日常在电脑上跑本地大模型时，最让人头疼的往往不是模型跑不起来，而是显存莫名其妙被占满。打开 Windows 任务管理器，往往只能看到一个笼统的数字——”GPU 内存 15GB”，却说不清这 15GB 里到底装了模型权重、KV 缓存，还是被浏览器或系统界面偷偷吃掉了。即便是英伟达的 GPU 活动监视器，通常也只列出正在占用显卡的程序名称，信息依旧有限。

微软资深开发者、现任微软与 GitHub 副总裁兼技术成员的斯科特·汉塞尔曼（Scott Hanselman）近日发布了一款名为 gputaskman 的开源工具，正是想补上这个缺口。

按进程看清每一分显存

gputaskman 可以按进程展示 GPU 使用率、显存占用、温度、功耗、时钟频率、编码器与解码器活动，以及 PCIe 流量等数据。对于在本地运行大语言模型的用户，它还能识别 LLM 进程，并显示模型名称、运行时、模型权重、量化方式、层数和显存占用等细节，帮助判断本地 AI 任务对显卡的真实压力。

工具还支持把监控结果导出为 JSON 快照，并通过 diff 对比前后两次快照，直观看到加载模型或调整上下文长度后显存的变化，方便排查内存泄漏或评估模型加载成本。它支持 Windows、Linux、WSL 以及搭载 Apple Silicon 的 Mac，不过各平台可显示的指标略有差异。

仍是早期实验品

汉塞尔曼长期活跃于 .NET、开源与 AI 开发工具领域，拥有 30 多年编程经验，今年 4 月还曾推出将 macOS “点击壁纸显示桌面”功能移植到 Windows 的 PeekDesktop 工具。他强调，gputaskman 目前仍属于早期实验性软件，部分试用者反馈 GPU 温度偶尔会长时间停留在同一数值、未能正常刷新，实际体验也可能因硬件和平台而异。项目已发布于 GitHub，开发者可前往仓库获取。

和许多把 AI 能力铺到各平台的厂商一样，苹果也因占用存储空间而受到诟病。在 macOS 26 上，Apple Intelligence 需要最多约 7GB 空间；到了 macOS 27，这一数字显著上升——苹果官方表示，在新款 Mac 上，最新模型最多可能占用 14GB。

一款开源工具走红

作为回应，独立开发者 Om Lahore 于上周晚些时候在 GitHub 上发布了名为 RemoveMacAI 的项目，承诺可以”在 macOS 27 上关闭 Apple Intelligence 并删除已下载的模型”。

据 Lahore 介绍，该工具通过配置描述文件，套用苹果自家的限制密钥来关闭 Apple Intelligence 相关功能；同时使用苹果的资产服务删除已下载的模型，并阻止 macOS 再次下载它们。

它到底关掉了什么

工具关闭的功能包括：Siri（含”嘿 Siri”与菜单栏图标）、写作工具、Genmoji、Image Playground、ChatGPT 扩展，以及邮件、信息、Safari、备忘录和通知中的摘要功能，邮件智能回复、行内文本预测、空间照片、照片清理与 Xcode 的预测代码补全。

被删除的模型涵盖：Apple Intelligence 基础模型，以及图像生成、Genmoji、空间照片、照片清理和 Xcode 代码补全所用的模型。

据 Lahore 说明，运行后听写功能仍可正常使用，因为它是一项独立设置，其语音模型不会被移除；整个过程也可逆向恢复。

下手前要想清楚

9to5Mac 提醒，对于存储空间紧张、尤其是 256GB 款 Mac 的用户来说，腾出 12GB 以上空间确实有实际意义；但作为非官方第三方工具，它依赖配置描述文件、限制密钥和系统服务，苹果随时可能改动底层机制。未来一次 macOS 更新，就可能让该工具的某些部分失效，甚至给用户留下意料之外的行为，直到项目更新为止。

英特尔为其免费开源的游戏性能监测工具 PresentMon 发布了 2.6.0 版本。据 VideoCardz 发现、IT之家 9 月 26 日报道，本次更新的核心亮点是将监测工具自身造成的系统开销大幅压低：官方称高负载场景下 CPU 占用降低 78%，同时新增“Game Experience（游戏体验）”监测覆盖层，集中呈现与画面流畅度和动画表现相关的指标。

监控工具自己也要“少添乱”

性能监测软件的一大痛点，是它自身也会吃掉 CPU、GPU 资源，进而干扰被测游戏的帧率与延迟数据，导致基准测试出现偏差。PresentMon 2.6.0 重点优化了后台服务：调整了 Windows 事件跟踪（ETW）数据的刷新机制，把部分无需高精度计时的后台循环改为更低频率的 Sleep 等待方式，使高负载下 CPU 占用减少约 78%，移动平台同样受益。

在空闲状态，当软件未主动监测或轮询遥测数据时，诊断日志刷新会被暂停，待机 CPU 占用率从约 0.003% 降至接近 0%，实现基本无感的后台运行。

面向玩家的“游戏体验”覆盖层

新版本新增 Game Experience 预设覆盖层，聚焦玩家实际能感知的画面质量：聚合与动态画面观感、动画平滑度相关的性能指标，帮助玩家更直观地评估流畅度，减少“帧率很高但画面卡顿”的数据误判。

界面交互也有所改进：此前无法使用的监测指标会直接消失，现在则保留在列表中并以灰色显示，同时提示不可用原因（如当前硬件不支持、对应 API 未提供或本版本尚未支持），方便排查。

多显卡与专业分析能力

在多显卡环境下，用户可同时显示多个图形适配器的遥测数据，并针对每项指标分别选择不同设备的数据来源。

面向游戏评测人员与开发者，2.6.0 增加了多项精细化分析能力：支持通过 ETW 跟踪 DirectX 12 管线状态对象（PSO）编译全过程，记录编译次数、单次耗时与管线忙碌占比，并写入逐帧数据与 CSV 输出——这有助于定位 DX12 游戏瞬时卡顿、帧时间毛刺的底层原因。新版还支持更新的 Windows DDI Flip 事件，记录每次画面翻转的时间戳、已完成与丢弃的翻转事件，并为 CSV 输出增加 SourceID、LayerID 等显示元数据，便于分析多屏、多平面合成场景。

兼容性与获取

PresentMon 2.6.0 兼容 Windows 10 与 Windows 11，支持 DirectX 9/11/12、OpenGL 与 Vulkan 应用，可适配 AMD 与英伟达显卡，并兼容 ADL、NVAPI、NVML、IGCL 以及 WMI 等多种遥测接口。英特尔还改进了通过 AMD ADL 接口统计专用显存占用的准确性，并修复了自动目标识别失败、服务重启异常、多实例启动冲突等稳定性问题；实验性的 FlashInjector 功能被移除，以简化项目维护。该工具全程免费开源，可前往英特尔官方 PresentMon 页面或 GitHub 获取。

英国格拉斯哥大学牵头的研究项目 PHAWM 发布了一款免费工具，帮助机构、政策制定者与公众在享受 AI 应用红利的同时，识别其潜在危害。该工具是”参与式危害审计工作台与方法”（Participatory Harm Auditing Workbenches and Methodologies）项目的首个公开成果，旨在回应各行业快速扩张的 AI 应用对严格风险评估的迫切需求，也与欧盟 2024 年出台的《人工智能法案》等寻求平衡创新与保护的监管方向相呼应。

PHAWM 的开源工作台让不具备深厚 AI 背景的用户，也能对任何 AI 驱动的应用做一次深度”体检”。它尤其会把通常被排除在审计之外的群体——即那些会被 AI 决策影响的人——拉进流程，从而产出对终端用户更友好的结果。工具及其配套框架均公开发布、可免费下载。

四步审计，给 AI 打分

该工具通过一套四阶段流程，系统收集各方对某个 AI 应用的多样化视角。首先，审计发起者用通俗、非技术语言描述该 AI 系统；其次，邀请包括系统使用者及受影响者（如医疗 AI 的患者、公众）在内的相关方参与；接着，参与者结合自身关切与切身经历，对 AI 应用的影响对齐审计；最后，发起者汇总各方数据与洞见，识别风险点，并据以制定改进行动方案。AI 应用将依据每位参与者设定的标准获得”通过”或”不通过”的评级。

该项目由格拉斯哥大学计算科学学院 Simone Stumpf 教授领衔，获英国负责任 AI 机构 RAi UK 350 万英镑资助，汇聚了 7 所英国高校的 30 余名研究者与 28 家合作机构。Stumpf 表示，生成式与预测式 AI 已在住房、就业、金融、警务、教育与医疗等领域影响决策，却也可能带有偏见与失真等缺陷，”在关键服务中构建会放大不公平结果的 AI 应用之前，必须由人类仔细监控并定期审计”。

从”用了再说”到”先审再用”

工具的研发依托与医疗、文化遗产等领域合作方的共同设计工作坊。公共卫生苏格兰（Public Health Scotland）与英国国家医疗服务体系（NHS）国家服务苏格兰分署参与了健康用例。PHAWM 团队正继续与四个重点领域的代表完善工具。Stumpf 补充说，这套方法提供的是一种务实、以社群为中心的 AI 现实影响评估路径，既能审计机构自研的 AI 应用，也能在采购现成 AI 产品前判断其是否合用，”从如此多不同角度深入审视，将帮助机构做出真正知情的取舍”。

2023 年初，摄影师 Jingna Zhang 与一小队志愿者开始维护一个名为 Cara 的图片分享与作品集应用。至今它已吸引约 150 万名艺术家入驻。人们聚到这里，是因为共同反对用自身作品未经授权训练人工智能模型，并希望在不受大型科技公司剥削的前提下展示创作。Cara 会过滤 AI 生成图，并提供名为 Glaze 的工具，试图通过”伪装”图像风格来干扰爬虫的模仿。

八月的三次”收割”

然而，彻底阻止爬取几乎不可能。就在 2026 年 8 月，Cara 遭遇了三次大规模抓取，服务器费用骤增，也让从 Instagram 等平台迁来的创作者感到不安——毕竟在那些平台上，内容会被明确定性为可用于训练的数据。

第一次发生在 8 月 13 日：一名 Reddit 用户以”MandarinDawnPoppy994″为名，在 r/DefendingAIArt 版块发布了一个包含 1200 万件作品、体积达 12TB 的压缩包，几乎覆盖了 Cara 全部公开图像。他在事后删除的帖文中称”这是个有趣的项目”，并说整个过程花费不到 10 美元。

第二次，另一名抓取者拉走了约 850 万条链接及用户名、标题、标签等元数据，上传到 AI 开发者平台 Hugging Face，账号名为”CaptiveDreamer”。在大量下架请求下，Hugging Face 表示会通知该用户删除个人元数据，但无法移除链接本身，因为”这里没有托管任何作品副本”。

第三次在 8 月 22 日：又有抓取者获取了 12.3 万张图片，连同含个人信息的文字帖与用户简介，发布到名为 Academic Torrents 的站点。

从”爬手”到盟友

戏剧性的一幕出现了：掀起这轮风波的始作俑者，在被 Zhang 对峙后道歉并删除了数据集，转而同意与她合作开发一款开源的艺术家防护工具。此人现以网名”Heft”活动，是一名北美学生，有软件背景、对数字存档感兴趣；因遭遇人肉搜索与死亡威胁，他要求仅以网名示人。Heft 对 WIRED 解释，最初抓取 Cara 只是个技术项目，并无公开之意，但”愚蠢地决定去 Reddit 上引战”，”被评论区的节奏带跑了”。看到有人因这次抓取而恐慌、甚至删光整个作品集，他才意识到伤害之深，坦言”回过头看，不仅针对 Cara，连发帖的方式都既残忍又欠考虑”。

如今他加入 Cara 的 Discord 担任”排障员”，向团队解释哪些修补方案行不通，指出允许爬取的结构性弱点——用 Zhang 的话说，他”会花时间解释，某些工具或设计他几分钟就能攻破”。

更大的战场

Heft 还提到，1200 万张图远不足以训练一个图像模型，商业实验室多从 LAION 等开放组织的大规模网络抓取中取材。Zhang 则正参与两起集体诉讼：一起针对 Stability AI、Midjourney 等，另一起针对 Google，均指控其图像生成工具在受版权保护的作品上完成了训练。为筹措法律费用，她发起的 GoFundMe 目标 12 万美元，截至报道时（周四）已筹得逾 10 万美元。

自 2026 年 8 月初起，Anthropic 开始为其模型 Claude 生成的文本嵌入一种”难以察觉的隐形水印”。然而就在功能上线后不久，一批开发者连夜造出了专门”清洗”这些标记的开放工具，一场围绕 AI 内容标识的拉锯战就此展开。

水印如何工作

据 Anthropic 介绍，这套水印并不在文本中留下可见字符，而是通过 Claude 在选词上的统计规律形成”数字指纹”——当多个同义表达都合适时，模型会偏向其中一个，从而在输出中留下机器可识别、人类却难以察觉的痕迹。由于特征附着在文字本身，即使用户复制粘贴，标记也会随之保留。

Anthropic 表示，此举是为了履行其在欧盟《人工智能法案》（AI Act）下的承诺。该法案要求模型提供方对合成文本做出机器可识别的标记，违规企业最高可能面临年度营业额 3% 的罚款。今年 7 月，Anthropic 与 OpenAI、微软、Meta 等约 190 家机构共同签署了欧盟的透明度行为准则。

反弹为何来得这么快

许多用户和专业人士担忧，即便只是用 Claude 做校对、翻译或总结，隐藏标记也会随最终内容一起传播。一些人因此取消了订阅。据美国地区搜索趋势，”AI watermark remover”（AI 水印移除工具）的搜索热度环比上涨约 60%。

开发者反应迅速。常驻巴黎的科技创业者、AI 电商工具 Memo 创始人 Guillaume Meyer 在公告后数天内就发布了开源项目”Watermarks Remover”。该工具会清除隐藏字符与元数据，再在不改变原意的前提下重写文本，从而破坏承载水印的统计性选词模式。Meyer 称初版大约花了 5 小时开发，项目在 GitHub 上已获得超过 1.4 万个 Star。他也坦言，工具无法保证百分之百去除水印。

与此同时，AI 教育者 Sabrina Ramonov 在社交平台分享了免费的浏览器端”Watermark Remover”，宣称可从文本、PDF、Word、网页、图片及数据文件中清除隐藏的 AI 标记；常驻东京的开发者 Ansh Aneja 也在公告当天做出针对 Claude 的移除工具，随后放出名为 MarkScrub 的本地开源版本。

技术局限与法律灰色地带

支撑这套水印的技术名为 SynthID，由谷歌开发，自 2023 年起便用于其 AI 生成内容的标识。苏黎世联邦理工学院研究员 Thibaud Gloaguen 指出，水印技术长期存在固有局限——”总会有办法移除水印”，比如对整段文字重新措辞。

法律层面同样模糊。欧盟要求提供方的标识系统能抵御常见修改与对抗性操作，但并未明确禁止第三方开发或尝试移除水印。不过，若用户利用这类工具将 AI 生成内容伪装成人类创作，则可能触碰 Anthropic 禁止”冒充人类”的服务条款。随着 Anthropic 计划在下一代模型发布时同步推出文本检测接口，这场”加水印”与”去水印”的博弈预计还将升级。

（本文综合 Business Insider、WIRED 等报道。）

为什么做成一个「离线」本子

SugarTrack 的开发者在介绍中提到，自己做这个工具的起因，是为了在帮身边人记录血糖时，不必再反复填写纸质表单和笔记本。任何处在相似处境的人都可以使用它。

应用明确把隐私放在第一位：SugarTrack 不连接任何服务器、不要求登录，也不会把读数发送到任何地方。数据库就存放在手机上，即便手机处于离线状态，应用依然可以正常使用。除非用户自己手动导出备份，否则不存在云端同步。需要把数据带去复诊时，可以用「导出给医生」功能生成 PDF 或 CSV 文件，或在设置里做一份本地备份。

它能记什么

记录一次测量时，可以附带时间、测量场景（空腹、餐前或餐后、睡前、随机）、一段可选备注，以及一张可选的饮食照片。最新的读数会显示在首页，并按照用户自行设定的目标范围用颜色区分，一眼就能看出是否超标。

应用还提供历史记录与趋势曲线，方便观察一段时间内的变化；可以登记用药情况与糖化血红蛋白（A1C）结果；支持设置一个每日提醒，避免漏测。单位可在 mg/dL 与 mmol/L 之间切换，目标上限与下限都由用户自己设定。

怎么装到手机上

SugarTrack 以安卓 APK 形式分发，当前版本为 1.0.0 生产构建。在安卓手机上点击下载按钮后，按系统提示允许「安装未知应用」，再点安装即可打开使用。它是免费的，开发者也表示，这只是计划中的一系列健康与生活记录工具里的第一个，后续同类应用同样会坚持离线、端侧、无账号、无订阅的思路。

需要提醒的是，SugarTrack 是一个记录本，不是血糖仪，也不构成医疗建议。读数来自用户自己的血糖仪，具体数值意味着什么，应当咨询医生。

来源：SugarTrack 官方项目页（Hacker News 收录）

一、认识 DLSS Enabler

DLSS Enabler 4.5.0.0 由开发者 Artur Graniszewski 发布，是一款免费开源工具，通过替换 DLL 并接入 Nvidia 的 Streamline 接口，在支持的 DirectX 12 游戏里解锁多帧生成。它还带来「混合帧生成（Hybrid MFG）」：中间帧仍由 Nvidia 原生 DLSSG 生成，其余帧交给 AMD 的 FSR 3 补齐，因此不必为了高倍数牺牲原生帧生成。

二、用管理器一键安装（推荐新手）

手动往游戏目录塞文件很麻烦，且要求游戏自带 Streamline 2.11.x 以上文件，否则 5/6 倍选项会灰显。更省事的做法是用社区出的 DLSS Enabler Manager：

1. 到该工具的 GitHub 仓库下载 DLSS Enabler Manager。
2. 运行后点击「Quick Install」，它会自动扫描已装游戏、下载对应 Streamline 组件并完成安装。
3. 如需卸载或更新，面板里也提供了一键操作，还能直接打开游戏安装目录查看被改了哪些文件。

三、进游戏开启倍数

1. 启动支持 DLSS 帧生成的游戏。
2. 按波浪键（~）呼出 OptiScaler 面板。
3. 在「MFG Mode Override」里选择 1x 到 6x 的倍数。

需要提醒的是，倍数越高，系统延迟也会随之上升。作者在自己的 RTX 4070 Ti Super 上记录到：平均帧率从 1 倍时的约 96 帧一路涨到 6 倍时的约 351 帧，1% 最低帧也从 86 帧提升到 172 帧，代价是系统延迟从 33 毫秒左右增加到 37 毫秒左右。5 倍、6 倍下还容易出现重影与伪影，可打开面板里的「ghostbuster」开关缓解。该工具依赖游戏本身支持 DLSS 帧生成与 DirectX 12，不仅覆盖 40 系，RTX 20 系、30 系等更早的显卡同样受益。它是社区给老卡用户的礼物，但是否值得为帧数牺牲一点响应，仍看个人取舍。

来源：XDA Developers

一、NixOS

最知名的不可变发行版，2003 年从 Nix 包管理器发展而来。它用自家的 Nix 语言写「配方」，声明软件的来源、依赖和编译参数，整个系统靠一个配置文件就能完整重建。安装走常见启动盘加图形向导，并不难上手。

二、Fedora Atomic

源自 2014 年，现在面向桌面叫 Fedora Atomic Desktops。它按桌面环境分版：GNOME 版叫 Silverblue，KDE Plasma 版叫 Kinoite，还有 Sway、Budgie、COSMIC 等版本。底层用 rpm-ostree，基础系统作为整镜像原子更新，RPM 包叠加其上，因此更新要重启切到新镜像；图形应用推荐用 Flatpak 安装，自带沙箱与回滚。

三、Universal Blue

基于 Fedora Atomic，三个主力变体：Aurora（KDE）、Bluefin（GNOME），以及面向游戏的 Bazzite——它基本能平替 SteamOS，借助 Valve 的 Proton 兼容层运行 Steam 游戏。官方仓库保留 90 天镜像，足够你慢慢评估新版本。

四、Endless OS

主打离线、低成本的不可变系统，用 OSTree 管理 Flatpak 应用，更新不会搞崩系统；它还省掉了多余的恢复分区，更省磁盘。定位像「像用手机一样用电脑」，简单安全。

五、openSUSE MicroOS

GNOME 版叫 Aeon，KDE 版叫 Kalpa。基础很小、应用多从 Flathub 装；/etc 下的配置用 Btrfs 文件系统做快照（写时复制），支持事务更新，出问题时重启回旧快照即可。

注意事项：不可变系统对第一次从 Windows 转 Linux 的人，可能多一道学习成本——应用多用 Flatpak 或容器，系统改动受限。但换来的稳定与安全，对受够「系统焦虑」的人很值。想试，从上面任一款起步都行。

来源：How-To Geek

一位长期做企业 IT 的撰稿人分享了一套解法：用开源的 FOG（Free Open-Source Ghost）搭一台网络镜像服务器，让电脑像有了「撤销键」——他把一台故意弄崩的 Linux 机器，16 秒就还原回了原样。

一、准备 FOG 服务器

1. 装一台 Ubuntu Server 24.04 LTS，分配 2 个 vCPU、2GB 内存、20GB 系统盘，再挂一块独立的 80GB 数据盘，专门用来存镜像。
2. 把数据盘挂载到 /images 并写进 /etc/fstab 持久化：

sudo mount /dev/sdb1 /images

在 fstab 中加入：LABEL=fog-images /images ext4 defaults 0 2

1. 安装 FOG 1.5.10.2254，它会自动拉起 Dashboard、数据库、TFTP、NFS 与存储等组件。

二、把恢复网络隔离出来

PXE 网络启动依赖 DHCP 分配地址。若不隔离，客户端会从你家里局域网的 DHCP 取地址，根本进不了 FOG。做法是单独建一个仅主机网络（如 VMnet7）并关掉它的 DHCP，FOG 服务器一块网卡走 NAT 下软件包，另一块接这个隔离网（例如 192.168.77.2/24）。

这里有个坑：FOG 用的 Kea DHCP 在 Ubuntu 上可能被 AppArmor 拦住——因为 /etc/kea 目录属主是 _kea:_kea，而以 root 启动的守护进程却被拒读配置。修正只需两句：

sudo chown root:_kea /etc/kea

sudo chmod 750 /etc/kea

三、注册并抓取「黄金镜像」

1. 客户端从网络启动，Kea 分配地址与引导文件，TFTP 传入 iPXE，进入 FOG 菜单选「Quick Registration and Inventory」，按网卡 MAC 自动注册。
2. 在 Dashboard 把该主机关联到一枚镜像（如 linux-mint-golden），镜像设置选「单盘-可调大小」、包含所有分区、用 Partclone 加 Zstandard 压缩。
3. 排程「立即」捕获。FOG 只复制已用区块，一块 32GB 的盘实际只占约 3GB，抓图不到一分钟。

四、崩了就一键还原

在 Dashboard 给注册主机建一个「部署」任务——注意别误建「捕获」任务，否则好镜像会被覆盖。下次 PXE 启动，FOG 自动重建分区表与 EFI，把文件系统原样写回。前面那位撰稿人把 EFI 引导目录改名弄崩后，正是靠这一步 16 秒救回。

注意事项：FOG 需要服务器、独立存储、DHCP/TFTP/iPXE/NFS 和隔离网段，不是几分钟能搞定的轻量方案；还原会重启客户端、中断当前系统；它也不是增量备份，同名镜像再次捕获会覆盖，可在 Dashboard 改名做版本管理。物理机还要额外处理驱动、固件与 Secure Boot。但它换来的是：一台坏掉的电脑，只要网启正常，就能退回你上次存好的状态。

来源：MakeUseOf