新闻、仓库与研究，按时间排列。
arXiv 论文（arXiv:2610.07853）审计 BitNet b1.58、Falcon-E、BitCPM 等三值语言模型的导出管线，发现潜在权重先转 bf16 的流程会翻转部分三值码：已发布检查点中 Falcon-E 与 BitCPM 有 0.83-1.77% 的码不一致，BitNet 2B-4T 为 1.530%。在低学习率微调端点，该导出使 Falcon-E-1B-Base 的 greedy GSM8K strict accuracy 从 58.79% 跌至 0.78%，BitCPM-CANN-0.5B 从 36.13% 跌至 0.39%；直接写入训练量化器的码或微调 bf16 输入两种补救方案均在三个模型上达到 4 点非劣性标准。
推荐理由：论文审计了三家实验室的导出管线，指出 bf16 转换会抵消低学习率微调的代码改动，并验证了两种补救方案。
aksheyd 在 GitHub 发布 quantize，一个可用作 Rust crate 或 Python 包的快速量化库，支持对称与非对称量化、逐块自适应位宽和 scale 拟合，码字 2 到 16 位。附带从第一性原理推导的 8 个示例章节，质量与 candle 的 Q4_0 等格式持平，在 aarch64 上反量化更快，WikiText-2 上 SmolLM-135M 4-bit 困惑度为 26.44，fp32 为 18.93。
推荐理由：这是一个 Rust/Python 双可用的量化库，原文给出了与 candle 的质量与速度基准数据，方法可迁移。
Root1V 在 GitHub 开源 Prometheus 推理平台，用 llama.cpp 在本地硬件运行量化开源模型，并通过带认证、授权、限流和用量计量的安全网关向容器化应用提供推理服务。平台支持 OAuth2 client_credentials 流程与按角色的短时效 JWT（app 5 分钟、agent 10 分钟、cognitive 1 小时、admin 3 小时），网关 API 兼容 OpenAI Chat Completions 格式；v1.4.0（2026-09-10）加入 sd.cpp 图像生成、Hugging Face 模型下载、Playground、按客户端计费与熔断限流，v1.3.0 支持 llama.cpp/MLX/vLLM/SGLang 多后端。
ReubenNewman 在 Hugging Face 上架 Qwen3-4B-2507-Instruct-Uncensored 的 Q8_0 GGUF 量化版本。该模型可在 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等多种工具中运行，并支持通过 llama-server 或 vLLM 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
maci0 发布了用 Zig 编写的 LLM 推理引擎 Agave，所有内核、量化器、tokenizer 和模型实现都在仓库内，不依赖任何外部 ML 库，仅需一个 Zig 编译器即可构建。支持 7 种模型架构、6 种后端、20+ 量化类型和分布式推理，Qwen3.5 0.8B Q8_0 在 M4 Pro Metal 上达约 125 tok/s。项目处于 0.x 阶段，AMD RX 7900 XTX 上 ROCm 和 Vulkan 后端存在输出错误的已知缺陷，llama.cpp 的模型覆盖面仍更广。
推荐理由：作者用 Zig 从零实现全部内核并给出与 llama.cpp 的对比数据，同时坦承 ROCm 和 Vulkan 存在正确性缺陷，适合想读无依赖推理引擎代码的人。
BitTrellis 仓库发布，它针对 Qwen3.8-27B 与 RTX 5090（32 GB）自动搜索逐层压缩配方，以 RP-KL 衡量与 BF16 原模型的偏移，并生成真实 checkpoint 在 SparkInfer 上实测质量、速度与显存。测量发现多数公开语料上的保真度收益无法在私有 holdout 上延续，V13 仅 9% 收益迁移、V3 仅 44%，均未达标；真正存活的是 Q4_K 的显存节省，V1 节省 1.8 GiB、V6 节省 1.2 GiB 且通过 holdout，代价是 4K prompt 读取速度最多下降 49%。矿工可通过提交 YAML manifest 或新量化器参与，合并后在 Gittensor 上按 frontier 增益获得报酬。
推荐理由：原文用真实测量说明了公开语料上的保真度收益在私有 holdout 上大多不成立，这个验证思路对做量化压缩的人有参考价值。
Geramy 发布 Lemon Seed Engine（LSE，v0.5.4），一个带内核编译与优化引擎的 LLM 推理引擎，可将 GPU 内核经 HIP 或 Loom 编译并缓存复用，通过 HTTP 服务器、CLI 或 C API libLSE 在 AMD GPU 上运行文本模型，支持 Linux、macOS 和 iPadOS。在 R9700 配 Apple M5 Max 上跑 Qwen3.8-27B Q4，DFlash2 投机解码 50.5 tok/s，FlashPrefill 在 32K 预 fill 提速 51–55%，KV 缓存支持 fp32 到 bf8 五种存储格式。项目采用 MIT 许可证，相关项目包括 mac_linuxgpu 驱动和 amdgpu_mtopg 监控工具。
推荐理由：README 附带 R9700 上的 TTFT、解码速度和 FlashPrefill 实测数据，想评估 AMD GPU 本地推理方案的读者可以拿来对比。
Hugging Face 上 mradermacher/qwen3.5-9b-uncensored-GGUF 模型页面给出多框架使用方法，涵盖 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具，示例量化版本为 Q4_K_M。llama.cpp 可启动 OpenAI 兼容本地服务器并支持终端直接推理，vLLM 与 SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API 调用方式。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 qwen3.5-9b-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具本地运行，示例采用 Q4_K_S 量化，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
基于 orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8 的混合精度 GGUF 正在构建，权重尚未发布。该方案对常驻路径和首末路由层保留更高精度，最低用 IQ2_XXS，规划主模型加 MTP 约 85.870 GiB；原生上下文 1,048,576 tokens，需 antirez/ds4 配套运行时扩展，MIT 许可。
YVEX 是一个原生模型编译器与有状态执行运行时，使用 Rust 算子外壳，将经过认证的开源权重模型源码编译为已准入的执行工作。其 C 计算核心支持 CPU 和 CUDA 执行，并已集成早期 Apple Silicon Metal 后端，每条路径的资质验证单独记录。已演示的执行路径包括 DeepSeek V4 Flash 的投机生成、Qwen3.8-27B 的 CUDA 文本执行、Qwen3.5-0.8B 的 Mac CPU 生成及 Mamba-Codestral 的 64 层 CPU artifact 执行等，但各路径边界明确受限。
GitHub 仓库 daehwichoi/llm-agent-research 整理了 LLM 量化、Agent Harness、Context Engineering 及最新 AI 研究的论文与实 Reading 清单，资料确认日期为 2026-10-07。清单覆盖 Reasoning、Agent、RL、World Model、Embodied AI、Synthetic Data、Evaluation 等主题，推荐阅读顺序为 ReAct → Toolformer → Reflexion → SWE-bench → SWE-agent → DeepSeek-R1。
genesis-kernel 是一款本地 LLM 推理工具，可在支持 AVX-512 的 CPU 上执行 NF4 反量化与矩阵乘法融合计算。软件支持 Windows 10+、macOS 10.14+ 及主流 Linux，需至少 8 GB 内存和 500 MB 磁盘空间，提供图形界面与多种输入格式，无需技术背景即可完成安装和运行。
作者 Dmitriy-Romanov 发布 recoveryos-llm 仓库，介绍在 macOS Recovery 最小系统里启动 LLM 服务器的方法：64 GB M1 Max 上 GPU 可用内存从正常系统的 55.4 GB 提升到 57.6 GB，多出约 2.3 GB。方法是用 sysctl iogpu.wired_limit_mb=59000 提高 wired limit，配合 MLX 系服务器（SUSHI）运行 176B MoE 量化模型 Qwen3.8-Flash-Next-Sushi-3bpw（约 49 GB 权重），并给出挂载磁盘、启动服务器、Wi-Fi 连接的完整命令。
推荐理由：作者实测在 Recovery 模式下启动 LLM 服务器可多出约 2.3 GB GPU 内存，并给出具体命令和余量经验值，方法可直接复用。
Red-Weasel 发布 Mach X 推理引擎，一个面向 Intel Arc GPU 的 C++/SYCL 本地 LLM 推理引擎，在两张 Arc Pro B70 上构建调优，不基于 llama.cpp 分支、语言模型引擎不用 PyTorch，提供手写 SYCL 内核、OpenAI 兼容服务器、张量并行多卡执行。
推荐理由：README 给出了各版本在 Arc Pro B70 上的实测数字和测量条件，读者可以据此评估这套自研推理引擎在 Intel Arc 上的实际表现。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户手握约 $4000（可放宽到 $4200）预算，想流畅运行 Qwen 3.8-Flash-Next，征求装机方案。候选包括 2x Radeon AI R9700（64GB VRAM）、涨价后的 DGX Spark、128GB 统一内存的 Strix Halo、6x Intel Arc B60（共 144GB VRAM）以及 Mac Mini/Studio；已有 NVMe、DDR4/DDR5 内存和 Intel 14700K、Ryzen 9700x 可复用。
作者发布 the-benchmark，一个零依赖的本地 LLM 服务器基准工具（https://github.com/MrBrunoWolff/the-benchmark），支持任何 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 端点，包括 LM Studio、Ollama、llama.cpp server 和 vLLM。工具测量 prefill、generation、concurrency 和 agentic 四个阶段，并新增可选的 Studio 本地 UI，可用 Docker 隔离环境运行经独立验证的编码与文件类 agent 任务。
推荐理由：这是作者对自家本地 LLM 基准工具的完整说明，四组实测数据展示了为什么 tok/s 不能预测 agent 任务的实际完成时间。
Dimachaerus 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 GGUF 量化版本（107GiB，BF16），可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，并支持 llama-server 启动 OpenAI 兼容 API 及接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体。
Lygodactylus 在 Hugging Face 上传 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 exl3 5bpw 量化版本，模型参数量 43B，采用 BF16、F16、I16 张量类型，以 Safetensors 格式提供。该模型暂无模型卡，也未部署到任何 Inference Provider。
brittlewis12 在 GitHub 发布 qwen-llm 0.0.1，一个面向 Apple Silicon 本地 GGUF 模型的实验性 Rust 推理、服务与基准测试工具包，含自定义 Metal kernel。支持 Qwen3.5/3.6/3.8、DeepSeek V4、Muse Glimmer 30B、K2 Horizon 7B 等 GGUF；在 M4 Max 上 Muse Q8_0 的 32K late-chunk 实测节省 17.95% 墙钟时间，Flash-Next 的 HC 路径节省 6.56% GPU 时间，1024 行 packed router 节省 14.77% prefill GPU 时间。
Robert Tand 开源 PrismaQuant，一个混合精度 LLM 量化工具，用 AURA 分配器（KL-Fisher 探针乘以生产渲染权重误差，解多选背包）为每个 Linear 选格式，发布前用 held-out 真实 KL 验证。输出 compressed-tensors（vLLM 原生）、GGUF（llama.cpp 与 vLLM）和 Tessera 三种容器，均无需 fork 推理引擎。实测：Qwen3.6-27B 5.5 bpp 工具调用 91/100 超 BF16 的 86/100；Ornith-1.0-35B 4.75 bpp 从 70 GB 降到 23 GB；Tencent Hy3 295B-A21B 量化到 2.80 bpp GGUF 后单张 DGX Spark 可跑。
Reddit 用户 Shookpro 在 r/LocalLLaMA 分享 Routeweaver 更新，在 RTX 3060 12GB 上让 27B 模型完全可用。作者称在 Qwen 4 即将发布之际放出该方案，并欢迎更大显存显卡的用户试用，但提示不同显卡和 CPU 配置可能需调优其自制的 custom kernels。
/u/bodhi371 用 ISTA-DASLab 的 Qwen3.8-27B-GSQ-RCO IQ3_S 量化（约 11GB），在 12GB VRAM + 8GB RAM 上以 llama.cpp 跑通 Qwen3.8-27B，64k 上下文下解码约 18 tok/sec、prefill 约 500-600 tok/sec。作者称这是其测过的最佳量化，GSQ-RCO 表现接近全精度；能塞下是因为混合架构只需 16/64 层 KV cache，q4_0 缓存下 64k 仅约 1.1GB。
推荐理由：作者给出了在 12GB VRAM 上跑通 Qwen3.8-27B 的完整量化方案与参数，附可复现脚本和实测速度数据。
作者发布 EigenTrace 仓库，这是一套全天候测量工具，抓取实时新闻后让 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini、Grok 五个前沿模型各自生成摘要，再用冻结嵌入模型 BAAI/bge-large-en-v1.5 上的确定性几何计算保留、偏移与遗漏，不做第二轮模型评判。代码 MIT 许可，项目自 2026-03-31 起每天导出数据至 https://eigentrace.ai，由单块消费级 GPU 24/7 运行，配本地 Mistral 模型负责旁白。作者说明结果未经同行评审，日常样本较小（近 30 天中位数 47 条故事），且所有数值依赖单一嵌入模型。
cryptoAGI 发布 bankML v0.3.6，一个零依赖 Rust 运行时，用于在普通 CPU 上运行 1-bit 和三值语言模型，对 llama.cpp b11192 逐 token 位精确。针对 llama.cpp 缺少 Q2_0 三值向量化内核的问题，其内核在 8.19B 权重全量验证下每矩阵快 9.4–10.0 倍；三值模型端到端 2.3–2.4 tokens/s 对 llama-server 的 0.30。支持 OpenAI 与 Ollama 兼容 API、sha256 校验与响应回执，8B 三值模型 2.31 GB 可在 6 GB 笔记本上运行，项目为 MIT OR Apache-2.0 许可。
GIO443 发布 speculative-statecraft 仓库，在 4-64 个 LLM 阵营每回合输出引导 JSON 决策的策略游戏负载上，用目标模型（Qwen2.5-1.5B-Instruct）自身输出训练 51.5M 参数的 EAGLE-1 草稿头，在 RTX 4070 Laptop 8 GB 加 vLLM 0.30.0 上与无投机和 n-gram 投机对比。
推荐理由：原文给出按在飞上下文量判断投机解码何时划算的阈值，以及离线预测接受率的方法，可迁移到其他 vLLM 部署场景。
作者发布论文配套软件工件 BOPIS，用贝叶斯优化与 Pareto 选择在 llama.cpp 运行时配置空间中搜索每 prompt GPU 能耗最低的设置，同时保持推理速度与输出质量，并与未优化默认配置和随机搜索基线做三方验证。搜索范围覆盖 Qwen2.5-Instruct 0.5B/1.5B/3B/7B 与 F16、Q8_0、Q4_K_M 精度组合，支持 llama-server、Ollama 和模拟后端；测量核心仅用 Python 标准库，BERTScore 评分作为独立离线阶段。对无功耗传感的 GPU（如 MX330）提供基于资源占用的估算模式并标注 energy_scope，文档还记录了论文第三章的多处修正，包括 Expected Improvement 公式符号写反等问题。
rwilliamspbg-ops 在 GitHub 发布 Ghostlink（v2.3.0，MIT 协议），基于 llama.cpp 的 ggml-rpc 将局域网内异构 CPU/GPU/NPU 机器组成零配置分布式推理集群，并提供 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions API。跨机器 VRAM 容量拆分已实测可加载单机放不下的 30B 级 MoE 模型，但项目自述网络拆分下的高吞吐和多节点可用速度仍未证明；预编译二进制目前仅支持 x86_64。
推荐理由：项目给出了多节点 LAN 分布式推理的实测吞吐和可复现命令，读者可以据此评估这套零配置集群方案在自己硬件上的可行性。
James Meadlock 与 Milo 发布 J-M-Recipes/recipes 仓库，提供经过验证的大开源模型部署配方，承诺每项数字都附带方法、容器 digest、模型 revision 和原始输出。已验证配方包括单台 DGX Station GB300 上以 vLLM UVA expert offload 运行 DeepSeek-V4.1-Flash 1M 上下文（182.8 tok/s）、GLM-5.3-Flash NVFP4 加 DFlash2 投机解码（235.5 C1）、完整 GLM-5.3 NVFP4（58.2 tok/s）及 MiMo-V2.6-Pro（1.02T MoE），并记录失败实验的 ledger。
DawnofGenX 在 GitHub 开源 quant-regress，可在 CI 中对模型各精度档位跑任务评测，精度下降超过阈值即让构建失败。作者指出困惑度、KL 散度等 token 级代理指标常显示量化模型正常，而任务精度未必；在一个 cross-encoder 验证器上，dynamic INT8 量化后 fp32 基线精度 100.0%（20/20）跌至 0.0%（0/20）。支持 GitHub Action 与命令行用法，退出码约定为 0 正常、1 精度回退、2 配置错误。v1 仅支持 fp32 与 dynamic int8、仅限 CPU，不支持 AWQ/GPTQ/GGUF 等 GPU 量化方案，仓库地址 https://github.com/DawnofGenX/quant-regress。
推荐理由：作者用交叉编码器验证器上 INT8 精度从 100% 跌到 0% 的实测案例，说明困惑度等 token 级代理指标为何测不出量化损失。
/u/randomgenericbot 在 r/LocalLLaMA 分享在 16GB 显存（RTX 5060 Ti + 单通道 DDR5）上运行 Qwen3.8 27B 的经验：使用 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO IQ3_S 量化（https://huggingface.co/ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF），与朋友在 H200 上跑的 Q8 对比几乎无法区分。
推荐理由：作者实测了 Qwen3.8 27B 在 16GB 显存下的量化选型与 KV 流式方案，并给出各上下文档位的实测速度数据。
NppAI 是一个面向 Notepad++ 的实验性 AI 编程助手项目，围绕自研 C++ 推理引擎与 Python/PyTorch 训练管线构建，专注本地推理而非封装外部托管 AI API。项目支持自定义 .nppai 二进制模型格式、本地 RAG、OpenMP/AVX2 CPU 优化、INT8 权重量化及 DirectX 11 计算路径（含 CPU 回退），并提供 FastAPI 后端用于收集修正数据与集中式再训练。项目仍处于实验性活跃开发阶段，模型质量与性能尚在验证中，release 提供 x64、x86 和 ARM64 安装包。
Dercen 在 GitHub 开源 ptq-bench，一个衡量 LLM 权重量化后困惑度损失的基准工具，对比 RTN、GPTQ、AWQ-lite、HQQ 在不同位宽下的表现。仓库提供 ./ptq 菜单式向导、浏览器界面和 Google Colab 演示，无需 GPU 也能运行最小模型；官网 dercen.github.io/LLM-Precision 随每次 push 自动重建。已完成 436 行的常驻评测矩阵（五模型×五方法×四位宽×三数据集），其中 61 行与已发表数字对照，fp16 偏差在 0.04% 以内，GPTQ 平均偏差 1.2% 以内；流式评测让 13.3 GB 的 opt-6.7b fp16 权重可在 8 GB GPU 上以 1.95 GB 峰值显存完成评测，结果与常驻评测一致。
NVIDIA Model Optimizer（ModelOpt）是集量化、剪枝、NAS、蒸馏、投机解码与稀疏化于一体的模型优化库，支持 Hugging Face、PyTorch 和 ONNX 输入，可导出至 SGLang、TensorRT-LLM、vLLM 等推理框架。近期 Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 W4A4 量化实现最高 1.30x vLLM 吞吐提升和 3.1x 更小的 checkpoint，Nemotron 3 Ultra（550B）量化后推理吞吐较 GLM-5.1 754B FP4 高达 5.9 倍。该库已开源，支持 FP8 与 NVFP4。
DreamBlooms 在 GitHub 发布 ifReflex.cpp，一个基于 llama.cpp 的原生 C++ 推理引擎，把结构化决策做成纯 prefill 读取，对每个类型化问题在单次前向中从 next-token logits 读出完整选项概率分布，不生成散文、零生成 token、CPU 即可运行。一个二进制覆盖 reflex、SemIf、RWKV-Jev 和任意 instruct GGUF，支持 Qwen3.5 0.8B/2B/4B、Qwen3.6 35B A3B、Qwen3.8 27B 等 GGUF；还支持 DiffusionGemma 和 LLaDA-MoE 两种块扩散架构的一步结构化读取（LLaDA-MoE 为 7B 模型、1.4B 激活、约 8 GB 内存）。
推荐理由：用单次前向读取 logits 的方式做结构化决策，零生成 token 且无 GPU 可跑，部署思路可复用。
riccardogiorato 的 GitHub 仓库记录了在一张 2018 年 8 GB 显存的 RTX 2080 上实测的 25 个模型，按 AG-Bench v2.1（11 个 canary 校验任务）给出 Top 10 排名，每个模型附完整 artifact、运行时 digest、启动配置与可复现命令，失败也一并记录。关键发现包括：约 2 bits-per-weight 以下推理链断裂（IQ1_S 空转、Flash-Next-125B 直达 EOS），Bonsai 仅靠把上下文从 8K 提到 64K 分数就从 5/11 涨到 8/11；UBBoost 主张被复现，A3B 用 -ub 4096 预填充提速 24%。仓库含 recipes、raw JSONL 证据与基准套件。
推荐理由：在同一张 8 GB 老卡上跑通 25 个模型并给出可复现配置与量化下限结论，想选本地模型的人可以直接对照结论。
GitHub 仓库 liyang53719/hetero_cnn_llm_aha 展示一个异构 CNN/LLM 加速器，集成 Gemmini INT8/CNN Matrix、Revision8B-B 512-lane BF16/FP32 Matrix、固定功能 Attention/Norm/SFU、Stanford AHA 可编程 sidecar 及 Sequence Memory/iDMA 复合单元。main@11483e8 将 958 节点图作为单一 split，绑定 338 个 GGUF payload，28 层运行零调度器回退；后端目前为 GGML 后端背后的主机软件仿真，下一步是逐层 21-command 真实 RTL/设备传输 canary，目标覆盖全部 588 条命令。
1bit-MONSTER 发布 1bit engine，一个运行在 Lemonade 之内的推理引擎，通过 1bit serve 提供 OpenAI 兼容 API，首个版本于 2026 年 10 月 4 日周日发布，采用 Apache-2.0 许可证。引擎支持多条后端路线：AMD 的 ggml-hrx 加 Loom 内核跑在 Radeon iGPU 的 XDNA 2 NPU 上、llama.cpp 的 CPU 路线、Apple Silicon 上的 MLX（经 lemon-mlx-engine）以及 Lemonade 的 ONNX Runtime GenAI 模型；NPU 与 HRX 均通过 Strix Halo 端到端测试。
推荐理由：原文给出各后端在 Strix Halo 上的实测数据，包括 ZAYA1-8B 约 90 tok/s 解码和模型注册表 94.71% 的映射覆盖率。
Cass67 在 GitHub 发布 local_llm，一套面向 AMD（ROCm/Vulkan）与 Nvidia（CUDA）GPU 工作站的自托管 LLM 管理系统。模型在隔离 Docker 容器中运行并完整访问 GPU，Svelte Web UI 覆盖 HuggingFace GGUF 搜索安装、模型切换、配置编辑、按集群 VRAM 拟合评分、基准测试与聊天。
推荐理由：作者给出了多 GPU 张量并行的实测数据与投机解码配置对比，读者可以据此评估这套自托管方案在自己硬件上的收益。
pantheongpu/pantheonworkloads 是一个开源仓库，提供固定模型版本、可复现的 LLM 推理等工作负载，可在真实 GPU 和 pantheonsim 模拟的 NVIDIA、AMD GPU 上运行。仓库将功能性验证与基准测试分开：功能性结果只记录相对参考输出的 pass/fail，tokens/s 等基准数字仅来自真实 GPU，模拟目标不允许提交基准数据。项目目前处于早期阶段，包含 18 个 arch-* 架构和 251 个 lib-* GPU 库算子覆盖工作负载，bench/ 目录仍为空。