#为什么是中国# #WhyChina# The Global Logic of China's Economic Growth in the First Half of 2026: A 4.7% GDP Increase 2026年上半年GDP增长4.7%：中国经济增长的全球逻辑 According to the latest semi-annual report, China's gross domestic product (GDP) reached 69.6 trillion yuan, representing a year-on-year increase of 4.7% at constant prices, in line with the annual growth target. Against a backdrop of intertwined international complexities and volatilities, China's economic performance is commendable. Yet, a closer look at the data reveals that the logic underpinning China's economic growth is being reshaped. (I) At the Industry Level, Notable Highlights Emerge: First, new quality productive forces are being cultivated and strengthened at an accelerated pace.** In the first half of the year, industrial production grew robustly. The value-added output of the equipment manufacturing sector increased by 9.3% year-on-year, and that of high-tech manufacturing grew by 13.3%, both outpacing the overall growth rate of industrial output above a designated scale. This underscores a clear trend toward a high-end, intelligent, green, and integrated industrial structure. Looking at specific products, the output of 3D printing equipment, lithium-ion batteries, industrial robots, and other products emblematic of new quality productive forces surged. The average daily token call volume has reached hundreds of trillions, showcasing the vitality and potential of the digital and intelligent economies. Second, new growth drivers are accelerating to take on a leading role. Preliminary estimates suggest that new growth drivers—encompassing high-end manufacturing, the digital economy, and modern services—contributed over 40% to economic growth in the first half of the year. The economy's distinct shift toward a higher quality and more optimized structure is evident, and this overall trend is accelerating. For instance, industries related to artificial intelligence, such as integrated circuit manufacturing and intelligent vehicle equipment manufacturing, have all maintained high growth rates exceeding 30%, vividly illustrating the pace of China's industrial upgrading. Third, confidence on the investment front is on the rise. In the first half of the year, investment in high-tech industries grew by 4.6% year-on-year. Notably, investment in the manufacturing of aircraft, spacecraft, and equipment, computer and office equipment manufacturing, and information services grew by 23.3%, 8.1%, and 15.5%, respectively. Investment structure best reflects market expectations. The increasing "new economy content" in investments signals an acceleration in the replacement of old growth drivers with new ones. Investment in intellectual property products grew by 9.4%, indicating that enterprises are placing greater emphasis on R&D and innovation. This suggests that technological advancement is not simply about capacity expansion but about qualitative change driven by innovation. (II) Observing a Major Economy Requires Looking Beyond the Immediate Figures to the Long-term Trajectory. Behind the "new economy content" of the semi-annual report lies China's ongoing transformation from a global manufacturing hub to a global center of innovation. At the 17th Annual Meeting of the New Champions (Summer Davos), observers noted a new phenomenon: a host of unicorn companies are heading to China. They are establishing R&D centers, regional headquarters, and deeply integrating into China's innovation and industrial chains—shifting from "produced in China" to "created in China." So, why China? Economist Justin Yifu Lin, in his book *Demystifying the Chinese Economy, touched upon the theory of the "speed of technological change." He argues that the essence of the industrial revolution is not just the application of new technologies, but more fundamentally, the ever-accelerating pace of technological change. Since the mid-18th century, starting with the steam engine reshaping the textile industry, the snowball of technological change has grown, rapidly sweeping through industries like chemicals and automobiles, ultimately redrawing the geographical map of great power competition. Looking at China today, the trajectory of accelerating technological change is equally clear. A leading enterprise can drive an entire industry, which in turn can boost a whole region. These burgeoning industrial clusters, growing from saplings to forests, not only enhance production efficiency and invigorate market vitality but also effectively improve development quality and resilience. For example, specialized and sophisticated "little giant" enterprises above a designated scale in Beijing, through deep cultivation of innovation chains, supply chain collaboration, and international expansion, have become "connecting points" and "accelerators" for the dual circulation strategy. More importantly, emerging industrial clusters possess powerful spillover effects. The rapid rise of new energy vehicles is not only reshaping the automotive industry but also driving transformations in chips, software, and energy networks, allowing more sectors to gain value from efficiency improvements. The swift advancements in AI and biomedicine are sparking a "gentle qualitative change" in people's livelihoods, significantly enhancing the sense of fulfillment and well-being through smarter, more affordable products and more livable environments. (III) Looking from the First Half to the Full Year, China's Development Momentum Remains Positive. Of course, during this critical period of transitioning between old and new growth drivers, China's economy still faces lingering issues and new challenges. Some core areas are still grappling with "bottleneck" technologies, certain high-tech industries face external risks of "decoupling" and supply chain disruptions, and "involution"-style competition affects the new energy market ecosystem. However, most of these are issues arising from development and transition, and they can be addressed with effort. The supporting conditions and fundamental trends for long-term economic improvement remain unchanged. China's economic journey toward a newer, higher-quality model is itself a process of encountering new problems and solving them along the way. By maintaining confidence, proceeding steadily, and balancing both qualitative improvements and quantitative growth, China's industries are poised to be brimming with dynamism, and the Chinese economy will continue to advance steadily and sustainably. #China# #Jiangxi# #JiangxiEconomy# #世界经济看中国# #赣出新精彩#

我国基于嫦娥工程成果编制完成1∶500万全月地质图，重写月球历史并披露最富地层。 China has completed the compilation of a 1:5 million global lunar geological map based on the Chang'e program's achievements, rewriting the moon's history and #Lunar#

其实闭源 Agent 出现安全问题的事已经不是一次两次了，看看过去这几个月都发生了啥吧，很多很严重的信息泄露最终也只是被厂商搪塞过去，所以还是更推荐大家用开源 Agent： 1. Claude Code 这个最离谱，花样最多： (1) 大约从 v2.1.36 起，CC 会往请求里插入动态字段，导致第三方 API 的 prompt cache 全面失效 这个持续时间是最长的，甚至直到今天都有这个迹象：具体是每条发往 /v1/messages 的请求，都会在 system prompt 最前面强行插入一行文本，形式是 x-anthropic-billing-header，里面带个 cch= 参数，而且这个值每条请求都不同。注意，这根本不是 HTTP 请求头，而是直接写进 prompt 正文前缀里的。 这个字段官方 Anthropic 服务端能识别并做特殊处理；但是当用户把 ANTHROPIC_BASE_URL 指到第三方兼容接口时，第三方通常是按整段 prompt 来做缓存的。前缀一轮一变，cache key 就对不上，prompt cache 会直接命中失败，导致响应延迟、费用都大幅上涨。 即使模型厂商和各个开源工具很多自那以后主动做了适配，Anthropic 似乎依然在不断更新这个机制，直到今天将第三方 API 接入 CC 依然会破坏缓存命中。这也是为什么很多第三方评测榜单里，Claude Code 的缓存命中率都是最低的。 (2) 反蒸馏：向上下文偷偷插入根本不存在的 fake tools 时间是 2026 年 3 月 31 日前后，随着 npm 包源码和 source map 泄漏被实锤。 当满足特定条件时，客户端发出的请求会带上 anti_distillation: ['fake_tools']。然后由 Anthropic 服务端往你的模型上下文里，强行写入一堆本地根本不存在的虚假工具定义。 这就导致用官方流量做蒸馏、抓包或搞中转的一方，会把这些假工具一并吃进训练样本，直接被下毒。更恶心的是，客户端本地看不到完整内容，普通用户根本没法按本地规则把它过滤掉。 可能有朋友会说：“打击中转不是好事吗？” 错了，这个 fake tools 甚至会严重影响正常用户的使用。模型在推理时看到上下文里有这些莫名其妙的假工具，有时就会脑抽去调用它们，导致调用失败、陷入死循环报错甚至任务直接拒绝执行。网上经常能看到有人吐槽 CC 突然“逃离原生家庭”“不认主、发神经”，有可能就是这个机制的后果。 (3) 自定义网关场景下搞 Unicode 隐写，偷偷回传你的环境特征（被按后门通报） 时间是 v2.1.91（约 2026 年 4 月 2 日），2026 年 6 月 30 日被社区逆向公开。官方辩解称这是 3 月开始的实验，直到 7 月 1 日版本才移除。 Claude Code 客户端会偷偷读取系统的时区（重点检测是不是 Asia/Shanghai、Asia/Urumqi 等国内时区），去对照二进制里混淆存放的域名和关键词，然后篡改 system prompt 里 Today's date is ... 的写法。比如检测到中国时区，就把日期分隔符从 - 换成 /，或者在几种肉眼和常规模型完全看不出区别、但底层字节编码不同的 Unicode 撇号之间来回切换。 这些字符人眼和模型看都只是一串普通日期，但 Anthropic 在服务端是可以精准判断你是不是在用特定中转、是不是来自特定时区的。这种未经披露、在客户端利用隐写偷传信息的行为，几乎等同于间谍软件，可官方 changelog 同样只字不提。随后阿里等大厂在内部下发了禁用通报，工信部更是直接按“后门程序”通报定性。 这个事件性质极其恶劣。相当于在你的本地里塞了个间谍探针，绕过审查直接把本机信息回传给他们，现在曝出的只是系统时区，你实际上根本没法判断他们还会回传什么。这也是为什么一个看似针对特定区域的后门，却引来全球大厂的警惕。 还有两个非 CC 直接偷传信息，但同样是隐私风险的： (4) 2026 年 9 月蒸馏报告：名为指责非法蒸馏，实则自曝对用户流量的全面监视 2026 年 9 月 10 日，Anthropic 发布了《Detecting and countering misuse of AI》（2026 年 9 月打击滥用报告）。里面七类违规行为之一是非法蒸馏，覆盖了 2025 年 12 月至 2026 年 8 月。 报告表面上是在点名指责蒸馏行为，但 Anthropic 自己公布的监测手段，直接证明了它一直在全方位监控流量： -通过元数据和异常流量特征把代理中转节点归类，直接把一批账号打包封杀。 -直接翻看中转会话里的具体聊天内容。 报告自己大方承认：部分被中转的会话包含真实姓名、邮箱、企业机密数据和开发者密钥凭据。前有客户端在搞隐写打标记，后有服务端全盘审读会话正文，两头对齐，坐实了其深度监控用户信息的事实。 (5) 借安全之名取消“零留存”，英伟达、Palantir 等公司缩紧政策 从 2026 年 6 月起，Anthropic 对旗下主力商用大模型调整了数据留存政策：用户的 prompt 和输出内容默认在服务器保留 30 天用于所谓的“安全审查”，被系统标出异常的保留更久；而且这类模型不再提供原本的 Zero Data Retention（零数据留存承诺）。 这个政策直接导致诸多大厂缩紧对 Anthropic 服务的使用： NVIDIA：直接把 Anthropic 模型的使用范围限制在敏感度较低的任务（比如公开开源项目），而供应链监控等核心内部研发明确“不用或少用 Fable”。NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 直言，零数据留存应当是默认必须开启的（别忘了 NVIDIA 还是 Anthropic 的投资方）。 Palantir：态度极度强硬，要求必须给不可撤销的零留存协议兜底，才肯把该模型集成进自己的产品给客户用。 Booz Allen Hamilton：作为网络安全和军工服务商，直接明令禁止员工在涉及专有安全代码的任务中使用 Anthropic 商用模型。CTO Bill Vass 直截了当表示：担心核心代码资产被模型在后台给偷学了。 2. Grok Build：这也是个重量级。只要发一句“OK”，后台直接全量上传代码库 时间是 2026 年 7 月，涉及客户端 CLI v0.2.93，被 Cereblab 抓包发现。 你在对话里哪怕只是让它回复一句“OK”，并明确告知不要读取任何本地文件，客户端仍会另开一条与正常对话完全独立的上传通道（POST /v1/storage），往 xAI 控制的 Google Cloud 存储服务器上直传完整的 git bundle。 它偷的不只是当前文件夹里可见的代码，而是把你的整段 Git 历史提交记录、全部分支打包端走。抓包数据显示：一次正常的模型对话只有 192KB，但这条后台存储上传通道整整偷传了 5.1GB。 最离谱的是，客户端界面上的那些所谓“隐私模式”“不参与改进模型”的开关纯粹是个摆设，根本挡不住上传。是否上传完全由 xAI 云端服务器下发的配置决定。更有开发者随手在系统的用户目录下启动了 Grok Build，日志随后直接开始出现用户的 SSH 私钥和密码库路径。 事后 Musk 出来洗地，轻描淡写说此前上传的数据会删除，并将 Grok Build 以 Apache 2.0 开源。可一个事实是，那段上传代码至今仍留在客户端里，意味着未来他们仍然有恢复这个渠道的可能。 3. 智谱 ZCode：偷家式全盘加密直传，事后打发一张重置卡 时间是 2026 年 9 月 18 日，博主 ferstar 在清理本机的 ~/.zcode 目录时，通过逆向和抓包排查把底裤扒了下来，并有非常多的开发者在本机完成复现。 ZCode 在用户登录后，会在后台把你当前的工作区打包成快照。打包的内容涵盖了完整的 .git 历史记录、大文件存储 LFS 以及本地操作日志 reflog。打包完成后先加密，然后直接回传到阿里云 OSS。最致命的是：解密私钥全在智谱云端，本地设置完全没有提供关闭选项，隐私政策里对此也只字不提。 ferstar 实测抓到的一份快照就包含整整 4.2 万个文件，加密后达到 313MB，其中 .git 目录占了 80% 以上。链路非常清晰：先找 .ai 拿 OSS 上传凭证和 RSA 公钥，本地打包加密后直传对象存储。 智谱的回应更是一次公关灾难：他们辩称这是“代码库索引/Repo Wiki”功能在上线初期默认开启导致的，声称云端生成后立刻销毁绝不留存，目前已修复，并承诺后续开源接受监督。 可事实上直到 v3.14.0 版本才标明推出修复，此前根本没修。 不过好在他们贴心的给用户补偿了一张重置卡。 一张重置卡哦。这么大的数据泄露风险，还是主要做 toB 端的服务，最后就补偿一个重置卡。付费用户真是有福了。 ———————————— 总而言之，大家日常还是尽量使用开源的 Agent，开源 Agent 代码都是人人可查的，相对安全风险低很多——但不意味着等于 0 。只要你还在使用厂商的云服务（比如 API ），你的数据就还得经过厂商，主动权仍在厂商手里。这也是目前 AI 服务中用户和厂商明显不对等的一个体现，希望未来情况能有所改善。

据 CriptoNoticias 报道，社区协作地图 BTC Map 显示，南美洲约有 2,214 家商户接受比特币支付。其中，巴西以 1,424 家居首，阿根廷、委内瑞拉和玻利维亚分别有 257 家、177 家和 141 家，覆盖餐厅、咖啡馆、健身房和零售商店等多种业态。另一协作平台 Bitcoin com Maps 统计的南美洲比特币支付接受点约为 1,512 个。报道指出，两项数据均由社区自愿维护，属于非正式统计，可能包含已经停业或不再接受比特币的商户，也可能存在地理定位误差。

Anthropic的Claude Code 乌龙npm包里意外带source map文件，整个源代码就裸奔了。 这家顶级AI公司，用正则表达式检测你在骂它。64,464行，硬编码了一串词：wtf|wth| ffs|omfg|shit|dumbass|horrible|awful|so frustrating|this sucks| damn it...... 骂了这些词，系统触发专门逻辑来安抚你。

另类开源！#Cursor# 团队发布 #GrokBot# 时也出现打包失误忘记关闭 Runtime Source Map，已经有开发者利用 MAP 文件重建大量可读的核心源代码。 借助源代码我们可以研究 Grok Bot 的运行原理，也可以切换到 Codex、Claude Code、OpenRouter 等。 此前 Claude Code 也出现过类似失误，当时 A 社直接发送大量 DMCA 通知函要求下架仓库，可见 A 社有多小气。 Cursor 并未发送 DMCA 通知，所以现在源代码还是可以继续获取的。 查看全文：

最新的爆料方式 還無法刪除 陳水扁女兒 陳幸妤 忍無可忍 跑到前夫診所的Google MAP留一星評論。 這方式應該會帶起一波風潮 一堆人效仿

当写代码不再是最大门槛，Builder 的下一道难题是什么？ 昨天，WEEX OpenAPI 产品发布会举行。从 OAuth、新闻源 API 到 Builder Map、AI Hackathon，我们关注的不只是接口，更是开发效率、用户增长与商业闭环。 点开长文，回顾完整发布会👇 #WEEX# #OpenAPI# #AI#