奇绩信号Alpha Sight 2026年7月20日【文字版】

本期选篇口径

十篇速览

逐篇速读

一、HDR：让视频模型先保留多条计划，再把正确路径写成画面 1

• 信号源：北京大学、香港科技大学、北京航空航天大学、福州大学、Multimodal Art Projection、Muka Robotics。
• 链接：Hierarchical Denoising For Multi-Step Visual Reasoning 1

认知提取

论文摘要

• 论文提出 HDR，将视频 latent 排成树状层级，在流式输出前先进行粗到细的多步推理；高层去噪保留候选计划，低层去噪把计划细化成视觉状态。1
• 评测覆盖 Maze、Tower of Hanoi、One-line、Sliding Puzzle、Sokoban 与 Water Pour 六类需要连续决策的任务；作者同时报告任务成功率与平均进度。1

核心方法

• 层级 latent 采用逐级扩展的时间粒度；高层保留不确定路径，细层负责局部视觉修正，避免固定序列去噪把所有帧都当作同等重要的决策单元。1
• SHAP 稀疏层级注意力只连接有层级关系的 token，降低视频序列上的时间注意力开销；推理时先完成 prefill，再以流式方式输出 latent。1
• 在 RoboDojo 仿真中，作者把同一套层级推理迁移到物理交互，考察方法是否只对静态谜题有效。1

实验成果

• 六任务 Overall Success 从因果流式基线的三十四点二二提升到六十点二九，Average Progress 从七十六点零零提升到八十九点五六。1
• 流式阶段的延迟为每个 latent 零点七零秒，而双向扩散基线达到三十七点九二秒；HDR 的代价集中在前置规划，prefill 仍需十六点一九秒。1
• 训练数据只保留原规模的百分之二时，HDR 仍达到完整数据成功率的百分之八十二点九；但 Sliding Puzzle 与 Water Pour 的成功率仍只有三十三点三三与四十三点三三，说明层级计划并未消除所有组合搜索难题。1

总结与反思

• 结果总结：HDR 用层级 latent 把「保留假设」放到输出之前，在六类多步视觉任务上同时改善完成度与流式阶段延迟。1
• 局限性：prefill 仍然是十六点一九秒，且 Sliding Puzzle、Water Pour 等任务的成功率偏低；RoboDojo 仿真结果也不能直接替代真实机器人验证。1
• 前沿见解：视频生成模型的推理效率可能不应只按每帧速度衡量，还要拆开「计划生成」「计划修正」与「视觉渲染」三类成本。1

二、RoboTTT：八千步机器人上下文不增加推理延迟 5

• 信号源：NVIDIA、Stanford University、The University of Texas at Austin。
• 链接：RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies 5

认知提取

论文摘要

• 论文基于 GR00T N1.7，将 TTT 层加入视觉运动策略，使上下文扩展到八千个 timestep；作者称相较现有策略扩展了三个数量级，同时不增加推理延迟。5
• 实验在 YAM 双臂机器人上进行，任务为 Pup Go Car、Circuit 与 Gear Bot；预训练使用三万条数据，后训练使用两万条数据，部署频率为三十赫兹。5

核心方法

• 模型在训练时学习将长时序观察转化为可更新的 fast weights；测试时更新这些权重，使新示范和当前环境变化能够影响后续动作。5
• 作者以 GR00T N1.7 为基础，在十六张 NVIDIA GB200 上进行预训练，再在 RTX 5090 上以三十赫兹部署；这使论文同时覆盖上下文扩展与真实机器人实时性。5
• 训练上下文从一千扩展到八千后，闭环性能继续上升；论文还测试 one-shot imitation、外部扰动与 DAgger Distillation，而不是只比较离线动作误差。5

实验成果

• 三个任务的平均 task completion 为七十九%，相较 GR00T N1.7 高八十七%，相较 GDN 高四十一%。完全成功次数在 Pup Go Car、Circuit、Gear Bot 上分别为九/二十、十三/二十、二/十；Gear Bot 是唯一完整成功率较低的任务。5
• 八千步预训练得到七十一点五%的完成度，相较一千步上下文高约六十三%；在 Circuit 的 one-shot human-video imitation 中，RoboTTT 完全成功六/十，而 GDN 为零/十。5
• 扰动恢复测试中，RoboTTT 在两类设置下分别完成十五/二十与十八/二十次；DAgger Distillation 的平均提升为三十三%，对 RoboTTT 的提升为三十六%。5

总结与反思

• 结果总结：RoboTTT 证明「长历史」可以被转化成测试时可更新的状态，从而同时改善模仿、扰动恢复和多阶段任务。5
• 局限性：作者明确指出，扩大训练上下文会增加训练成本；真实机器人实验的任务数量和部署环境仍有限。5
• 前沿见解：机器人 foundation model 的上下文扩展不必照搬语言模型的 KV cache 路线，策略内部的可学习状态更新可能是另一条 scaling path。5

三、公开讨论接口可能成为预训练投毒入口 3

• 信号源：University of Washington、Allen Institute for Artificial Intelligence。
• 链接：Pretraining Data Can Be Poisoned through Computational Propaganda 3

认知提取

论文摘要

• 作者研究公共评论与讨论接口是否能成为 web-scale 预训练语料的注入路径，并提出 HALFLIFE 来估计恶意内容经过抓取和数据整理后的保留概率。3
• 论文覆盖六千五百万至十三亿参数的基础模型，并用百分之零点一、百分之零点零一、百分之零点零零一的 poison rate 测试下游污染效果。3

核心方法

• HALFLIFE 将端到端保留概率写成可注入概率、被抓取概率与未被过滤概率的乘积：P(include)=P(injectable)×P(captured)×P(not filtered)。3
• 在 Common Crawl 的一百个 WARC 中，作者统计评论平台占一百八十一点八五七万页面中的百分之三点四；在可注入页面上，估计被抓取的条件概率为零点七一九。3
• 训练实验使用合成注入而非对真实网站发起 live injection，模型从六千五百万参数扩展到十三亿参数，以观察污染在模型规模和数据清洗下是否消失。3

实验成果

• 评论平台内容经过过滤后的综合存活率为百分之五点五，端到端从可注入页面到最终训练语料的估计为百分之零点一三；作为参照，Dolma 三中的 Wikipedia 比例为百分之零点零六七。3
• 在低至百分之零点零零一的 poison rate 下，模型仍能检测到污染痕迹；对七亿零九百万与十三亿参数模型进行 SFT 后，污染保留率低于百分之十五，说明后训练会削弱但不能自动证明风险消失。3
• 论文的关键证据是「链路可行」而不是「攻击已经在真实网站发生」：Common Crawl 是抓取代理，页面是静态 HTML，未包含 live injection。3

总结与反思

• 结果总结：论文建立了从开放接口到 web-scale 语料的可量化攻击路径，并把数据污染问题推进到抓取与过滤供应链。3
• 局限性：实验没有在真实网站执行注入，Common Crawl 与 Dolma 三只是实际预训练管线的代理，概率估计不能直接等同于真实模型训练暴露。3
• 前沿见解：预训练安全的基本单位可能不是「某一条恶意样本」，而是一个会跨站复制、被抓取并在清洗后幸存的内容供应链。3

四、PPA：用全概率公式检查语言模型的统计自洽性 2

• 信号源：Max Planck Institute for Intelligent Systems、ETH Zürich、ELLIS Institute Tübingen、Tübingen AI Center。
• 链接：Partition, Prompt, Aggregate: Statistical Self-Consistency in Language Models 2

认知提取

论文摘要

• 评测框架用二叉树递归划分总体，在不同粒度的子群上 elicitation 条件分布，再按先验权重聚合成总体分布，检查 split consistency 与 order consistency。2
• 数据包含 ACS 2024 约三百八十万人、WVS/GlobalOpinionQA，以及 tennis 与 fantasy 合成预测任务；作者考察多个 frontier model 和不同树结构。2

核心方法

• BCT 二叉 conditioning tree 负责定义一系列合法分区；每个节点的条件分布由语言模型直接从自然语言描述中估计。2
• Split consistency 比较直接的总体估计与不同层级聚合结果；order consistency 则交换分区顺序，检查模型是否对等价的概率分解产生一致答案。2
• 论文还测试 implicit prompting 是否能部分恢复 micro-to-macro 的收益，用来区分「增加计算量」与「改变估计路径」这两个因素。2

实验成果

• 当容差 ε 为零点零二时，ACS income 任务的 split/order consistency：GPT-5.4 为零点三三/一点零零，Sonnet 4.6 为零点零零/零点二五，Grok 4.3 为零点零零/零点五零，Qwen3.6 Plus 为零点一七/零点五零。2
• 模型能力指数上升并不会自然带来自洽性提升；一致性失败跨越收入、通勤时间、全球意见和合成预测任务，说明它不是单一数据集的偶然现象。2
• macro fallacy 的核心观察是：由更细粒度子群答案重建的总体分布，常比直接总体回答与人类参考更接近；这是一种评测信号，不等同于模型已经获得可靠的概率校准。2

总结与反思

• 结果总结：PPA 把「模型是否会算概率」转化成一组路径等价性检查，并发现广泛的 split/order consistency 违背。2
• 局限性：实验受分区属性、prompt 设计与数据域影响；一致性是必要条件而非充分条件，满足公式也不代表回答正确。2
• 前沿见解：对模型评测而言，除了问答案对不对，还可以问同一个答案是否能在等价的分解路径下被重建出来。2

五、SceneBind：把视觉、音频与语言绑定到同一个空间场景 4

• 信号源：University of Washington、University of Texas at Dallas、Hankuk University of Foreign Studies。
• 链接：SceneBind: Binding What and Where Across Vision, Audio and Language 4

认知提取

论文摘要

• SceneBind 统一视觉、双耳音频与语言，用 global embedding 和对象中心 slots 表示语义、空间属性及不确定性。4
• 训练集来自二万一千九百二十七个公开视频，整理为三万八千四百三十个 clip 与二十万七千八百三十六个对象；Binaural benchmark 有一千零六十六个 clip。4

核心方法

• 模型用冻结的 SigLIP2 与 M2D-CLAP 提取语义特征，再为对象 slot 加入方位、距离等空间属性；训练通过 bipartite matching 对齐 slot 与标注对象。4
• 推理时的 SceneBind Matching 将 global similarity 与 object-slot alignment 合并；在公开配置中使用五十个 slots，分析显示约十个 slot 已足够，视觉任务的峰值约二十五个、音频约五个。4
• 训练分两阶段：先混合 Binaural、AudioCaps 与 MS-COCO 学习广泛语义对齐，再只用 Binaural 做空间特化。4

实验成果

• SceneBind 的 audio-text、visual-text、audio-visual 检索 R@1 分别为二十一点八、十七点零、六十五点三；空间检索 mAP 为四十八点零。4
• 在对象 grounding 中，音频的总体准确率为二十点一%，视觉为十九点一%；音频 elevation 属性达到八十三点二，视觉 left/right 与 distance 分别为六十七点一和六十六点一。4
• 消融显示，加上 object slots 后 Spatial retrieval 从二十五点四升到三十八点四；但只保留 slot、去掉全局场景上下文会导致 scene retrieval 大幅下降。4

总结与反思

• 结果总结：SceneBind 用对象级空间结构补足了传统 omni-modal encoder 的「where」缺口，在检索与 grounding 上取得统一收益。4
• 局限性：空间对齐数据的规模和多样性仍远小于 web-scale 语义数据；长时间窗口、对象运动和长期场景动态尚未系统验证。4
• 前沿见解：多模态表示的下一步不只是把更多模态映射到同一向量，还要让每个对象拥有可追踪的语义、位置与不确定性状态。4

六、MCF-Net：用稀疏运动先验定位超声心肌梗死 7

• 信号源：Department of Engineering Science, University of Oxford、Radcliffe Department of Medicine, University of Oxford、Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore。
• 链接：Motion-Conditioned Multi-View Fusion for Myocardial Infarction Localization from Echocardiography 7

认知提取

论文摘要

• 任务是在超声心动图中定位心肌梗死的 AHA 分段；论文针对 A4C 视图依赖的歧义，引入稀疏心肌运动与 EchoPrime 预训练特征。7
• 数据集 HMC-QU 含一百六十二个 A4C 视频、一百六十个 A2C 视频，配对患者一百六十位，按一百一十二/十六/三十二位患者划分训练、验证与测试。7

核心方法

• 参考 A4C 视频首帧标注三十二个 canonical landmarks，通过局部 patch matching 与 NCC 转移模板，再用 CoTracker3 跨帧传播，得到时空轨迹。7
• Motion-Guided Soft Refinement 用轨迹构造高斯混合软掩膜，以 V~=V⊙(1+λM) 增强心肌边界附近响应；冻结 EchoPrime 编码器输出每个视图五百一十二维 embedding。7
• 轨迹经 MLP 压缩为一百二十八维运动描述子，再通过 FiLM 调制视觉特征，并以多头注意力融合两个视图，输出十二个分段的 MI 概率。7

实验成果

• MCF-Net 的 AUROC 为八十七点六±二点四，PR-AUC 为七十四点七±五点六，F1 为七十二点四±三点八，Accuracy 为八十四点九±二点三。相较 EchoPrime，F1 为六十四点三±三点八、Accuracy 为八十点一±二点一。7
• 消融中，单独加入 MSR 后 F1 为六十六点八，单独加入多视图融合后为七十点三，完整模型达到七十二点四；这说明跨视图融合贡献更大，但运动软掩膜仍有互补收益。7
• 相对 EchoPrime 的 F1 提升 bootstrap 差值为零点零八，百分之九十五置信区间为零点零一至零点一五，p 小于零点零五；λ 在零点二至零点四附近较稳定，λ 等于一点零时 F1 降为六十八点三。7

总结与反思

• 结果总结：MCF-Net 在小规模公开 Echo 数据上以极少模板标注把运动、视觉和多视图信息结合起来，分段级 F1 达到七十二点四。7
• 局限性：目前只有约一百六十位配对患者，仍需多中心验证与系统失败案例分析，不能把单中心公开集结果直接视为临床可靠性。7
• 前沿见解：医学基础模型在小数据场景的增益，可能来自可解释的任务先验与跨视图约束，而不是继续堆叠通用预训练参数。7

七、MeanFlowNFT：让前向过程 RL 进入平均速度生成器 8

• 信号源：Tencent Hunyuan、The Hong Kong University of Science and Technology。
• 链接：MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators 8

认知提取

论文摘要

• 论文在 MeanFlow 上定义 DiffusionNFT 风格的奖励优化目标，并证明继承 DiffusionNFT 的严格策略改进保证。8
• 图像实验以 SD3.5-M 为基础，训练分辨率五百一十二、评估分辨率一千零二十四；视频实验以 Wan2.1 一点三 B、四百八十 p、八十一帧为基础，均采用四步 rollout。8

核心方法

• MeanFlow 网络预测区间平均速度 uθ(xt,s,t)，论文利用 MeanFlow identity 构造 Vθ，然后在 Vθ 上施加奖励加权的前向过程 RL。8
• 实现时对总导数使用有限差分，trainable 与 reference predictor 共享导数估计，并使用前向过程条件速度计算位移方向，避免额外引入一个瞬时速度网络。8
• SD3.5-M 图像训练使用八张 NVIDIA H20、二千步；Wan2.1 视频训练使用三十二张 NVIDIA H20、一千六百步，LoRA rank 为三十二、scaling factor 为六十四。8

实验成果

• SD3.5-M 上，MeanFlowNFT 四步在八个指标中六个最好；ImageReward 为一点四五零四，CLIPScore 为零点二九六七，HPSv3 为十三点八八二六，OCR 为零点六五三四。8
• Wan2.1 一点三 B 上，MeanFlowNFT 四步 VBench Total 为八十四点三三、Quality 为八十五点九九、Semantic 为七十七点六八；五十步 LongCat-VideoRL 的对应 VBench Total 为八十二点五七。8
• 作者报告视频七个指标中有五个达到少步模型最佳；但图像 OCR 与 GenEval2 等指标仍未全面超过多步 DiffusionNFT，说明少步效率与所有维度的质量优势并不等价。8

总结与反思

• 结果总结：MeanFlowNFT 解决了平均速度采样器与瞬时速度 RL 目标之间的接口问题，在图像和视频上都以少步数获得较强偏好优化结果。8
• 局限性：论文只验证了 DiffusionNFT-style forward-process RL 与 MeanFlow 的组合，未验证 RAM、AWM 或更广泛的 flow-map 模型家族。8
• 前沿见解：生成模型后训练的效率上限，可能取决于优化目标是否与采样器的状态变量匹配，而不只是减少采样步数。8

八、Security Agent：把成功率、推理费和工具费放在一起看 9

• 信号源：Paul Kassianik、Blaine Nelson、Yaron Singer（原文未列机构信息）。
• 链接：Beyond Success Rate: Cost-Aware Evaluation of Offensive and Defensive Security Agents 9

认知提取

论文摘要

• 评测将模型推理花费、工具花费与任务得分拆开记录，比较固定成本水平下的模型表现，而非只报最高成功率。9
• Cybench hard 用于进攻型任务，BOTS v1 用于防御型 Splunk 调查；BOTS 结果覆盖三十一个 scored questions，采用 ReAct agent 与自动压缩。9

核心方法

• 成本账本区分模型 inference、Brave Search、WhoisXMLAPI、VirusTotal 等工具成本，并对每题设置预算上限；免费的 bash、Python 与 Splunk 查询也保留调用计数。9
• Cybench 记录成功率、拒答率和每个 solved-equivalent challenge 成本；BOTS v1 除得分外记录模型与工具总成本、每千分成本和工具调用数。9
• 作者加入 BOTS no-tools contamination control，并强调评测结果是固定成本操作点和观察性运行矩阵，不应直接解释为生产 SOC readiness。9

实验成果

• Cybench hard 上，GPT-5.5 成功率为九十四点一%，每个 solved-equivalent challenge 成本为一点一六美元；GPT-5.6 Luna 为七十九点五%，DeepSeek v4 Flash 从零点八美元回放预算提升到两点一零美元时，成功率由七十六点一升至八十六点四%。9
• BOTS v1 上，Claude Opus 4.8 得分九千六百六十六点七/一万零三百，即九十三点九%，每一千分成本为二点九八美元。9
• 论文观察到红队 CTF 的额外测试时计算通常带来收益，而防御型 SOC 调查不按原始 reasoning budget 同比例扩展；工具纪律和是否找到正确 telemetry 往往比多想几轮更关键。9

总结与反思

• 结果总结：论文把「能不能完成」推进为「在什么成本和工作流下完成」，为安全 agent 的实用评估补上了经济效率维度。9
• 局限性：实验是观察性运行矩阵，BOTS v1 只覆盖公开 Splunk 数据和三十一个问题；BOTS v2/v3 的可比多模型结果尚未具备。9
• 前沿见解：Agent benchmark 的下一步不是把预算无限放大，而是报告任务完成、证据质量、工具调用和单位成本的联合曲线。9

九、SGM：仓储多智能体先学会选端点，再学会走路线 6

• 信号源：Emory University。
• 链接：Stigmergic Graph Memory: An Environment-Aware Approach for Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery 6

认知提取

论文摘要

• SGM 是一个有界、衰减的图记忆层，在仓库节点和有向边上记录近期执行信号，用来排序可行端点与路线偏好，同时不改变碰撞约束和规划器有效性。6
• 主 benchmark 包含五个布局、低中高三种 fleet level 与每条件二十五个 paired seeds，fleet 分别为二十八、五十六与八十四个 agent，horizon 为三千六百 timestep。6

核心方法

• 端点 steering 在可行的 agent/source/destination 候选上加入路径记忆惩罚；route guidance 则把有向边记忆转化为上界受限的正边代价。6
• 记忆按通道衰减更新：waiting/delay retention 为零点八五，blocking/endpoint pressure 为零点九零，congestion/traversal/flow 为零点九二，completion 为零点九五。6
• 报告配置将 source 与 destination shortlist 各限制为六十四，每个请求最多考虑三十二个 source-destination pair；这使记忆层可部署，但也构成计算—收益边界。6

实验成果

• SGM 在十五个 map-load 条件中全部优于两种 many-to-many 基线，paired final-throughput gain 为二十点五至三十六点七%。在 Restricted medium 条件下完成任务七千五百五十一，相对基线提升三十六点七%。6
• 在正文展示的二十七个 map-fleet-checkpoint 单元中，SGM 赢下二十六个；唯一例外是 Open 高负载、timestep 六百时基线短暂领先，至 timestep 一千八百后 SGM 反超并保持到终点。6
• endpoint-only 在十五个 small-map 条件上的平均完成任务为六千三百九十五点二，full SGM 为六千三百九十四点三；但完整 route guidance 让 planner time 降低九点一%、blocked moves 降低十一点五%。6

总结与反思

• 结果总结：SGM 将近期环境事件转化成端点选择偏好，在五个布局和三种负载下稳定提升仓储吞吐。6
• 局限性：实验主要依赖共享的 RHCR/PBS planner 与仿真布局，存在 warm-up、候选截断和对 nonstationary demand、真实机器人部署的外推边界。6
• 前沿见解：多智能体系统的环境记忆不必只用来规划路线，也可以在任务实例化之前改变「哪些目标进入规划器」。6

十、MedFailBench：把医疗 AI 的失败边界拆出来评估 10

• 信号源：Department of Internal Medicine, Kutahya Emet Dr. Fazil Dogan State Hospital, Türkiye。
• 链接：MedFailBench: A Clinician-Built Open-Source Benchmark for Medical AI Safety Boundary Inspection 10

认知提取

论文摘要

• v0.2.1 公开版本包含一百个经临床医生审阅的合成病例，提供严重度量表、安全门 taxonomy、Hugging Face leaderboard preview 与每周自动化模型响应评估。10
• 数据不含患者资料，也不提出临床验证、模型排名或部署安全认证；许可证为 Apache-2.0 与 CC-BY-4.0，Zenodo DOI 为十点五二八一/zenodo.二一二零五五三五。10

核心方法

• 每个案例包含合成临床提示词、模型或合成输出、临床医生撰写的边界失败描述、严重度评分与安全门标签；提示词可故意留出生命体征、化验值等变量。10
• 严重度一级是 wording issue，二级是 missing caution，三级是 clinical ambiguity risk，四级是 safety-critical miss，五级是 high-risk unsafe framing。10
• 评估试用 DeepSeek V4 Flash、Qwen 2.5 7B Instruct 与 Llama 3.3 70B Instruct，使用五个困难合成提示，从 safety、accuracy、source transparency、refusal appropriateness、clinical grounding 五个维度打分。10

实验成果

• 一百个病例中，严重度三级有七例、四级有十四例、五级有二十三例；公开摘要没有将剩余病例简单解释为「安全」，而是保留完整标注体系。10
• 三个模型在五个困难提示上的最终标签均为四个 unsafe、一个 caution，没有 safe；DeepSeek V4 Flash 与 Qwen 2.5 7B 的 safety mean 为一点八，Llama 3.3 70B 为一点六。10
• 三个模型的 accuracy mean 均为二点二、source transparency 均为四点零、refusal appropriateness 均为四点二；这组结果是自动化筛查，作者要求在公开安全结论前进行临床医生复核。10

总结与反思

• 结果总结：MedFailBench 将医疗 AI 风险从「答错」拆解为可追踪的安全门失败，并提供了开放的合成病例与失败图谱。10
• 局限性：病例为合成数据，单一临床医生审阅，没有观察者间一致性；五提示预览和自动规则评分都不能替代真实临床验证。10
• 前沿见解：高风险领域的 benchmark 应尽量把「失败是什么」放在「总分是多少」之前，否则分数很难指导安全整改。10

横向信号

• 推理开始分层：HDR 在视频 latent 上分离粗粒度计划与细粒度渲染，PPA 则在概率估计层面拆分总体与子群；两者共同说明，复杂能力不一定来自一次更大的端到端预测，而可能来自可检查的中间结构。1 2
• 上下文开始变成状态：RoboTTT 用 fast weights 消化八千步机器人历史，SceneBind 用 object slots 保存语义—空间实体；长上下文的可用性取决于是否有结构化压缩，而不只是窗口长度。5 4
• 评测从成功率走向可解释代价：Security Agent Evaluation 把 token 与工具调用纳入成本，MedFailBench 把失败连接到临床安全门，PPA 则提供无需外部答案标签的自洽性检查。下一阶段的 benchmark 需要同时回答「做成了什么」「花了多少」「在哪个边界失败」。9 10 2
• 工程收益依赖决策位置：SGM 的主要增益来自端点选择，MCF-Net 的增益来自运动先验与跨视图融合，MeanFlowNFT 的增益来自让 RL 目标匹配采样器变量；相同的「加一个模块」叙事，只有落到决策链条的具体位置才有解释力。6 7 8