bit，仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3。在一块 RTX 4090 上实测：加载后显存 21.0 GB，无思考模式 155–167 tok/s，MTP 起草接受率 81%；作者注明只做了短测，最长提示词 9K tokens，质量未对照 BF16 源模型。许可为 Apache 2.0，去对齐工作来自 llmfan46。
推荐理由：作者给出了单张 24 GB 卡上的实测数据，包括显存、速度和 MTP 接受率，对想本地跑同款量化的人有直接参考价值。
alesha-pro 发布 GLM-5.3-Flash-abliterated-Maya-M-GGUF，基于 Project Maya 的 Maya-M 量化，附带 2.2 MB 拒绝方向向量和 Maya 引擎补丁，可在推理时逐层移除拒绝。在 4x RTX 3090 上开启向量后 256K 上下文解码 56 tokens/s；178 条 AdvBench 与 JailbreakBench 请求中仅 2 条仍拒绝（自杀与自残相关），未开启向量的 EXL3 2.05 bpw 量化上原模型拒绝 144/146，开启后 438 条回答 0 拒绝。
推荐理由：作者给出拒绝向量构造方法与178条请求的拒绝率前后对比，并附KLD数据，读者可自行判断去对齐幅度。
satellitedown 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated fngine 单 GPU 推理包，迁移 huihui-ai 的消融结果，48 层单拒绝方向拟合最小余弦 0.9999985。在 RTX 5090 上对 32 个轻度提示词，未消融版拒答 8 个、该包 0 个，数学、Python 与知识测试两版得分相同，速度无可测差异。pack 约 89 GiB，要求 sm_120a GPU、约 60 GB 主机内存，提供 OpenAI 兼容接口与 256K 上下文。
推荐理由：给出了 abliteration 的迁移方法、消融方向拟合与拒绝率前后对照，可复核的去对齐发布。
作者发布 GLM-5.3-Flash 的 EXL3 混合量化（gate/up 2 bit、expert down 3 bit，约 2.4bpw，98.1 GB），并附 2.2 MB 的逐块去拒向量，运行时从 4 条残差流中减去各 3 个方向来移除拒绝。在 4x RTX 3090 上可跑 256K 上下文（77% 专家驻留 VRAM），256K 下 178 个 AdvBench/JailbreakBench 回答 0 拒绝，原版 2.05bpw 量化在无思考模式下 146 请求拒绝 144 个；带向量后速度为 52.4 tokens/s 对比无向量 53.7。KLD 0.0959，需配合作者自己的 exllamav3 fork 使用，许可证 MIT。
推荐理由：作者给出逐块去拒方向的构造方法、拒绝率前后对照和KLD量化数据，可自行复现并检验量化与去对齐的实际代价。
beginning-ai 在 Hugging Face 发布了 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored（去拒绝的 BF16 版）的 NVFP4 混合精度量化，目标是单张 96 GB Blackwell GPU 上用 SGLang 运行。与官方 base 相比源模型改动了 1,658 个张量中的 149 个；checkpoint 占盘 120 GiB（BF16 源为 335 GiB），GPU 上约 78 GB 权重，47.7 GiB 的 n-gram PLE 表可放在主机内存或 NVMe。在 RTX PRO 6000 上单流解码约 265 tok/s（2K 上下文）、约 240 tok/s（200K），KV cache 786K token、上下文 524K。
推荐理由：原文给出了逐张量对比、校准数据与拒绝行为说明，读者能看清这个去对齐量化和官方版在结构与数值上的确切差异。
Hugging Face 用户发布基于 Hcompany/Holo4-27B 的 abliterated 版本的 EXL3 量化模型，目标 6 bpw，转换器报告码率为 6.0，并移除了悬空的 MTP 配置。该模型源自 timteh673/Abliterix 制作的 refusal-direction ablation 版本，采用 CC BY-NC 4.0 仅限非商业使用，同时附带原始 Qwen 基座的 Apache-2.0 许可。发布前已通过 EXL3 加载生成非空文本的冒烟验证，但不包含任何 benchmark 分数，需使用 EXL3 兼容推理软件。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored，把 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B backbone，使决策输出不经过原模型的拒绝机制。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 0.985、choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，KL 0.055，重校准后各 ECE 指标达标；10 条 prompt 测试拒绝率为 0.0。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored，是 JEV 27B 家族首个 uncensored 成员，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合入 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B 骨干（第 18-51 层消融，视觉塔未动），使决策引擎在无拒绝线路下输出。
推荐理由：原文给出了消融层范围、决策指标前后对比和拒绝率实测，读者可以据此判断去对齐带来的能力代价。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF，将 AutoTrust 的 System-1 决策块合并进 huihui-ai 消融版 Qwen3.8-27B（layers 18-51 ablated）骨干，使决策引擎在无拒绝接线下输出。在 jev-distill-corpus-v3 的 27,695 行 held-out 测试集上，与原 JEV-27B 相比 choice top-1 降 4.9 分、score top-1 降 9.3 分，noul AUROC 0.985 通过门槛，10 条 prompt 电池拒绝率为 0；附带 24 槽决策头、校准文件、serve_decide.py vLLM 服务器及 Q8_0 / Q4_K_M / f16 量化。
同一新闻，精选展示《SargeDev 发布 JEV-27B-Uncensored，将 AutoTrust 决策模块合入 abliterated Qwen3.8-27B》
Nova-Zero 在 Hugging Face 发布 Gemma-4-E4B-it-Uncensored-GGUF 无审查 GGUF 量化模型，提供 Q5_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种方式本地运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器和终端直接推理，也可在 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中配置使用。
redhillsmediafl 在 Hugging Face 上架 Longleaf-35B-A3B-Abliterated 开发预览页，目前仅有元数据，尚无权重或已接受的 abliterated 版本。该模型是基于 Qwen3.6-35B-A3B（Apache-2.0 上游许可）的计划版本，面向编程和 agent 工作流，目标设备为 Mac Studio（M1 Ultra、64 GB 统一内存），以 Q4 为目标。当前版本的质量、速度和内存均未测得，无 SWE-bench 或 Terminal-Bench 等声明。
YueFong 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化版，用于本地图像生成。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像而不出现提示词拒答或黑图；提供 BF16 到 Q4_0 等多档量化（如 Q4_K_M 为 4.60 GB），并附配套文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件、ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF 的部署与低显存配置说明。
推荐理由：原文列全了各量化档位的文件体积与显存占用，还给出 ComfyUI 的部署步骤和文本编码器卸载方案，照做即可跑通本地生图。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF，将 Qwen-Image 的文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，作为 stable-diffusion.cpp 的 --llm 使用。编码器作为聊天模型时，英文拒绝率从 88.9% 降至 1.2%，俄语从 38% 降至 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；实测显示 Qwen-Image 开源管线本就无过滤，45 条敏感提示词的结果一条都没有改变，图像仅有约 0.088 的 LPIPS 偏移。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
swdq 在 Hugging Face 放出 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX affine 4-bit 权重，并把检查点自带的 MTP 头量化为 mtp-4bit.safetensors，供 TensorFold 的 Qwen3.6 MoE CUDA 家族使用。在一台 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 TensorFold 0.6.6、--mtp-drafts 2 --prefill-f8 实测，8k tokens 预填充 5,700–7,200 tok/s、解码 98–128 tok/s；相比之下 BF16 检查点在 vLLM 0.29 加 FP8 在线量化加 MTP 2 下解码约 53/69 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的量化方法、实测吞吐数据和复现命令，读者可以直接拿来在单机上部署这个 4-bit 版本。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布去对齐版 Qwen-Image-2.1-Turbo 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向从权重中投影去除。作为聊天模型，英文拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；45 条敏感图像提示词测试中无一翻转，图像输出仅有约 0.088 的 LPIPS 漂移。提供 BF16 到 Q2_K 量化分档，配 stable-diffusion.cpp 的 --llm 参数本地运行，方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：原文完整给出拒绝方向消融方法、拒绝率前后对照和量化分档对画面的影响，可据此自行评估这个去对齐编码器的实际改动幅度。
Hugging Face 上的 NidAll/Qwen3VL-8B-Abliterated-INT8-ConvRot 模型页面提供使用说明，涵盖各类库、推理服务、notebook 和本地应用。该仓库已被标记为包含敏感内容，可能含有潜在有害信息。