智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？这是「AI 器物志」的第23篇文章。苹果前不久刚发的新 Mac，再次刷新了「AI 电脑」的性能预期。小巧的 Mac mini 被官方直接定义成了全天候跑 Agent 的生产力工具，而专业级的 Mac Studio，更是直接给到了最高 512GB 统一内存。不过，它们真正「强」的地方，藏在一个过去大家都不怎么关心的参数里——内存带宽。标准版 M6 的统一内存带宽来到 170GB/s，M5 Pro 版本推到了 307GB/s，顶配的 M5 Ultra 更是直接跨过 TB 级大关，干到了1.2TB/s。为了配合这次新品，苹果还给 Mac mini 拍了一支「牛来」宣传片，让小巧的银色方盒子长出了粗壮的肌肉手臂。无独有偶，就在新 Mac Studio 发布前一天，小米公布的端侧 AI 加速芯片玄戒 O100，同样把内存带宽做到了 1.22TB/s；而英伟达目前最新的消费级旗舰显卡 RTX 5090，凭借 32GB GDDR7 显存，带宽更是顶到了接近 1.8TB/s。桌面 SoC、端侧专用 NPU 与独立 GPU 的架构路径大相径庭，但无论是做电脑的、做手机芯片的，还是做显卡的，大家都在不约而同地干同一件事——让内存里的数据跑得更快。AI 算得越来越快，也越来越容易「吃不饱」芯片厂费这么大劲去拼带宽，说到底，是因为今天的 AI 越来越能算，同时也越来越容易被内存「饿着」。这里很多人的第一反应往往是：内存不就是看容量吗？大就是好，好就是大！其实容量和带宽完全是两码事。容量决定的是这台电脑能装下多大的模型，而带宽决定的，是这些数据每秒能以多快的速度喂给计算核心。大模型一旦跑起来，最消耗资源的往往不是单纯的计算，而是贯穿始终的「搬数据」。图｜LLM 预填充-输出示意｜NVIDIA我们平时在对话框里看到文字一个接一个往外冒，在自回归生成（Decode）阶段，计算单元每生成一个新 token，就必须把内存里几十亿、上百亿的参数权重完整读取一遍。就像后厨里手速极快的大厨，翻炒只要两分钟，但配菜师傅半天才能送来一盘切好的食材。大厨炒得再快，大部分时间也只能握着锅铲在灶台前干等。不管是 CPU、GPU 还是 NPU，现在都卡在这道坎上。算力一路狂飙突进，但内存通道的拓宽速度却跟不上。模型小的时候还能凑合，一旦上了几十 B、几百 B 的大模型，每吐一个词都要吞吐海量数据。计算单元再能算，也只能把大把时间耗在等内存喂饭上。这种现象在体系结构中被称为 memory-bound（内存受限）。图｜整理自互联网公开信息更快的内存，也更贵很多人看内存价格，直觉上总觉得「32GB 肯定比 16GB 贵，512GB 自然比 32GB 贵」。但如果把视线放进半导体供应链，真正的规律其实是：越大的内存越贵，但越快的内存，贵得呈指数级上升。要让海量数据跑得更快，不能只靠堆颗粒，还得用更宽的位宽、更高频的接口，以及极其复杂的先进封装与垂直堆叠。以今天 AI 服务器标配的 HBM（高带宽内存）为例，它把多层 DRAM 芯片垂直打孔堆叠（TSV），制造难度和芯片面积远超传统内存。这种对超高带宽的极端渴求，正在上游掀起一场全球性的「产能大迁徙」。TrendForce 的调查数据显示，由于 AI 数据中心对 HBM 和高规格服务器 DDR5 的需求暴增，三星、SK 海力士和美光三大存储巨头正在全力将有限的先进晶圆产能向企业级倾斜。这直接挤压了留给消费级 PC DRAM 的供给空间，即便在传统淡季，合约价格依然持续环比上涨。去年底，美光正式宣布逐步退出 Crucial（英睿达）消费级内存业务，把供应链资源全面倒向规模更大、利润更高的战略客户；而最近国内 SK 海力士的第三方品牌授权店终止运营，也折射出上游原厂对消费级渠道的冷落。图｜美光普通装机者面对价格犹豫不决时，一抬头才发现：自己加装一根内存条的预算，无形中正和全球 AI 数据中心抢夺着同一批先进晶圆。为了不让算力卡在数据搬运上，芯片界从不同维度给出了各自的解法：1. 物理加宽车道：GDDR7 与 HBM最直观的办法依然是「大力出奇迹」。RTX 5090 采用 512-bit 超宽位宽配合 GDDR7，硬把显存带宽拉到了 1.8TB/s；AI 数据中心则在 GPU 身边紧挨着塞进一圈 8 层、12 层的 HBM 堆栈。这条路简单粗暴，但代价极其高昂，属于用最贵的工艺换取极致的吞吐。图｜NVIDIA2. 把存储搬到计算隔壁：玄戒 O100 的 3D 堆叠既然平面走线太长会有延迟和功耗，那就向立体空间要效率。小米玄戒 O100 采用了晶圆级垂直堆叠（Wafer-on-Wafer），直接把两层 DRAM 晶圆压在 NPU 计算晶圆的正上方。物理距离缩短到了微米级，数据不用在电路板上长途跋涉，用超短的垂直互联一口气换来了 1.22TB/s 的端侧带宽。图｜小米3. 消除冗余搬运与外部高速扩展：统一内存与雷雳 5在系统架构层面，苹果的统一内存解决的是「避免无谓倒手」。传统 PC 里 CPU 内存与 GPU 显存各占一边，数据要在两块内存之间来回复制；而在 Apple Silicon 统一内存体系下，所有计算核心直接共享同一块内存池，省去了繁琐的跨总线拷贝——少跑一趟，本身就是在抢时间。图｜M1 Ultra 的统一内存架构｜Apple而当单台设备的内存装不下超大模型时，高速数据通道还在往机箱外延伸。M5 Pro 版本的 Mac mini 配备了 3 个雷雳 5 端口，支持将多台设备直接串成集群；而在 Mac Studio 上，通过雷雳 5（最高 120Gb/s）和 RDMA 技术，4 台 Mac Studio 组建的分布式推理集群，能跑出接近单机 3 倍的吐字吞吐。图｜Mac Studio 集群｜Jeff Geerling4. 把计算搬到内存旁边：PIM 与存内计算再往前走一步，则是更大胆的颠覆：如果数据搬运代价太大，能不能干脆把计算挪到存储旁边，让数据留在原地？还是用前面后厨做菜来理解：GDDR7 和 HBM 是把过道拓宽；玄戒 3D 堆叠是把备菜台挨着炒锅放；苹果统一内存是共用一个主备料盒；而 PIM（Processing-in-Memory）和存内计算，则是工程师在琢磨——有些洗菜切菜的基础备菜工作，能不能直接在仓库里顺手做完，免得每次把整筐生料大老远端给大厨去折腾？PIM 会把部分计算单元直接塞进内存颗粒附近，避免数据反复回传；更进一步的存内计算（CIM），甚至尝试直接利用存储介质本身的物理特性完成矩阵乘加。尽管这类前沿架构在通用性和编译器生态上仍待成熟，但它指明了一个确定性的方向：未来的芯片设计，必须想方设法让数据少走几步路。绕了一大圈，AI 还是撞上了「内存墙」今天 AI 硬件折腾的这些问题，其实并不是什么新鲜事。我们现在使用的大部分计算机，仍然延续着经典冯·诺依曼架构的基本思路：存储和计算分离。数据放在内存里，处理器负责计算，需要用时再通过总线搬运。这种设计赋予了通用计算机极大的灵活性，但也埋下了一个三十年来始终无法摆脱的物理宿命：只要存算分立，数据就必须来回搬。早在 1995 年，计算机科学家 William A. Wulf 和 Sally A. McKee 就发表过一篇经典论文《Hitting the Memory Wall》（撞上内存墙）。他们敏锐地注意到，处理器的算力增速远快于内存带宽增速，两者的剪刀差持续扩大，处理器终将把越来越多时间耗在等待数据上——这便是著名的「内存墙」。图｜🔗 dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/216585.216588三十年过去，这堵墙从未消失，只是大模型的爆发以前所未有的速度把整个行业推到了它面前。计算机关于「快」的度量衡，也随之发生了变化。以前衡量芯片，大家盯的是发布会 PPT 上的 TOPS、TFLOPS 和跑分；但到了今天，算力再高，只要数据送不过来，芯片也只能原地空转。图｜Apple再回头看苹果那支 Mac mini 宣传片，小盒子上长出的粗壮肌肉胳膊，像极了过去几十年大家对「性能」最朴素的想象：芯片变强，就等于电脑又练出了一身肌肉，能扛更重的活。但在 AI 时代，肌肉练得再大，如果原料和养料供不上，庞大的身躯也只能原地干等。有意思的是，在这个连做张海报都能一键交给 AI 生成的时代，苹果这次给 Mac mini 拍摄宣传片，反而罕见地用了「古法手作」。从草图起步，到手工雕刻微缩模型、焊接机械联动结构，镜头里那些稍纵即逝的机械变形与视觉特效，背后大多真有一个可以拿在手里的实体道具。在全行业都在为纯虚拟的 AI 生成狂热时，苹果反倒花了大量「笨功夫」打磨实体质感。这恰好就像今天芯片底层的处境一样——无论上层的 AI 模型如何神乎其神，底层的硬件系统依然无法逃避最朴素的物理法则；想要数据跑得快，那些实实在在的通道、走线和晶圆工艺，终究一步都偷不了懒。过去几十年，我们想尽办法让计算机算得更快；而 AI 带来的新命题，则是如何让数据跟得上它。

我已经被机器人刷屏一周了。机器人刷新了人类百米纪录、「原地起飞」近三米、「害羞跑」的姿势火到海外、赛博张三丰腾空外摆 540°…….今年的世界人形机器人运动会更热闹了，来自六大洲 16 个国家的 666 支队伍，带着 2056 台机器人来到北京，比赛也从田径、武术等项目，一路延伸到家庭、酒店、工业和应急救援等真实场景。不过机器人在赛场上的翻车，大家笑笑就过去了。而机器人真正进入家庭后，可能就是打翻水杯、撞倒家具，或者把刚收好的衣服重新扯到地上，那就笑不出来了。真实的世界里没有固定的跑道和统一摆放的道具，杯子被人挪了一点，桌面多出一块抹布，原本训练好的动作就可能失效。把机器人这些试错搬进虚拟世界，正是当下世界模型想做的事。它试图还原一个符合物理规律的环境，让机器人真正在动手前先预演：手往左偏一点会不会抓空，夹爪提前闭合会不会碰倒杯子。但实际上不少世界模型无法实现可靠的「虚拟测试」。它们可能看懂了画面，却没有真正听从动作。推演时间一长，物体和位置开始漂移。虚拟世界里表现更好的策略，到了真机上也未必奏效。就在机器人开始从竞技场走向真实场景时，自变量机器人发布了自回归世界模型 WALL-SS。WALL-SS 构建的这座「虚拟训练场」终于突破了世界模型的瓶颈，动作能否真正改变结果，长任务中能否保持连贯，虚拟成绩能否经得起真机检验，都有了新的解法和答案。它可以推演持续60秒的倒水和物品整理任务，来测试不同动作的结果：按照不同的方式抓水杯，是抓空、碰倒水杯，还是成功抓起？研究团队还把多套机器人策略分别放进 WALL-SS 和真实世界测试，在虚拟世界里执行效果很好的动作策略，搬到物理世界往往也有好的结果。这就有意思了，机器人做的「梦」，开始能够用来练习和筛选真实动作。相关🔗项目主页：http://x2robot.com/pages/ss论文链接：https://github.com/X-Square-Robot/wall-ss/blob/main/wall-ss-paper.pdfGithub 链接：https://github.com/X-Square-Robot/wall-ss机器人「做梦」的方式，会决定现实里是否翻车世界模型是目前具身智能最受关注的方向之一。它可以理解成机器人脑中的预演系统。给它当前画面和一组准备执行的动作，它会预测接下来会发生什么。机械臂向左移动 1 厘米，杯子会被抓住还是被碰倒？抽屉已经打开，下一步应该继续取东西，还是先调整手腕角度？机器人可以比较多个未来，再决定采用哪条动作路径。机器人公司也可以把不同版本的动作策略放进世界模型测试。表现更好的版本再上真机，省下在真实世界测试动作效果的昂贵成本。问题是，很多世界模型很多时候更像一位过分乐观的导演。机器人训练数据通常以成功示范为主。如果模型看到的大部分夹爪闭合动作，后面都跟着物体被拿起，它就容易走捷径：只要夹爪闭合，物体就应该被抓起来。即使夹爪与物体之间还有明显空隙，生成画面里的物体也可能主动贴进夹爪。论文把这类现象称为类似「磁铁式抓取」的错误。这类偏差在跑步、跳舞等大动作里未必显眼，到了精细操作中却会直接决定成败。夹爪与杯把差几毫米，机器人可能抓空。插头角度偏了一点，也很难顺利插入接口。机器人从「会做」走到「做成」，往往就卡在最后几毫米。世界模型如果直接把这几毫米抹平，给出的未来越流畅，机器人越容易高估一套动作的可靠性。推演时间一长，还会出现新的麻烦。世界模型生成完一段画面后，还要把它作为下一段预测的依据。前面一点小误差，会在后续不断累积。物体可能慢慢偏离原位，夹爪与杯子的接触关系也会发生变化。只保留最近几帧，模型会忘记之前做过什么，但要是保留全部历史，计算量和显存占用又会持续增长。视频看起来逼真，不代表模型选出的策略真的更好。机器人研发需要知道，虚拟测试里的优胜者，到了真机上能不能继续领先。世界模型需要让不同动作确实通向不同结果，流畅画面只完成了最表面的一步。机器人怎么动，未来就该怎么变WALL-SS 预测接下来几秒的画面时，会先搭出一版「低清预览」。在这版预览里，模型先确定大方向：机械臂往哪里走，物体大概会怎么移动。随后，它把同一段画面一层层调清，补上物体轮廓、夹爪开合和接触位置。论文把这种从大轮廓到小细节的层级叫做「尺度」。已经生成的画面和发生过的动作，会成为下一段预测的历史，这就是「下一尺度自回归」。画面每清晰一些，动作也会再影响一次未来。手臂往左还是往右，会先改变低清画面里的运动方向。夹爪何时闭合，会继续影响清晰画面里有没有碰到杯子。一小段未来生成完成后，它会连同已经发生的动作一起进入记忆，成为模型继续往后推演的依据。过去一些世界模型更像在开拍前看一眼动作要求，但后面它还是容易依赖任务描述和视觉经验，把剩下的剧情把剧情自己脑补出来。WALL-SS 把动作和画面放在同一条时间线上。哪只夹爪在什么时候移动到哪里，头部相机和腕部相机应该看到什么变化，都要相互对得上。同一张初始画面配上不同动作后，模型会生成不同未来。夹爪偏离物体时，它需要表现抓空。路径碰到障碍物时，它也不能直接跳到任务成功的结局。结果怎么验证呢，WALL-SS 会固定初始画面，只换一条动作轨迹，看未来有没有跟着改变。模型如果只改变画面细节、始终生成同一个成功结局，很难在这项测试中获得高分。WALL-SS 在这项评测中得到 0.290，Cosmos3 为 0.044，其他模型则是0分。这项指标衡量模型对动作变化的敏感程度。两者之间的差距表明，WALL-SS 更愿意按照输入动作改变后续画面。模型愿意随着动作改变画面还不够。生成画面里的机械臂，也要真正走在给定路线上。在衡量这件事的「轨迹精度」上，WALL-SS 得到 0.539，是全部对比模型中的最高分。它的视觉骨干 InfinityStar 得分为 0.251。换成人话，虚拟机械臂既「听见」了动作指令，也更能沿着指令指定的路线移动。▲固定初始画面，只改变动作条件，三组分支会生成不同轨迹和不同未来。蓝线是给定动作，橙线是生成画面中实际出现的轨迹.这些能力也来自一批过去容易被丢掉的数据。研究团队保留了抓空、滑落、碰撞、重新抓取、人工接管和失败恢复等过程。其中一种采集方式，是先保留机器人发生错误的动作，再回到接近出错前的状态，由操作员执行一套纠正动作。如果训练数据里没有失败，世界模型很容易把「任务目标」误当成「必然结局」。做一分钟家务，机器人怎么才能不「断片」上面说的这些，只能保证机器人没有从第一步开始跑偏。而家庭任务往往包含多个连续步骤，打开抽屉、拿起物品、放进抽屉、再把抽屉关上，可能持续几十秒。机器人还要记住抽屉是否已经打开，物品目前在桌面还是手里。WALL-SS 没有让模型把每一帧都永远背下来。它会让记忆随着时间自动变得“模糊”。刚刚发生的动作保留更多细节：机器人几秒前有没有碰到杯子，夹爪是否已经闭合，都需要精确记住。更早的历史会被压缩。模型不必一直保存几十秒前每一帧的细节，只要记住桌上有哪些物体、它们大致在哪里、任务已经进行到哪一步。最初的观察画面会被保留下来，作为场景和物体身份的锚点。视觉历史被压缩时，对应的动作历史也会一起压缩。这就是「尺度压缩的长时间跨度记忆」，它像一份会自动整理的工作记录，刚刚发生的事情才保留详尽细节，更久以前的事情只留下摘要。模型不需要记住过去的每个像素，它只要了解哪些变化还会影响下一步。即便如此，预测画面的过程中仍不可避免地积累小的误差。机器人需要学会自己纠正误差。为此 WALL-SS 拿出了「逐尺度梦境强迫」的大招。训练时，研究团队会给历史信息加入扰动，要求基于有误差的信息，预测正确的未来。这相当于让机器人平时就在「有小错误的梦」里继续往下走，学会别把一个小错滚成整段任务崩溃。在长时测试中，WALL-SS 连续推演了 60 秒，轨迹误差、片段衔接、物体状态和视觉质量，都比对照模型更稳定。其中倒水任务包含接近水瓶、抓握、抬起、倾倒和放回等阶段。在 60 秒推演中，机械臂逐帧轨迹误差保持在画面对角线的 0.5% 以下。▲上方记录从接近水瓶、抓取、倒水到放回的连续过程，下方比较生成轨迹与给定轨迹只保留最近片段的版本，在 20 至 30 秒后开始明显恶化。去掉梦境强迫后，长期状态一致性也会持续下降。这就能验证一项持续 1 分钟的操作里，机器人仍能记得自己做过什么，能够稳定地推演未来。虚拟成绩，能不能替真机筛策略不过就算动作对了，记忆也没断片，虚拟世界仍然可能和现实存在偏差。你想如果一个机师只做过模拟飞行，你敢坐他的飞机吗？而 WALL-SS 则想了一个办法，是给自己的预测安排两位长期在线的「裁判」。在相同动作条件下，模型会生成多条未来支线。一个裁判会检查动作，比如画面里的机械臂是否按照给定方向移动，物体是否产生了对应变化。另一个裁判负责审核长期一致性，看机器人和物体的状态有没有漂移，前后片段能否接上，多个摄像头看到的世界是否一致。最后模型会根据评分调整下一次生成不同未来的概率，这套过程叫「视觉动力学的在线策略对齐」。简单来说就是用来专门优化视觉世界的变化规律。机器人控制器不会收到任务成功率奖励。参考模型约束和真实轨迹回放也会同时加入，防止模型为了获得高分而牺牲原有画面质量。对齐之后，动作跟随从 0.264 提升至 0.290，轨迹精度从 0.512 提升至 0.539，跨片段边界误差从 0.118 降至 0.104。动作与轨迹更贴近指令，前后视频也更容易接上，画面质量基本没有变化。我们直接看看论文里虚拟测试和真机测试的对比。研究团队选取 5 个不同训练阶段的 WALL-WM 策略，在 6 项任务、20 组匹配初始状态下，分别进入 WALL-SS 和真实机器人执行，共得到 600 对闭环结果。600 对实验中，有 527 对的最终成败一致。WALL-SS 在虚拟世界里选出的较好版本，有 89% 的优劣关系与真机测试相同。如果把 30 个「任务与策略版本」组合的成功率放在一起比较，虚拟结果和真机结果的相关系数为 0.926，平均绝对误差为 0.062。这个 0.926 衡量虚拟与真实结果的整体变化趋势，不能理解成单次预测有 92.6% 的命中率。▲左图比较虚拟与真机成功率，数据越接近对角线，代表两者越一致。右图比较 6 项任务中 5 个策略版本的虚拟与真机成.世界模型无需彻底取代真机测试，它只要能先筛掉较差的版本，就已经可以省下大量现实试错。WALL-SS 还在同一套系统中加入了动作专家。外部动作给定时，视觉生成器负责预测「这样做会发生什么」。需要模型自主行动时，动作专家可以根据当前状态生成下一段控制指令。两个部分共享已经确认的世界状态和动作接口。动作专家可以直接控制真实机器人。在论文的桌面双臂任务中，WALL-SS 的平均任务进度得分为 69.1。作为对比，π 0.5 为 49.6，DreamZero 为 44.1，LingBot-VA 为 34.0。模拟器负责预演，动作专家负责执行。两者在同一份世界状态上来回接力，形成「提出动作—预演结果—继续行动」的闭环。WALL-SS 主要作用在机器人认知和训练这一侧：怎样预演动作、记住长任务、评测策略。真正拧紧一颗螺丝、把插头稳定送进接口，还依赖关节精度、灵巧手、触觉和力控。世界模型可以提前发现哪条动作更可能失败，也能减少较差策略直接上真机的次数。末端执行器能否稳定落位，仍取决于整套软硬件的配合。具身智能的「ChatGPT 时刻」，看谁能更快走进现实前几年，人们还在关注机器人能不能站稳、跑起来。今年的赛场开始把衣物整理、家庭清洁、酒店服务和应急救援放进长流程任务。当机器人从舞台演示走向真实服务，行业判断技术的方式也会改变。一个成功 Demo 只是一张入场券。机器人能否重复完成任务，换个环境是否还能工作，模型每次更新要花多少真机成本，都会变得更重要。下一轮具身智能竞争，会看谁能让机器人学得更便宜、测得更可靠，并走进更多陌生环境。WALL-SS 给我们提供了一种具体的解法：动作必须真正改变预测结果，长任务中不能轻易失忆，虚拟策略排名还要接受真机验证。当世界模型能预测真机策略的

电影《奇异博士》里，奇异博士转动阿戈摩托之眼，可以让时间向前或向后流动，到了《复仇者联盟 3》，他又在与灭霸的对决前，提前看见了多种可能的未来。这是电影里的魔法，也是小鹏提供的现实。8 月 27 日，小鹏开了一个物理 AI 分享会，同时展示了第二代 VLA 的全新版本。这场沟通会最大的关键词是「时间」，小鹏给车上的模型加上一个「阿戈摩托之眼」：往回转，能回溯 30 秒的世界，向前转，则开始预判未来 6 秒会发生什么。汽车没有时间宝石，但有大模型加持，模型根据过去一段时间里累积的信息，计算出几种概率更高的后续状态，再为眼前这一刻选择动作。对智驾而言，拥有「时间线的记忆」，就能带来更加拟人化的操作。人在开车时，从来不只看眼前这一帧，你会根据前几秒的记忆判断后方路况，也会根据前车的减速和路边的岔口预判几秒后有可能出现的小电驴。从某种意义上说，驾驶不只发生在路面上，也发生在时间里。最新的小鹏第二代 VLA 全新 6.3.0 版本，即是一个在时间流中开车的模型，全新 VLA 将于 9 月开始面向所有 Ultra 和 Ultra SE 车型推送，小鹏 G9L Ultra 与 Ultra SE 将首发搭载，而单图灵芯片 Max 车型也将在 9 月获得第二代 VLA Lite 蒸馏版。驾驶没有单帧答案小鹏这次对新 VLA 的核心思路是让过去、现在与未来连在一起。Infini-VLA 负责记住过去。它的底层架构可以支持更长的时序，小鹏考虑驾驶任务与端侧计算量，将量产版本的历史记忆设置为 30 秒。也就是说它能记住过去 30 秒发生的路面状况，并将其带入到当下的判断中。小鹏在沟通会上展示了一段演示视频，前车在路中掉头时，车身后方一度露出可以穿过的空位，测试车没有立即加速，而是结合之前的运动过程，等待对方完成掉头后再向前。模型理解的是「前车正在掉头」这个持续发生的行为，不再只有「前方出现空位」这一帧画面。这有点像人与别人谈话时的短期记忆，人不会每听一句话就忘掉上一句，驾驶者也不会因为前车此刻横在路中，就忘记它前面做出了准备掉头的举动。如果说 Infini-VLA 让车辆不再忘记上文，Streaming Inference 「流式自回归推理」则负责缩短车辆理解当下的时间。按照小鹏的解释，模型可以边获取输入、边推理、边输出轨迹，不必等完整理解一段历史之后才开始动作。小鹏给出的数据是，这套流式推理让决策速度提升了 300%。同样地，这也类似人开车时，眼睛看路、大脑判断、手脚操作同时进行。遮挡处突然出现目标时，这样的并行处理能够少留下一段等待推理完成的空白。记得过去，着眼当下，自然也要展望未来。于是新版本 VLA 中的 X-Foresight 会根据历史状态，对未来 6 秒进行推演，Flow Matching 再对多种可能的轨迹分布进行拟合，帮助模型选择更合适的动作。词汇是晦涩难懂的，但带来的作用是十分清晰的，新版 VLA 通过持续观察当前路况，对未发生但可能出现的情况进行预判，并做下一步决策。而现实生活中老司机们常提到的「防御性驾驶」，本质上也是一种预判。现场视频里，一辆对向白车占据了逆向车道。测试车需要判断对方是准备等待、继续向前，还是让出一部分空间，再推演自己此刻前进会不会封死两辆车的通路。看清对方在哪里只是第一步，理解对方将要做什么，才能决定自己下一步的操作。过去的记忆和未来的推演，最终服务于每一次的加减速和转向，也让第二代 VLA 6.3.0 版本能「在时间里流动」。进入现实世界架构图里的名词很多，但回到产品上，VLA 要面对的还是现实道路上的各种麻烦，小鹏的答案是使用更大的模型，这一次小鹏将模型参数量扩大了 3.5 倍。沟通会播放的一段视频里，测试车来到了轮渡码头。渡口没有清晰的车道线，码头并非一条常规道路，但依靠模型自身的思考，车辆仍然自己找到入口，开上轮渡，跟着前车停下，轮渡靠岸后，它又随车流驶出。另一段视频发生在狭窄山路，在急弯之后，道路前方出现了一根悬空树枝，车辆没有将它当成普通的路面障碍物停在原地，也没有朝着看似尚有空间的缝隙直接向前，而是主动减速，一边观察树枝与车身的关系，一边寻找能够通过的空间。值得一提的是，前些天，一辆运行 FSD v14.3.7 的特斯拉在美国一座公寓停车楼中从二楼一路开到六楼，并试图继续朝顶层金属铁丝网方向寻找通路，好在车主在接近铁丝网时接管，车辆没有坠落。类似的 「corner case」极端案例，小鹏 VLA 和 FSD 却做出了不同的判断，模型除了要看到空间，也要能够理解那是不是一条路。轮渡和树枝属于很少见的场景，也正是小鹏坚持扩大模型的理由。一套依赖固定规则的系统，可以针对码头、羊群、暴雨或每一种新障碍物分别增加补丁，但真实道路总会出现你意想不到的情况。更大模型所追求的，是处理这些没有见过的问题，而非为每个场景背下一个答案。当然，模型不会凭空获得这种能力，小鹏称，当前模型单次训练的数据吞吐量已达 1 亿个视频片段。它还建立了向量化的数据检索系统，用户上报或测试中出现一个问题后，开发团队可以从数据库中找出更多语义相似的场景，组成一本更有针对性的「错题集」。模型训练完成后，小鹏的仿真系统会对车型、天气、光照和视角进行变化，反复验证同一个模型。按照小鹏公布的数据，从今年 6 月到沟通会前两周，每日仿真验证的新模型数量提升了 290%。真实数据提供题库，仿真负责考试，暴露的问题再回到数据库变成新的错题。小鹏将这套模型、数据和仿真的闭环视为物理 AI 的技术底座。依照小鹏的测试口径，新版本在仿真和测试中的综合安全能力提升超过 20 倍，这套能力还要开始进入算力更小的车型。为了让它进入单图灵芯片的 Max 车型，小鹏用 Hybrid ViT 重新设计了计算量最高的视觉部分，尽量保留视觉输入和大模型的底层能力。第二代 VLA Lite 将于 9 月开启首批推送，小鹏 G9L Max 也会首发搭载。汽车即机器人Car as Robot，汽车即机器人——这是今天小鹏通用智能中心负责人刘先明给出的定论。到了模型这一层，这两者其实没有多少分别：感知周围环境，记住之前发生过什么，理解人的意图，将一个含糊的目标变成一系列动作，再在物理世界中把它们做完。小鹏也在新版本里重构了车端大脑。Omni 全模态模型结合语言、环境和上下文理解用户，Master Agent 再将意图分成车辆可以执行的任务。相比每次只接一张工单的「执行员」，新架构可以记住整段对话，明白这些工单共同指向哪个目标。当用户向车辆说出「找个地方靠边停车」，系统不能在接到语音后就在当前车道里刹停，而要先变道至最右侧，观察护栏、公交站和道路环境，排除不合适的区域，找到可以停下的位置。理解语义并从座舱转向驾驶域，执行连续决策，是这套系统的目标。此外，小鹏的计划是将同一套架构和模型同时用在 L2 驾驶辅助与 L4 Robotaxi 上。按照小鹏公布的最新口径，其 Robotaxi 内测已经完成超过 2000 单，搭载第二代 VLA 的 Robotaxi 近日获得广州市智能网联汽车远程测试资质，可在相关测试道路开展主驾无安全员道路测试。汽车之外，小鹏还在现场留了一个机器人彩蛋。视频一边是车辆，另一边是机器人在室内完成导航与操作，小鹏称两种本体使用了同一套基座模型，虽说是彩蛋，但这也是「汽车即机器人」的核心逻辑，小鹏也将自己定义为「物理 AI 企业」但话又说回来，将汽车与具身智能领域相挂钩，这条路线并非小鹏独有。特斯拉早已将汽车、Robotaxi、Optimus 机器人和 AI 训练放进同一幅蓝图，理想也将自己的定位从智能汽车转变为「具身智能企业」。车企们的共识，是造车即是做一个能在物理世界中行动的机器人。毕竟「新造车」已经不那么性感了。它从一个充满想象力的新物种，变成了一片比拼价格、配置、渠道与交付的红海。「物理 AI 公司」显然性感得多，模型、芯片、Robotaxi 和机器人，可以组成一个更诱人的资本故事。资本市场的喜好当然是这次身份转换的一个推手，但在热钱之外，从无休止的价格战转向前沿开发，推动技术向前，依然是一件令人兴奋的事，只不过这条道路也同样需要靠持续投入、反复验证和一次次量产兑现走下去。奇异博士可以在一瞬间看尽多种未来，一家现实世界里的公司却只能一个版本、一辆车地向前。小鹏已经为 VLA 补上了过去 30 秒与未来 6 秒，「物理 AI 公司」这个新身份能否成立，则要看 9 月开始上车的新版本，能不能让车主真的感觉到它记得更多、判断更早、反应更快。

8 月 26 日，奇瑞风云正式上市风云 T7，一台全系 600km CLTC 续航的纯电 SUV。风云 T7 共推出三个版本：600km 悦享版 9.79 万元，抢先置换价 9.49 万元600km 舒享版 10.89 万元，抢先置换价 10.59 万元600km 智享版 11.89 万元，抢先置换价 11.59 万元奇瑞还在发布会现场完成首批交车，风云 T7 上市即交付。十万级纯电 SUV 早已是一片红海，9 万元级的起售价、长续航版本和越来越大的屏幕都不再稀奇。不过风云 T7 并没有在续航上分档次，三款车型续航里程完全一致，同时在安全性上做出了兜底承诺，力图在这个产品极为密集的市场里留下自己的位置。入门不缩水，全系长续航风云 T7 的三款车型都搭载 65.05kWh 犀牛电池，CLTC 续航同为 600km，30% 充至 80% 电量需要 20 分钟。奇瑞官方称实测续航能达到 681.6km，不过奇瑞并没有透露这个「实测」究竟是在什么环境下达成。通常来说，CLTC 续航都要比实际续航高出一截，如果实测能实现「反向虚标」，那风云 T7 的这套能耗管理值得非常多车企深入学习。除了电池，178kW 电机与 12 合 1 鲲鹏电驱也为全系配备，电驱综合效率为 90.8%，AGS 智能进气格栅、双源宽温域热泵空调和高压 PTC 同样为标配。在能耗和热管理上，风云 T7 选择了各配置一视同仁。值得一提的是，风云 T7 在灵犀智舱 2.0 接入豆包大模型，同时支持 CarPlay、HiCar 和 CarLink 无线连接，在十万级的产品中，这也是一个加分项。而相比入门版本，升级到舒享版得到的是天窗、电动尾门、座椅加热与通风、50W 无线充电、540° 影像，以及 BSD、开门预警和哨兵模式等更贴近日常使用的功能。顶配的智享版，则把高通骁龙 8775 舱驾一体芯片、猎鹰 500 驾驶辅助、18 英寸轮毂、氛围灯和主驾腰托放进来，在智能化层面上做出升级。智享版的猎鹰 500 驾驶辅助方案由 3 颗毫米波雷达、7 个摄像头和 12 个超声波雷达组成，支持跨楼层泊车、100 米循迹倒车、300 余种自动泊车场景及高速领航辅助。安全方面，风云 T7 的车身按 2026 版 E-NCAP 五星标准开发，采用高强度钢占比 80% 的车身，电池包使用 31 层的 「6D 锁子甲防护结构」，IP68 防水和 200kN 侧边抗挤压能力，分别达到国标要求的 96 倍和 2 倍。双框副车架和 Pack 防撞梁则负责在碰撞发生时，让冲击尽可能绕开乘员舱和电池包。先验证，再兜底风云 T7 这次的另一个重点是安全和耐久验证。奇瑞为风云 T7 投入了 81 台专属耐久试验车，整车累计测试里程超过 600 万公里，其中耐久专项实测 145 万公里。作为一台「全球车」，风云 T7 的路试地点也覆盖了全球的不同路况，如巴西的高减速坎、墨西哥的鹅卵石路、德国高速的大曲率弯道和南非的非铺装泥路，对用户来说，这也意味着长时间使用后，车子「闹脾气」的概率降低。奇瑞这一次还给风云 T7 带来了一些兜底政策。如果因动力电池自身原因导致整车发生热失控损毁，品牌将赔付同款新车或不低于原车配置的新车。而自购车之日起一年内，在泊车和智能领航场景中，若事故被判定为智能驾驶辅助系统原因造成，涉及车上人员伤害与第三者损失，最高赔偿 500 万元。这也是风云 T7 在十万级市场打出的一张差异化牌，和其他部分新车不同的是，风云 T7 的同源车型 Lepas L6 其实已在南非、泰国上市，随后还将进入更多欧洲和东南亚国家的市场。「全球车」也意味着需要适配更多地区的安全法规，比如在开发阶段这台车就按照 2026 版 E-NCAP 五星标准推进，在安全层面拥有先天的优势。而这让风云 T7 更有底气在安全层面上做出兜底的承诺。价格战把新车的门槛压得足够低，十万级的新能源 SUV 可选项并不少，于是在卷配置和卷价格之外，风云 T7 还选择了在「安全感」上更进一步，用兜底承诺来提供更多的隐性价值。

2013 年，几乎就在苹果发布 iPhone 5s 的同时，《GTA 5》正式发售，两款产品后来都给各自行业带来了深远影响。13 年过去，苹果即将发布第一款折叠屏 iPhone，发布会也将成为新任 CEO John Ternus 接棒后的首次大考；而在另一边，洛圣都的夕阳终于落下，Rockstar 准备带我们前往罪恶城。北京时间今天凌晨，Rockstar 在 Netflix 放出了《GTA 6》长达 26 分钟的扩展演示——《分量十足的一瞥》（An Extended Look）。视频在 Netflix 独占 6 小时后，才会免费登陆 Rockstar 官网和 YouTube，带中文字幕的版本则会在上午 11 点上线 B 站。这一次，Rockstar 直接端出了接近半小时的游戏内画面，带玩家跟着 Jason 和 Lucia 两位主角驾车、抢劫、枪战，在灯红酒绿的罪恶城里亡命。看完之后，我觉得不妨这样大胆判断：《GTA 6》可能是当下最保守的游戏，也是最激进的游戏。13 年后，GTA 还是你 GTA在这次扩展演示之前，我们已经能通过前两支预告片和各种采访信息，拼凑出《GTA 6》的背景故事——《GTA 6》的主舞台是以现实中迈阿密为灵感的「罪恶城」（Vice City），但实际的游戏版图扩展到了以佛罗里达为原型的整个 Leonida 州。这是社交媒体、旅游业、犯罪团伙和发财梦共同撑起的「阳光之州」。众所周知，佛罗里达不养闲人。玩家能操控的主角是自小混迹于街头的 Jason Duval，和擅长格斗、渴望改变生活的 Lucia Caminos。这对亡命恋人是 2020 年代的雌雄大盗，也是整个开放世界的根基。当然，前面两段预告片呈现的更多是佛罗里达的热闹生活，游戏具体玩起来什么样，只有看刚刚发布的扩展演示才能略知一二。26 分钟的视频，以 Jason 和 Lucia 的互动为中心，串起了几段主线任务片段：他们替夜店老板 Boobie 取货，却一头撞进警察突袭；加入银行劫匪 Raul Bautista 的队伍，在一次次交易和抢劫里往上爬；也会在任务失控后分头行动，一个在楼上依托掩体枪战，另一个在楼下潜行脱身。和现在很多「双主角」游戏类似，两个人的关系也成了玩法的一部分——玩家可以让 Jason 开车、Lucia 在副驾驶刷手机，也可以瞬间切换过去，让 Lucia 接管方向盘，Jason 探出车窗向追兵开火；既能让两人一起行动，也能让他们分开，在城市的不同角落各自惹事。不过，如果把这些为数不多的新设计抛开，《GTA 6》还是那个老玩家们熟悉得不需要学习的游戏。第三人称越肩视角、掩体射击、抢车飙车、通缉逃亡，这些是从《GTA 3》开始就一路延续的基本玩法，旧作中的「六星通缉」也宣告回归。主线之外，则继续用数量惊人的活动填满开放世界：篮球、健身、潜水、赛艇、越野摩托、跳伞，以及所有你能在佛罗里达想得到或想不到的消遣。至于那些低俗招牌、广告里的雷霆广告、委托任务的神人，更是原原本本继承了下来。正如《卫报》记者看完演示后的速评所说，如果提前做一张 GTA 元素表，在这 26 分钟过后几乎所有元素都能集齐。R 星没有像当年创造《GTA 3》一样发明一种新的游戏模式，就玩法来说，《GTA 6》保守得不能更保守了。但玩法创新对 GTA 系列来说本就不是必须。倒不如说，它真正的创新在于用恐怖的劳动量，堆出一个极其真实的世界。把熟悉的一切放入城市演示里有一段从高楼跳伞的镜头，从楼顶跳下，整个世界在面前展开，颇有《旷野之息》开头一幕的感觉：环顾四周，城市一直铺到地平线尽头。港口、高架桥、低矮住宅区和摩天楼彼此相连，远处依然保留着清晰的建筑轮廓。地面上的道路没有为了方便设计而简化，而是像一座真正自行生长出来的城市，匝道、立交和街区复杂地咬合在一起。如此大规模的城市，其他游戏也许能复刻；但像《GTA 6》一样在每个路人身上做到尽善尽美，恐怕只此一家。演示里两个主角走入夜店，周围挤满了 NPC。在少有人注意的画面角落，人们自拍、跳舞、喝醉、靠在栏杆旁聊天，身材、肤色、穿着和动作都不相同。Lucia 的头发会随着转身甩动，贴身衣物会跟随身体自然变形，舞池里每个人的重量感和节奏也各有区别。Rockstar 在接受 Dazed 采访时曾透露，为了做出这群路人，公司人手规模已经比《荒野大镖客 2》时期扩张了一倍以上，甚至有一个分部专门只做来往行人。团队还请了 50 多个街头艺术家专门创作罪恶城里的街头涂鸦壁画，调试开车手感的则是清一色的赛车手。和环境之间的交互也做得更细致了——背着枪上街，周边行人会变得躲躲闪闪；勤奋锻炼的话，Jason 和 Lucia 肌肉会变得更紧实；连续几天不睡觉，黑眼圈和松松垮垮的皮肤也会暴露这一点。所有这些细节，都呈现在预告片里。这就是为什么，明明实机演示的画质肉眼可见不如前两支预告片，却令人更安心。没错，夜晚场景里有很明显的超分痕迹，一些角色动作也还有别扭的沉重感，但官方标明这些画面是在上市将近 6 年的 PS5 上录制的。三个月后我们能玩上的游戏，很可能和演示片里完全一致。PS5 的陈旧机能很难支撑精细建模，但 R 星还是能从中榨取出一些新意：镜头从室内推向户外时，阳光、阴影和反射自然地落在不同材质上；枪战打响后，玻璃、桌椅和装饰物一起破碎飞散；白天密集的人流、复杂的交通与极远处的城市景观，可以同时存在于一台已经上市将近六年的主机上。你很难从中指出哪一项技术是前所未见的，但也很难再找出第二款游戏，能把这么多技术汇集在同一个画面里。Rockstar 真正无可比拟的，是对游戏工业化的投入。这就是《GTA 6》最矛盾的地方：它的玩法结构极度保守，制作方式却激进到了不可复制。无法再复制的游戏工业奇观从《GTA 5》到《GTA 6》隔了 13 年，但这不等于 Rockstar 把 13 年都花在同一款游戏上。《GTA 6》的前期构思大约始于 2014 年，《荒野大镖客 2》在 2018 年发售后，项目才进入早期开发；而真正调集主要资源、全面制作，则要到 2020 年前后。以今天 3A 游戏普遍需要 5 年甚至更久的开发周期来看，《GTA 6》本身并不算很夸张。但以并行投入的资源来算，《GTA 6》绝对是无人能敌的。Rockstar 没有公布过具体的项目预算，但考虑到直接参与开发人数接近 4000 人、全面制作周期长达六年，外界估算项目总成本已经达到 10—15 亿美元。作为对比，《赛博朋克 2077》巅峰期开发者近 500 人、本体开发成本约 1.74 亿美元。《GTA 6》几乎十倍于《赛博朋克 2077》。你很难说极高的投入和外界期待，到底是一种幸运还是诅咒。一眼看不到头的开发周期和极高的关注，催生了内部压力和外部入侵。从 2022 年发生历史上最严重的开发代码早期泄密事件，到加班文化严重、性别薪酬差距和解雇疑似泄密员工等事件引发的劳资对立与工会摩擦，再到新预告片发布前夕 Cyberleek 连续泄露多段实机画面和完整的 Leonida 地图，强如 R 星，也无法保持绝对的优雅。Rockstar 联合创始人、系列核心编剧 Dan Houser 和长期塑造 GTA 电台、对白与流行文化气质的 Lazlow Jones 选择在项目刚刚起步的 2020 年先后离职。后来谈及离开原因时，Dan Houser 说《GTA 5》和《荒野大镖客 2》这样的项目越来越庞大、越来越难做，会吞掉一个人很多年的全部时间。他不知道自己是否还有精力再完成一部这样的游戏。换句话说，《GTA 6》可能已经抵达了人类组织能力的极限。Rockstar 几乎是在风雨飘摇中强行把游戏做出来了。好消息是，这次演示证明 Rockstar 并没有因为几位灵魂人物离去而跌落神坛。Jason 和 Lucia 的对白依然简洁、自然又带着黑色幽默；罪恶城仍是一块当代美国社会的切片——社交媒体、炫耀性消费、毒品、枪支、夜店、网红和「佛州奇人」，共同组成阳光之下最阴暗的地方。但这样的游戏，恐怕不会有下一个了。罪恶城是前 AI 时代最后一个借由近乎无限的人力和时间手搓出来的精细世界，所以 Rockstar 才有资格把实机预告像新剧一样放在 Netflix 限时独占，甚至收费也没能阻止玩家把 Netflix 挤到短暂宕机。以前是游戏厂商求着玩家看广告，但这一次，营销即产品。连宣传片都能包装成付费产品，没有什么能比这更能彰显《GTA 6》的行业地位。《GTA 6》也有资格把标准版价格推到 79.99 美元、终极版卖到 99.99 美元。某种意义上，这一举动甚至能拯救疲惫不堪的游戏产业——只有当玩家能把 79.99 美元当成新的基线，饱受成本问题所困的 3A 开发商们才能有利可图。今天的主机游戏行业已经很久没有真正的代际革命了。硬件越来越贵，开发周期越来越长，玩家的时间则被短视频、流媒体和免费游戏切得稀碎。游戏大厂纷纷被出售，或主动收缩战线，依靠热门产品的在线模式苟延残喘。在这种情况下，《GTA 6》不仅代表着 3A 游戏的成本上限，也是整个行业对「高风险、高回报」模式的最后一次押注。我们等了 13 年，等来了《GTA 6》，同时也告别了一种可能很难再有下一次的游戏制作方式。《GTA 6》将于 2026 年 11 月 19 日正式发售，登陆 PS5 及 Xbox Series X｜S 平台，标准版及终极版售价分别为 79.99 美元和 99.99 美元。

🎮《GTA 6》公布 26 分钟实机演示，11 月 19 日登陆 PS5 和 Xbox💰英伟达同意以 129 亿美元收购 Hugging Face📱iPhone 17 登顶 4 至 6 月全球智能手机销量榜🚕小鹏 Robotaxi 获广州全无人道路测试资质🙏草间弥生去世，享年 97 岁🤝Anthropic 与 Nscale 签下 450 亿美元算力合同💵软银洽购 1X 多数股权，公司估值约 60 亿美元📈B 站第二季度营收 79.4 亿元，净利润同比增长 55%🧠吴泳铭入选 TIME100 AI 2026《时代》全球 AI 百大人物👤Thinking Machines Lab 联合创始人 Barret Zoph 加入 Google DeepMind⚖️Meta 以最高 180 亿美元和解青少年社交媒体伤害诉讼💵曝 Anthropic 计划 9 月公开 IPO 招股书，最早月底上市💵英伟达暂停部分 AI 云融资分成方案💾SK 海力士美国 HBM4E 工厂计划 2029 年第三季度量产💡黄仁勋：AGI 可能已经实现，但里程碑本身已失去意义⚡千问办公上线 Qwen3.8-Flash 标准模式，任务生成速度提升约 100%🔓微信开源 WeMM-Embedding，多模态模型已用于搜索和推荐📱曝 OPPO Find X10 系列调整为三款机型，新增 E 和 Pro Max✨Plaud One 探索版发布，可独立联网并从对话中执行任务👓雷鸟 iO 登顶三平台智能眼镜销量榜，首发到手价 1996 元起☕追觅咖啡回应多店闭店：上海首店仍营业，北京新店 10 月开业💔《未定事件簿》停止与德芙联名合作📉蜜雪集团上半年营收 152.2 亿元，净利润同比下降 14.7%🌐《社交清算》发布正式预告，10 月 9 日北美上映🎬李沧东新片《可能的爱情》发布预告，11 月 6 日上线 Netflix《GTA 6》公布 26 分钟实机演示，11 月 19 日登陆 PS5 和 XboxRockstar 通过 Netflix 公布了《GTA 6》时长 26 分钟的扩展实机演示《分量十足的一瞥》，视频展示了 Jason Duval 与 Lucia Caminos 两位主角在罪恶城及 Leonida 州的任务与开放世界玩法。该视频在 Netflix 独占 6 小时后，将免费登陆 Rockstar 官网和 YouTube，带中文字幕的版本则于今日上午 11 点上线 B 站。此次演示画面录制自 PS5。Rockstar 尚未公布项目预算，外界估算《GTA 6》总成本约为 10 亿至 15 亿美元，直接参与开发的人数接近 4000 人；上述数据并非官方确认。《GTA 6》计划于今年 11 月 19 日发售，登陆 PS5 和 Xbox Series X｜S。标准版与终极版售价分别为 79.99 美元和 99.99 美元。🔗 相关阅读：《GTA 6》公开 26 分钟实机玩法，这个游戏真值得等 13 年英伟达同意以 129 亿美元收购 Hugging Face据 The Information 报道，英伟达已同意以 129 亿美元收购开源 AI 模型与数据集平台 Hugging Face。英伟达和 Hugging Face 暂未回应；若交易完成，这将成为英伟达史上规模最大的收购之一。Hugging Face 为开发者托管开源模型、数据集和开发工具。报道提到，该平台目前年化收入约 1.5 亿美元。英伟达早在 2023 年便参与其融资，当时 Hugging Face 的估值为 45 亿美元。收购也会让英伟达直接控制 AI 开源生态中的关键分发平台。今年 7 月，Hugging Face 的基础设施曾在 OpenAI 内部安全评估中遭到智能体入侵，部分生产节点和集群受到影响。iPhone 17 登顶 4 至 6 月全球智能手机销量榜Counterpoint Research 最新报告显示，iPhone 17 以 6% 的销量份额成为今年 4 至 6 月全球最畅销智能手机，iPhone 17 Pro Max 和 iPhone 17 Pro 分列第二、第三。苹果与三星各有 5 款产品进入前十，前十机型合计占全球智能手机销量的 26%，较去年同期提高 2 个百分点。整体智能手机市场同期下滑 11%，苹果销量则同比增长 5%。Counterpoint 指出，iPhone 17 系列带动苹果在印度、日本、中东和非洲增长，在韩国的销量接近翻倍；基础款 iPhone 17 缩小了与 Pro 机型的配置差距。三星 Galaxy S26 Ultra 是榜单中销量最高的 Android 手机，也是超高端 Android 机型首次在 4 至 6 月领跑 Android 销量。该机占 Galaxy S26 系列销量的一半以上；三星的 Galaxy A 系列也凭借价格和软件支持周期继续进入前十。小鹏 Robotaxi 获广州全无人道路测试资质小鹏汽车宣布，搭载第二代 VLA 新版本的 Robotaxi 已获得广州市智能网联汽车远程测试资质，可在广州相关一、二、三级测试道路开展车内无安全员的全无人道路测试。小鹏 Robotaxi 自今年 6 月启动员工内测，两个月内完成超过 2000 单内测订单。车辆基于 GX 平台开发，搭载 4 颗自研图灵 AI 芯片，有效车端算力为 3000TOPS；第二代 VLA 采用贯通 L2 至 L4 的统一软件架构。小鹏此前表示，Robotaxi 将在今年下半年启动试运营，验证技术、用户接受度和商业模式，并计划在 2027 年初推进无现场安全员的全无人运营。草间弥生去世，享年 97 岁草间弥生工作室 8 月 27 日宣布，日本当代艺术家草间弥生已于 8 月 14 日在东京一家医院去世，享年 97 岁。工作室表示，她直到生命最后阶段仍在绘画，没有放下画笔。草间弥生的创作横跨绘画、雕塑、行为艺术、小说和诗歌，反复出现的波点、无限镜屋和南瓜雕塑成为其标志性视觉语言。她在 1950 年代末前往纽约，进入当地前卫艺术圈，作品后来在纽约现代艺术博物馆、惠特尼美国艺术博物馆等机构展出。苹果 CEO 库克也在 X 发文悼念。他称草间弥生是「展现无界想象力的真正远见者」，她的创造力推动了艺术世界，也留下了更鲜亮、更多彩的遗产。Anthropic 与 Nscale 签下 450 亿美元算力合同据 TechCrunch 报道，Anthropic 已与英国 AI 基础设施公司 Nscale 签署一份约 450 亿美元的算力租赁合同。知情人士称，合同期限为 6 年，算力将来自 Nscale 位于美国西弗吉尼亚州的旗舰数据中心。Nscale 将使用英伟达 Vera Rubin 系统为 Anthropic 提供服务，相关算力预计从明年年底开始上线。Vera Rubin 由 6 类芯片协同工作，是英伟达面向下一代 AI 训练和推理推出的机架级平台。这笔合同延续了 Anthropic 近几个月集中锁定算力的做法。TechCrunch 指出，公司此前还扩大了与亚马逊、Google 和 Broadcom 的合作，并与多家云计算及芯片企业签订长期协议，以支撑模型训练和服务扩张。软银洽购 1X 多数股权，公司估值约 60 亿美元据 The Information 报道，软银正洽谈收购人形机器人公司 1X Technologies 的多数股权，这笔交易对 1X 的估值约为 60 亿美元。谈判仍在进行，条款可能调整；软银拒绝置评，1X 尚未回应，路透社也未能独立确认报道。1X 获 OpenAI Startup Fund、Tiger Global 及挪威投资者支持，OpenAI 去年也曾与其讨论潜在收购。公司总部位于挪威，近年把研发重点放在家用人形机器人 NEO 等产品上。这笔谈判延续了软银对机器人业务的投入。软银去年已同意以 54 亿美元收购 ABB 的机器人业务；若 1X 交易落地，其在工业机器人之外还将取得面向家庭场景的人形机器人资产。B 站第二季度营收 79.4 亿元，净利润同比增长 55%B 站公布截至 6 月 30 日的 2026 年第二季度业绩，总营收为 79.4 亿元，同比增长 8%；按 GAAP 口径，净利润为 3.391 亿元，同比增长 55%。经调整净利润为 7.036 亿元，同比增长 25%。广告业务是当季主要增长来源，收入同比增长 28% 至 31.3 亿元；增值服务收入为 29.7 亿元，同比增长 5%。移动游戏收入同比下降 14% 至 13.9 亿元，主要受到去年同期《三国：谋定天下》高基数影响。毛利率由去年同期的 36.5% 升至 37.2%，连续第 16 个季度环比改善。第二季度，B 站日均活跃用户增至 1.165 亿，同比增长 7%；用户日均使用时长为 113 分钟，总使用时长同比增长 14%。截至 6 月底，公司持有的现金及现金等价物、定期存款和短期投资合计 243 亿元；今年以来至财报发布日，公司累计回购约 1.18 亿美元证券。吴泳铭入选 TIME100 AI 2026《时代》全球 AI 百大人物《时代》公布 TIME100 AI 2026 全球 AI 领域最具影响力的 100 人名单，阿里巴巴 CEO 吴泳铭入选「AI 领导者」类别，并与马斯克、贝索斯和奥特曼等人物一同出现在杂志封面中央。《时代》把吴泳铭的入选理由指向阿里巴巴的 AI 转型与开源模型生态。Qwen 系列累计下载量已超过 10 亿次，衍生模型超过 20 万个；爱彼迎和 Pinterest 等公司也在客服、视觉内容理解等场景使用 Qwen。今年还有字节跳动 CEO 梁汝波、中芯国际联席 CEO 梁孟松和月之暗面创始人杨植麟等中国企业家入选不同子榜单。Thinking Machines Lab 联合创始人 Barret Zoph 加入 Google DeepMind据路透社报道，Thinking Machines Lab 联合创始人 Barret Zoph 将加入 Google DeepMind，担任研究副总裁。Zoph 今年早些时候离开 Thinking Machines 后曾短暂回到 OpenAI，此次转投 Google，是近期前沿 AI 实验室人员流动的又一例。Zoph 此前曾在 Google Brain 担任研究科学家 6 年；该团队于 2023 年与 DeepMind 合并。他后来在 OpenAI 担任研究副总裁，并参与创办 Thinking Machines Lab。这次任命发生在 Google 调整 AI 组织架构期间。路透社此前报道称，Google 在 8 月 6 日的全员会议上宣布，DeepMind 部分团队将转入 Google 公司体系；DeepMind CEO Demis Hassabis 也在本月卸任。Meta 以最高 180 亿美元和解青少年社交媒体伤害诉讼Meta 与美国近 50 个州就社交媒体伤害青少年一事达成最高 180 亿美元和解。相关款项将在 10 年内支付；Meta 同意调整 Facebook 和 Instagram 的青少年使用方式，但在同意和解时否认存在不当行为。和解要求 Meta 对未满 18 岁用户默认设置每天 2 小时的应用使用上限。各州此前指控，Meta 有意设计容易使儿童成瘾的平台机制，并由此带来焦虑、抑郁和自杀等心理健康伤害。美国仍有个人、学区、地方政府等提起的数千起相关诉讼。这份协议也推动其他国家重新审视青少年社交媒体限制。澳大利亚去年禁止 16 岁以下儿童使用社交媒体，但多项研究显示，禁令生效数月后仍有 80% 的未成年人继续使用相关平台，薄弱的年龄验证成为主要漏洞。韩国媒体监管机构则要求 Meta 把新的青少年保护措施推广至全球用户。曝 Anthropic 计划 9 月公开 IPO 招股书，最早月底上市据路透社援引《The Information》报道，Anthropic 计划在美国劳动节后公开 IPO 招股说明书，上市时间可能落在 9 月下旬或 1

自从智能手机进入细长的全面屏时代，就不断有人想要回归当年黑莓全键盘的打字体验。这种需求先是催生出了一些全键盘手机壳，又促成了 Unihertz Titan 2 Elite 和 Clicks Communicator 这样的全键盘智能手机：Unihertz Titan 2 Elite｜ZDNET但上面那些都是众筹级别的小打小闹——在致敬黑莓这条赛道上，至今没有黑莓以外的真正大厂入局。直到华为推出了它的 Pura X View：作为 Pura 家族的新成员，Pura X View 在这个「细狗当道」的年代选择回归传统比例，用一块 16:9.5 的屏幕完成了一次视觉文艺复兴。如果把键盘改成黑色，让 Pura X View 直接 cosplay 成黑莓 Classic、9720 甚至 Q10 也未尝不可：当然文艺复兴只是一种表象。在深度使用了 Pura X View 之后，我们觉得这是 2026 年迄今为止第一台称得上「有趣」的手机。先阔带后阔其实单从形态来说，Pura X View 只做了一件事——沿用 Pura X 展开后的竖向宽屏，而没有选择 Pura X Max 那样的横向宽屏。而事实证明，Pura X View 也只需要做好这一件事。Pura X View 的对角线尺寸仅为 6.39 寸，从数字上看仿佛是个「小屏机」。但在 16:9.5 比例下，它的实际显示面积为 114.27 平方厘米，超过了很多 Pro Max 机型：Pura X View（左）与 Pura 90 Pro（右）毕竟以对角线论面积的习惯，还是上世纪 50 年代比例统一的 CRT 时代形成的，已经不太适合如今长宽比迥异的 OLED 时代了。这样一来，用 Pura X View 看视频，从流媒体到 IMAX，只要不是超宽幅，都可以获得相当沉浸的效果，优势和阔折叠一模一样。同理，一个比常规直板机更宽的屏幕对于阅读电子书和漫画来说，也有着前者难以比拟的优势——接近纸质书开本的沉浸感：更重要的是，Pura X View 的优势场景看似与阔折叠差不多，但它却规避了那个最致命的问题：软件适配。换言之——我们在阔折叠上看到的那些暴力拉伸、DPI 过大过小、控件错位的 app，哪怕是卓易通里面，在 Pura X View 上全都可以正常显示。并且 Pura X View 的形态还有一个隐性优势：竖屏。由于现在的 app 大多是信息流 UI，在我们使用 Pura X 和 Pura X Max 的时候，经常需要反复转动手机在横竖屏之间切换使用。而在 Pura X View 上，由于它一开始就不存在折叠屏的横竖问题，我再也不需要向 Pura X 那样来来回回地转手机了——就拿知名问题学生「美团」来说，它在 Pura X View 上完全不会出现三星 Z Fold8 与鸿蒙版发布初期的字比图大、图比脸大的问题。因此目前，由于竖向信息流/视频流依然是 UI 绝对主流，Pura X View 这样的「阔直板」在使用时相比「阔折叠」，无疑是更加省心省事的。让直板机重新有趣有关屏幕形态的优势和短板，在今年阔折叠集中爆发的背景下，我们其实已经讨论过非常多相关的内容了。而 Pura X View 的真正优势在于，除了一块足够新奇和好用的屏幕之外，它本身的硬件功底同样扎实。就拿续航来说，Pura X View 在 201g 的机身里塞下了足足 7000 毫安时的硅碳负极电池。搭配鸿蒙 7 与麒麟 9030s 的优秀功控，在我的使用习惯下，它是一台两天一充的手机——在极限情况中，这台 Pura X View 从我早上 7 点起床赶飞机、全程 5A 流量、蓝牙和热点混合到晚上 8 点半，亮屏 6 小时 22 分钟之后，剩余电量仍然有 60%：虽然没有游戏这样的重负载应用，但一台能刷六个半小时小红书的手机，续航已经比我的命都要长了。除此之外，Pura X View 的影像素质也没有掉队。2 亿像素主摄可以在光线充足的情况下实现不错的细节还原，3.7 倍长焦的最近对焦距离也可以满足绝大多数微距场景：再加上 XMAGE 智拍、新版本色卡、AI 姿势推荐与辅助构图，可以说 Pura X View 除了有点难拿稳之外，在影像能力上是完全不掉队的：只不过在聊了这么久 Pura X View 特殊的机身比例带来的好处之后，我们也不得不面对它存在的一些问题。比如宽阔的机身虽然带来了绝佳的打字体验，但也让长时间的握持比普通直板机更累人——使用 Pura X View 的这几天里，我的手指出现了非常明显的酸痛，这还是在不戴壳的前提下。长期的主力机使用有可能会带来更多的手部疲劳：另外 Pura X View 四种配色全是亮面背板 + 亮面边框，即使有背板疏油层的帮助，沾指纹的现象还是非常明显。另外对于计划买来双持的用户来说，目前鸿蒙微信在 Pura X View 上不支持平板模式登陆，未来是否会调整策略还有待观察：因此，Pura X View 相比它的折叠屏兄弟，在硬件上其实更像 Pura 数字系列的特殊分支——想要入手，就必须做好当作主力机的准备。为什么只有华为能做 Pura X View从 2026 年整体来看，Pura X 系列无疑是日趋沉闷的手机市场里，难得的形态创新者。这样一来，就有一个问题摆在了我们面前：16:9 又不是什么外星科技，为什么只有华为第一个想起来造「阔直板」？或者换个角度——为什么只有华为能在不景气的手机市场里，以一浪高过一浪的话题度，不断推出具有探索性质的新形态？归根结底，无论 Pura X、Pura X Max 还是 Pura X View，本质上都是尝试突破市场陈规、寻求新形态话语权的产品。而这种「试验」，真就只有苹果华为这样的头部厂商可以支撑得起——而苹果还在忙着研究折叠屏，已经很久没有推陈出新的大动作了。另一方面，我们也可以认为，整个 Pura X 系列本质上都是鸿蒙成熟到一定程度之后所带来的创新性的必然。对于那些想要尝试新形态产品、又不希望花小一万买折叠屏的用户来说，Pura X View 就是 2026 年内最有趣的手机，没有之一。

💬微信折叠发图被网友用成线上「试衣间」📱意大利拟对过马路看手机的行人罚款 75 欧元💾《人民日报》评论小米玄戒芯片，雷军回应「继续努力」📰电动重卡销量上升，商业险却成了上路难题🧠OpenAI、英伟达和 SpaceX 高管将参加 G20 技术会议🤖国家发改委：机器人产业要防止盲目跟风、一哄而上🌱鸿蒙生态设备突破 8000 万，年底目标 1 亿💬微信回应方言采集争议：已清理异常文本💰顺丰控股上半年营收增长 5.89%，净利润下降 4.1%💵灵巧操作机器人公司 Sharpa 完成超过 45 亿元融资📰优必选上半年营收 12.7 亿元，经调整 EBITDA 亏损收窄📉比亚迪上半年营收下降 7.13%，归母净利润下降 20.54%🔓智谱开源 GLM-5.3，百亿美元模型服务商商业使用须先过安全审查💡阮一峰：理解 AI 回答问题，要先分清参数、推理和联网🔓腾讯发布并开源 Hy4 preview，上下文长度达 1M🔓蚂蚁发布金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin，下周开放权重🤖Meta 内测个人 AI 智能体 Hatch，可在后台代办购物和预约📈名创优品上半年营收增长 22.4%，净利率降至 8.3%📰美团二季度调整后净利润 21.6 亿元，环比扭亏💸Apple TV 美国月费涨至 14.99 美元，Apple One 个人版同步涨价📰 周末也值得一看的新闻微信折叠发图被网友用成线上「试衣间」微信最近上线了图片折叠展示功能。一次发送 3 张或更多图片，并勾选「发送后合并展示」，多张图会在聊天窗口里折叠成一组，点开后才能逐张查看。网友很快把这个小改动用成了线上「试衣间」：将同一人的不同穿搭、发型或配色放进一组，收件人可以连续翻看对比，群聊里也不会被一长串大图刷屏。它原本只是整理聊天界面的功能，却意外形成了一种更顺手的穿搭分享方式。意大利拟对过马路看手机的行人罚款 75 欧元意大利政府提出的新道路安全法草案，拟对过马路时使用手机或其他电子设备的行人处以最高 75 欧元罚款。草案针对的是会遮挡视线或分散注意力的使用方式，紧急呼叫等情形不在处罚范围内。意大利汽车俱乐部 ACI 介绍，行人仍享有斑马线优先权，但新规则同时要求行人在进入路面前确认车辆距离和速度。法案还需经过议会审议，最终文本和生效时间尚未确定。《人民日报》评论小米玄戒芯片，雷军回应「继续努力」《人民日报》昨日在「人民时评」栏目刊文，把小米日前发布的 3 款玄戒芯片作为体系化攻关案例。文章称，这次发布覆盖高带宽计算、智驾和智能手机领域，背后有 20 多家企业与科研机构协同攻关。文章举例称，小米与晶圆厂共同调整晶圆转速、刀片方向和切割速度等参数，经过多轮试错，攻克 6 纳米工艺多层晶圆超高密度先进封装难题。文章评价这项协作「为业界探索出一条新路」。雷军随后转发相关报道，表示「感谢大家，我们继续努力」。电动重卡销量上升，商业险却成了上路难题澎湃新闻调查发现，电动重卡销量加速增长后，商业险投保难逐渐成为行业普遍问题。一位物流公司负责人购买的 13 辆电动重卡都无法在购车后直接投保，只能请经销商代办；一名经销商称，至少 80% 的客户需要渠道协助才能完成商业险投保。险企的顾虑来自高赔付和难以精确定价。2025 年新能源货车的 59 个规模车系中，37 个赔付率超过 100%，占比 62.7%；赔付率达到 150% 以上的 22 个车系里，货车占 19 个。重卡高强度运营、电池维修成本和缺少真实运营数据，共同推高了承保风险。交强险属于法定必保业务，但车损、三者和驾乘人员保障主要依赖商业险。业内提出，主机厂、物流车队与保险公司需要共享车辆工况、路线和驾驶行为数据，才可能从统一谨慎报价转向按实际风险分层定价。OpenAI、英伟达和 SpaceX 高管将参加 G20 技术会议据路透社报道，英伟达 CEO 黄仁勋、OpenAI CEO Sam Altman、SpaceX CEO 马斯克、Meta 的 Dina Powell McCormick，以及投资人 David Sacks 将参加下周在美国举行的 G20 技术部长会议，部分嘉宾通过视频连线出席。美国计划推动成员国签署一份不具约束力的协议，主张采用较温和的 AI 监管路径、避免新设监管机构，并由政府与私营企业共同测试新技术。Altman 还将与美国商务部长 Howard Lutnick 对谈，讨论 AI 技术的下一阶段进展。本次会议是 12 月迈阿密 G20 领导人峰会前的一系列部长级活动之一，议题包括 AI 和其他新兴技术。国家发改委：机器人产业要防止盲目跟风、一哄而上国家发改委新闻发言人李超表示，机器人产业涉及人工智能、先进制造和新材料等前沿技术，各地应结合资源禀赋和产业优势找准定位，防止盲目跟风、一哄而上。2025 年中国机器人产业规模以上企业营业收入突破 3000 亿元，近 5 年年均增速超过 20%；今年上半年营业收入达到 1655 亿元，同比增长 24.5%。具身智能产品正从小批量试用转向规模化落地。下一步，国家发改委将围绕具身智能实训场和应用中试基地，补充真机数据、支持多条模型技术路线，并推动标准体系建设。相关中试基地还将开放制造、医疗、消费、服务和公共安全等真实场景，帮助企业跨过从样机到量产的验证门槛。鸿蒙生态设备突破 8000 万，年底目标 1 亿华为轮值董事长徐直军在鸿蒙生态大会上表示，截至 8 月 20 日，搭载 HarmonyOS 6 的终端设备已超过 8000 万台，预计今年第四季度突破 1 亿台。目前鸿蒙原生应用超过 10 万个，HarmonyOS 手机上可获取的应用超过 40 万个。华为将 1 亿设备视为生态进入下一阶段的规模节点，接下来还将推进应用完善和海外市场拓展。微信回应方言采集争议：已清理异常文本微信方言活动中的少量采集文本出现不合常理的句子，引发用户对题库质量和数据用途的质疑。微信产品团队回应称，文本由算法基于日常语义和中文文库随机合成，「算法合成有时候很蠢」，目前已清理异常内容。团队表示，采集到的语音只用于提升方言识别等相关服务，不会用于无关用途，也不会向第三方提供或披露。用户参与前需要单独授权；活动的目标是补齐微信语音转文字等功能对不同方言的支持。顺丰控股上半年营收增长 5.89%，净利润下降 4.1%顺丰控股 2026 年上半年营业收入为 1555.06 亿元，同比增长 5.89%；归属于公司所有者的利润为 55.02 亿元，同比下降 4.1%。同期毛利为 204.87 亿元，同比增长 7.48%，经营现金流为 111.71 亿元，同比下降 13.65%。分业务看，时效快递收入同比增长 0.2%，快运业务增长 12.6%，供应链及国际业务增长 15.6%。截至 6 月底，公司总资产为 2288.85 亿元。灵巧操作机器人公司 Sharpa 完成超过 45 亿元融资据第一财经记者获悉，专注灵巧操作的 AI 机器人公司 Sharpa 已完成超过 45 亿元人民币融资。投资方包括阿里巴巴、美团、腾讯、京东和传音等产业资本，以及红杉中国、启明创投、美团龙珠、光合创投等机构。Sharpa 表示，本轮资金将用于核心技术研发、人才引进与培养，并推动通用机器人从技术验证走向真实场景。优必选上半年营收 12.7 亿元，经调整 EBITDA 亏损收窄优必选昨日发布 2026 年中期业绩材料：上半年总营收为 12.7 亿元，同比增长 104.2%；整体毛利为 5.7 亿元，同比增长 160.9%，毛利率提升 9.7 个百分点至 44.7%。经调整 EBITDA 为 -1.7 亿元，同比减亏 1.5 亿元，减亏幅度为 45.9%。报告期内，公司人形机器人总销量为 16123 台，同比增长 268.3%。按公司定义，全尺寸具身智能人形机器人实现收入 5.9 亿元，同比增长 1445%，销量为 921 台。该口径限定为非遥控、非玩具，大脑芯片算力不低于 200T，身高在 160cm 以上。优必选上半年研发投入超过 3 亿元，研发人员为 1103 人。公司预计 Walker、Cruzr 和优世界 U1 等产品线将在下半年进入生产与交付。比亚迪上半年营收下降 7.13%，归母净利润下降 20.54%比亚迪昨日披露 2026 年半年报。上半年营业收入为 3448.2 亿元，同比下降 7.13%；归属于上市公司股东的净利润为 123.3 亿元，同比下降 20.54%。公司将营收下降主要归因于新能源汽车业务减少，汇率波动带来的汇兑损失也拖累了利润。其中，汽车及相关产品业务收入为 2753.4 亿元，同比下降 8.98%；电子及其他产品业务收入为 694.1 亿元，同比增长 0.96%。期内新能源汽车销量为 180.85 万辆，同比下降 15.72%；出口量约 79.2 万辆，同比增长 67.8%。上半年毛利率由去年同期的 18.01% 升至 18.85%，研发投入约 289 亿元，经营活动现金净流入为 373.4 亿元，同比增长 17.3%。智谱开源 GLM-5.3，百亿美元模型服务商商业使用须先过安全审查智谱在 Hugging Face 开放 GLM-5.3 的 FP8 与 BF16 模型权重。官方模型卡显示，它沿用 GLM-5.2 的基础模型，本轮能力提升全部来自后训练，重点强化复杂编程、长时任务和漏洞发现。智谱公布的评测中，GLM-5.3 在 Terminal-Bench 3.0 上由上一代的 4.6 分提升至 28.3 分，DeepSWE v1.1 由 46.2 分升至 66.9 分；模型还支持通过 reasoning_effort 参数选择 low、high 或 max 三档推理预算。新许可允许使用、修改、分发、再许可及销售模型和衍生作品，但增加了一项商业门槛：经营「模型即服务」业务、且自身与关联公司连续 12 个月合计收入超过 100 亿美元的企业，商业使用前须通过智谱安全审查。能力仅嵌入特定功能的终端产品，以及单纯转发第三方模型请求的服务，不在这一条款定义范围内。💡 阮一峰：理解 AI 回答问题，要先分清参数、推理和联网阮一峰在最新一期《科技爱好者周刊》中，把大模型回答问题的过程拆成参数、推理和联网三种机制。他认为，训练先用参数建立词元之间的数学关系，模型回答时据此生成概率上更合适的内容；参数没有直接包含的结论，则可以通过逻辑推理获得。他把参数机制概括为「压缩—生成」：训练阶段把知识关系编码进权重，生成阶段再依据这些权重寻找最可能的下一个词元。参数越多通常能描述得更细，但训练与推理成本也会随之上升，因此模型不可能把所有知识都直接储存在参数里。推理机制承担从已有事实推出新结论的部分。例如已知一座城市的出生率和死亡率后，净增长率可以通过逻辑关系算出，不必成为独立记忆。联网机制则负责补足参数和推理都无法给出的实时信息，例如当天的股票收盘指数，由 Agent 或应用框架调用外部搜索取得。这篇文章是其「AI 小知识系列」第三篇，前两篇分别讨论大模型内存需求和 AI 缓存，写作对象是希望用较低技术门槛理解大模型工作方式的普通读者。腾讯发布并开源 Hy4 preview，上下文长度达 1M腾讯混元发布并开源新一代旗舰模型 Hy4 preview。模型采用混合专家架构，总参数为 770B、激活参数为 49B，上下文长度达到 1M，重点提升软件工程、游戏开发、办公和科学研究等生产力任务。腾讯组织 163 名内部专家完成 203 项工程任务盲测，Hy4 preview 平均得分 2.99 / 4.00；官方还展示了模型通过 MCP 操作 Unreal 5 制作射击游戏、处理 72 份文件进行财务费用稽核，以及协调多个 Codex Session 开展实验的案例。模型权重与推理代码已在 GitHub 发布，开发者可自行部署和评测。官方仓库同时给出了模型架构与运行说明。蚂蚁发布金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin，下周开放权重蚂蚁百灵发布首个金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin。模型延续 Li

周四27派早报：Apple 调整妙控键盘的键帽符号、闪迪推出宝可梦纪念款产品等08/27 07:336 分钟阅读早报速览Apple 调整妙控键盘的键帽符号9OpenAI 发布 ChatGPT Admin 插件1闪迪推出宝可梦纪念款产品1多亲发布 J36 AI 按键智能手机4Commodore 推出《赛博朋克 2077》主题复古电脑3Apple 调整妙控键盘的键帽符号8 月 25 日，Apple 公司更新了妙控键盘的细节外观，按键 Tab、Caps Lock、Shift、Return 和 Delete 等键帽不再使用文字标识，而是改为 ⇥、⇪、⇧、↵、⌫ 等纯符号标识。同时，带数字键盘的妙控键盘也将 Home、End、Page Down、Page Up 等键帽改成了纯符号标识。改进后的键盘外观图，图片来自 Apple本次更新的产品有妙控键盘、带触控 ID 的妙控键盘，以及带触控 ID 和数字键盘的妙控键盘（白色、黑色），唯一没有更新的是无触控 ID 带数字键盘的妙控键盘。来源是 ↵ 还是 ⏎啊？这新闻怎么现在才出？我 8/15 在第三方的苹果零售店里就看到了[图片]为啥就是不出机械键盘。第三方的没有地球键和touch ID。Home End PgUpe PgDn 这里有点难受了为何苹果听不见我想要背光键盘全部讨论 94136OpenAI 发布 ChatGPT Admin 插件8 月 26 日，OpenAI 公司推出了一款全新的 ChatGPT Admin 插件，让工作区管理员可以直接通过对话管理用户和权限、分析使用情况，并根据相关数据生成报告。通过 Admin 插件，管理员可以直接在 ChatGPT Work 和 Codex 中完成日常管理工作。管理员可以查看 ChatGPT Work 和 Codex 的活动数据及额度使用情况，找出哪些团队可能需要进一步支持，并及时发现哪些成员或团队即将达到额度上限。管理员可以添加或移除成员、调整群组设置，并处理常规的入职、离职以及团队变动等事务。此外，管理员还能够查看用户的实际权限，排查访问问题，并根据角色或群组控制不同功能和模型的访问权限。Admin 插件还支持管理使用额度和消费申请。管理员可以调整个人、群组以及整个工作区的额度限制，根据当前使用情况审核相关申请，并在掌握完整背景信息的情况下批准或拒绝这些请求。来源这是要biz 计划里面才有吗发表评论闪迪推出宝可梦纪念款产品近日，为庆祝宝可梦诞生三十周年，闪迪公司推出了两款授权存储产品，分别是闪迪宝可梦 USB-C 闪存盘梦幻版和闪迪宝可梦便携式 SSD 超梦版。两款产品分别采用梦幻和超梦主题设计，在便携存储之外加入更适合粉丝和收藏者的外观元素。其中超梦版便携式 SSD 从超梦的力量感汲取设计灵感，最高读取速度为 1000MB/s，性能最高可达传统便携式硬盘的五倍。产品还具备最高两米的跌落防护，适合存储和处理照片、视频等体积较大的文件；容量可选 500GB 和 1TB，售价分别为 119.99 美元 和 199.99 美元。SSD 超梦版外观图，图片来自新闻源梦幻版 USB-C 闪存盘采用小巧的口袋式设计，最高提供 128GB 容量。产品支持兼容的手机、平板电脑和电脑，方便用户在不同设备之间保存、传输和读取照片、视频及其它日常文件。128GB 版本的价格为 27.99 美元。来源梦幻版 USB-C 闪存盘外观图，图片来自新闻源这个U盘图案不难看，但这形状也太丑了。216多亲发布 J36 AI 按键智能手机多亲于 8 月 26 日发布一款多亲 J36 AI 按键智能手机，定价 659 元。多亲 J36 搭载 2.8 英寸 480*640 分辨率屏幕、MTK8766V 处理器、3GB + 32GB 存储、2600mAh 电池，运行 Android 13 系统。内置的 QIN AI 支持一句话打开蓝牙、一句话拨打电话、一句话完成 AI 写作。软件功能上，支持微信、支付宝、音乐、视频等各种 app，家长可审批安装、远程禁用、管理时长等；机身内置 FM 收音机、红外遥控。另外多亲 J36 AI 按键智能手机可选有无摄像头版本。有摄像头版本配备 13MP 后置 + 2MP 前置摄像头，无摄像头版本背面取消了镜头模组。来源产品外观图，图片来自多亲不是说多亲倒闭了么怎么一股诺基亚味儿我有种预感，手机们应该要装回home键了，不过会改名为AI键😂发表评论Commodore 推出《赛博朋克 2077》主题复古电脑8 月 26 日，Commodore 团队联合 CD PROJEKT RED，为旗下 Commodore 77 复古电脑推出一款《赛博朋克 2077》主题特别版，这是 Commodore 品牌历史上首次推出基于游戏 IP 打造的联名硬件，目前已经开启预订，售价 377 美元，明年年初发货。该产品以 Commodore 64 Ultimate 为基础，采用《赛博朋克 2077》风格半透明烟灰色机身，带有金属铭牌及青绿色氛围灯，机身底座同时还拥有可随音乐变化的 LED 灯效。Commodore 77 还提供大量《赛博朋克 2077》主题元素，包括定制版 Commodore 77 BASIC 2.0 开机界面、新菜单配色、霓虹电源灯、贴纸、徽章、主题包装，以及包含游戏世界观资料和《赛博朋克 2077》主题 BASIC 程序的定制螺旋装订说明书。同时，该产品还附带一款专属 DEMO 演示程序，由波兰 C64 DEMO 团队 Arise 制作，并由芯片音乐制作人 LukHash 创作原声，该 DEMO 卡带仅随 Commodore 77 附赠。硬件方面，Commodore 77 本质上是一款基于 FPGA 技术打造的 Commodore 64 复刻版复古电脑，主要用于玩 Commodore 64 游戏。相比原版 Commodore 64 的约 1MHz 处理器，新机最高运行频率提升至 77MHz，并采用 AMD Artix XC7A100T FPGA，性能强于 Commodore 64 Ultimate 使用的 XC7A50T。来源产品外观图，图片来自新闻源久经沙场cyper冷战比较像19771看看就行的小道消息8 月 26 日，微软公司发布博客文章，回顾了过去一年 Windows on Arm 平台取得的重大进展。微软表示，很高兴看到英伟达将于今年晚些时候凭借 RTX Spark SoC 加入 Windows on Arm 阵营，与高通骁龙 X 平台一道，进一步巩固 Windows on Arm 平台的发展前景。尤其是到了 2026 年秋季，微软 Surface、华硕、戴尔、惠普、联想和微星都将推出搭载 RTX Spark 的设备。此外，微软还重点介绍了目前已经登陆 Arm 平台的 Windows 应用，包括 STEM（科学、技术、工程和数学）及教育类应用、安全应用、生产力应用、创意类应用以及娱乐和媒体应用等。目前已经支持 Windows on Arm 的应用包括 ShareX、Proton Mail、Signal、Discord、FxSound 等。微软称，目前 Works on WOA 网站已经收录并追踪超过七千款兼容 Windows on Arm 的应用，并推荐该网站作为查询应用兼容性信息的综合性来源。微软表示 Windows on Arm 如今已经不再只是一个充满潜力的平台，而是正在快速扩大的生态系统，拥有不断增加的设备，并覆盖客户最依赖的各种工作场景和应用。随着开发者持续投入 Arm 原生体验和兼容性开发，消费者在选择下一代 Windows 设备时将拥有更多选择、更大的灵活性，也会更加有信心。来源少数派的近期动态新一季少数派会员启航，更新权益，更多惊喜，还有实体纪念卡。点击了解能让 AI 助手通过自然语言指令直接与您的 Quote/0 摘录墨水屏交互的 Dot Skill 已上线。点击了解你可能错过的好文章装了啥特别篇：少数派编辑部最近都 vibe 了啥？开学季 | 这些软件和服务的教育优惠，能帮你省下不少钱《巫师 3：重制版》正式公开：科隆游戏展 2026 消息汇总在正镶白旗，用五天共同生活理解现代牧场> 下载少数派 2.0 客户端、关注少数派公众号，解锁全新阅读体验 📰> 实用、好用的正版软件，少数派为你呈现 🚀派早报本文责编：@张奕源Nick© 本文著作权归作者所有，并授权少数派独家使用，未经少数派许可，不得转载使用。11位派友已充电

Matrix精选2026年08月10日12 分钟阅读来自 1997 年的迷你笔记本电脑，东芝 Libretto 50M 怀旧手记主作者关注随便好啦少数派作者怀旧数码爱好者 主要更新：怀旧手记/科普 不定时更新：随便攻略/旅游随便好啦关注随便好啦少数派作者怀旧数码爱好者 主要更新：怀旧手记/科普 不定时更新：随便攻略/旅游联合作者关注随便好啦少数派作者怀旧数码爱好者 主要更新：怀旧手记/科普 不定时更新：随便攻略/旅游随便好啦关注随便好啦少数派作者怀旧数码爱好者 主要更新：怀旧手记/科普 不定时更新：随便攻略/旅游怀旧数码爱好者 主要更新：怀旧手记/科普 不定时更新：随便攻略/旅游12 分钟阅读微信扫码分享以图片分享分享到微博点击下方按钮可复制链接分享收藏举报Matrix 首页推荐Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。Windows 95 的发布1995 年 8 月 24 日，微软正式发布了 Windows 95。作为「划时代」的一款操作系统，它首次引入「开始」菜单与任务栏。凭借着操作「易用性」以及对硬件的「低要求」，Windows 95 大获成功。到了 1996 年，全球 PC 装机量将近 2 亿多台，根据 IDC 和 Dataquest 统计指出，PC 发货量约 68007090 万台（其中笔记本电脑约 1200 万台，占比 16.9%）。在当时电脑的普及率远不如现在发达，而其中的笔记本分支更是昂贵的代名词。同时，笔记本也不像如今一样轻薄便携，就拿当时的便携笔记本 IBM ThinkPad 560 系列来说，重量约 1.9kg，美国发售价约 26994500 美元。但是，在当时有一个日系厂商在研究：如何保留笔记本电脑的基础功能的同时，还能让它比当时的笔记本更便于携带？东芝 libretto 20 的出现所以，东芝 libretto 20 诞生了。这是东芝于 1996 年 4 月首次发布的 libretto 迷你笔记本系列。libretto 20 整机重量只有约 840g，但是它却配了一块 6.1 英寸的真彩色屏幕，并且搭载了 AMD 486DX4（75MHz）的 CPU，可完整运行上述我们提到的 Windows 95 操作系统。在 libretto 20 发布仅仅 9 个月之后，1997 年 1 月东芝发布 libretto 系列第三代机器：libretto 50 系列（注：第二代 libretto 系列为 libretto 30，1996 年日本本土发布并销售）。libretto 50 系列是东芝在 libretto 系列迷你笔记本电脑上，首次采用英特尔奔腾 CPU 的机型。并且也是当时采用英特尔奔腾 CPU 的最小电脑之一。但是你知道吗？在 libretto 50 系列当中有这么一款型号，它从未正式对外发售，并且是libretto系列当中第一款使用触屏的笔记本。它就是今天我们本期《怀旧手记》所要介绍的：东芝 libretto 50m在正式上手怀旧之前，让我们先了解一下这台有一点特殊的机器。根据东芝官方技术期刊《東芝レビュー》（Toshiba Review）Vol.53 No.4（1998 年）专题报道的原文libretto50m的历史背景我们可以知道，libretto 50m 是当时东芝为明治相互生命保险公司（即后来的明治安田生命保险）专门开发的企业定制机（Business to Business）。并且 libretto 50m 并不对外发售，根据报道原文，这批特殊定制机总共生产了约 4 万台供给给日本全国的约 4 万名明治生命保险公司的业务员使用。那么它和当时正常对外发售的 libretto 50 系列有什么不同？根据东芝官方的相关报道，最大的不同之处在于 50m 首次新增了触控屏支持。在 libretto 50 上使用的是 6.1 英寸 TFT 真彩显示屏（不支持触控操作，在屏幕的右侧自带一枚类似于 ThinkPad 的指点杆）。而特别定制的 libretto 50m 则是在原本的基础上新增了对那一块 6.1 英寸 TFT 真彩显示屏的触控操作。具体为电阻式触控屏，并且取消了 libretto 50 屏幕右侧的指点杆，取而代之的是一根触控笔。那什么是电阻式触摸屏？简单说就是屏幕表面有两层导电层，中间隔着极小的间隙。你拿硬物按下去，上层凹陷接触到下层，系统就能算出你的触点坐标。所以它靠的是物理按压，不靠人体静电。也因此它必须用指甲或触控笔才能精准操作。同时除了新增的电阻式触摸屏以外，libretto 50m 官方宣称还首次支持了PowerON 充电（笔记本使用过程当中进行充电）那么，有关于 libretto 50m 的历史部分就先讲到这里，接下来让我们在时隔将近 29 年后的今天，一起随着我的图文亲自上手看一看这台古董迷你笔记本电脑。libretto 50m 的配置50m 其实和正常销售的 libretto 50 是几乎一样的：CPU 搭载英特尔奔腾 75MHz32MB 内存（16MB 板载和 16MB 扩展）（注：libretto 50 标配仅有 16MB，系列最大内存仅支持 32MB）约 810MB 2.5 寸机械硬盘，接口为 IDE6.1 英寸 TFT 真彩显示屏，支持触摸（分辨率：640x480）屏幕制造商来自于夏普显卡芯片采用的是 Chips & Technology CT65550（B65550）显存 1MB声卡芯片来自于 Yamaha OPL3-SA2搭载 Windows 95 OSR2外观部分libretto 50m 和 50 尺寸，重量几乎一样。最大的不同在于 50m 是电阻式触控屏，因此取消了屏幕右侧的指点杆以及笔记本 A 面外壳上的对应两个操作按键。同时如果你仔细观察还可以发现 50m 屏幕的上边框有一个长条的凸起，它就是我们之前提到的用于触控屏幕的触控笔放置的位置。接口部分libretto 50m 机身仅有一个 PCMCIA 卡扩展口，一个 2.5mm 耳机接口，还有红外接口和 15V 电源接口。但是如果搭配当时东芝为 50 系列原装的扩展坞，还可以额外新增：PS/2 接口（可用于外接当时的鼠标和键盘），DB-25 接口（用于连接打印机等设备），DB-9 串行接口和 HD-15 视频接口。而不论是机身还是使用扩展坞都没有我们现代笔记本常见的 USB 接口。有关 USB，USB 1.0 发布于 1996 年，而直到 1998 年发布的 Windows 98 系统才进一步完善了对 USB 接口的支持。在 1997 年 ，USB 尚处于进入 PC 生态的早期阶段，而 Libretto 50M 的设计本身也没有为 USB 接口预留位置。因此这台机器并没有配备 USB，主要依靠 PCMCIA、红外以及扩展坞来实现外设扩展。（还有一种原因，个人猜测也有可能是因为极致的便携，在技术上也不太能够实现增加一个 USB 接口。）系统部分libretto 50m 预装日版 Windows 95OSR2，但是我这台机器被人为装上了 Windows 98。而 Windows 98 相较于 Windows 95，集成了 更完善的 Internet Explorer 4，能够愉快地实现网络冲浪。并引入 FAT32 文件系统，能够更加高效的管理大容量硬盘，以及对我们上述提到的 USB 设备更好的兼容性。软件部分由于我收到的这一台 50m 没有对应的扩展坞，所以我暂时没有找到特别高效的文件传输的办法，所以仅针对于机器到手的时候所用的系统以及内部安装的软件进行测试。首先是娱乐，前任机主装的 QQ 2006 以及对应的 QQ 游戏均因为太过于久远，无法正常使用和登录。在浏览器方面，虽然 Windows 98 有 Internet Explorer 4，但是在当时 Opera 欧鹏浏览器也是不错的选择。关于图片查看方面，系统本身有对应的软件当然在当时最常用和最时髦的方式就是使用我们上面说到的 IE 浏览器进行查看。但是像我这台机器的前主人为它装的 ACDSee 也是不错的看图软件。当然在多媒体，特别是影音娱乐上，Windows 98 也能胜任，使用 WINAMP 聆听 MP3 音乐。配合机器自带的 Yamaha OPL3-SA2 声卡，实际效果应该不错，但是由于时隔 29 年之后，机器本身的自然老化，只有单声道的小喇叭已经没有办法很好的发挥出它原本的效果。讲完了机器的外在和系统部分，让我们亲自拆解这台 libretto 50m。看看内部做工在拆卸之前有必要向大家提醒一下：东芝的 libretto 系列迷你笔记本外壳部分的 ABS 塑料在时隔 20 多年老化之后，是非常脆弱的。就像我在拆解这台 libretto 50m 的时候只是轻微的稍微用力不均匀，机身上就出现了很多大大小小的碎裂痕迹。所以，请尽量轻拿轻放。没必要尽量不主动拆解机器。有关于 libretto 50m 的拆解部分可以参考 50 的拆解教程。在取下机身上的电池之后，把键盘上方的装饰塑料条轻轻的取下。你就能看到一个十字螺丝固定键盘，将螺丝取下键盘就能轻轻的抬起。我们将键盘放到一边，就能清晰的看到这台迷你笔记本的内部做工：首先映入眼帘的是机器内部左上角的一块电路板，我们将它轻轻的取下，翻到背面就能看到详细的信息。通过网络查询，我们可以知道这是一块 东芝（Toshiba）PA2051UJ 16MB 的内存扩展模块内存模块，用于给东芝 libretto 系列扩展内存所用。而在键盘排线插槽的正下方，是这台 libretto 50m 的 CMOS 电池。如果你也打算收藏，购入一台 libretto 在此我非常建议你将这块 CMOS 电池取下，以防时间年限过久导致持续腐蚀主板，损坏整个机器。在拆机过程中，我注意到键盘下方右侧有一条黄色粗排线延伸至屏幕转轴附近。为厘清其属性，我参考了公开可查的 Libretto 50CT 拆机资料（包括海外相关拆机记录），发现零售版 50CT 的对应位置并无此排线。结合 50M 独有的电阻式触摸屏功能，该排线可能与触控层相关（但这仅为基于位置与型号差异的个人推测，受限于拆解深度，其具体功能未做进一步验证，不作为严谨技术报告使用。）并且，另一个可客观确认的差异在于内部框架材质。通过实际拆解观察，50M 在键盘下方右侧区域采用了大量疑似镁铝合金的金属框架结构（经实际敲击及材质观察确认），这与公开资料中 50CT 该位置常见的塑料/金属屏蔽罩结构有明显不同。这一差异可能是企业定制机所致，但具体设计意图有待进一步考证。在介绍了这么多内部硬件你可能会发现，为什么没有明显的散热模块？这是因为 libretto 50m 采用的是被动散热，机器内部没有散热风扇。所以在运行的时候，你所听到的噪音可能绝大多数罪魁祸首来源都是那块 2.5 寸的机械硬盘。在确保已经把之前我们提到的主板 CMOS 电池取下之后就可以将机器内部稍微清灰。并且把内存模块以及键盘一一装回。在文章的尾声，我还想为大家分享一些有关于这台 libretto 50m。更多有趣的历史故事根据东芝 1998 年发布的官方 PDF 文档我们可以知道。当年这台 libretto 50m 其实还有一个别称叫：ほほえみくん（HOHOEMIKUN / 微笑君）。而当年生产的约 4 万台 libretto 50m 并没有完全被明治生命保险公司进行销毁，根据网络历史资料可得知，有其中的一部分被以「洋垃圾」的形式出现在了国内。到了国内的玩家，当时大家喜欢称「东芝libretto」叫「东芝萝卜头」，或者「小萝卜头」。而在我制作这篇文章之前使用这一台 libretto 50m 的时候，绝大多数都是使用笔记本自带的触控笔完成操作的。而以我个人的实际使用体验：超便携，迷你，可用一只手举起并配合触控笔操作的东芝萝卜头 50m 给我的体验有