華為正式確認推出全新 Nova 15 系列機款 Nova 15 Max，並將於泰國舉辦發佈活動。該機型設計相較 Nova 15 系列其他成員有所更新，華為已在 X 平台分享相關圖片及主要規格。其中最引人注目的是搭載 8,500mAh 大容量電池，後置 50MP RYYB 相機，並配備立體雙聲道揚聲器。圖片顯示 Nova 15 Max 可能提供三款顏色選擇，但暫無更多細節公開。
| 規格項目 | 詳細內容 |
|---|---|
| 螢幕 | 6.84 吋 AMOLED |
| 處理器 | Kirin 8000 |
| 電池容量 | 8,500mAh（支援 40W 快充） |
| 後置相機 | 50MP RYYB 主鏡頭 |
| 前置相機 | 8MP |
從設計及已確認規格來看，Nova 15 Max 疑似中國市場上月發佈的 Enjoy 90 Pro Max 改款版本。此前，華為已在中國於 2025 年 12 月推出 Nova 15、Nova 15 Pro 及 Nova 15 Ultra。
《時代》雜誌本週發佈的 2026 年十大最具影響力 AI 公司（The 10 Most Influential AI Companies of 2026）榜單中，字節跳動、阿里雲及智譜上榜。除了三家中國公司外，兩大 AI 明星初創公司 OpenAI 及 Anthropic、Alphabet（Google 母公司）、Amazon、Meta 三家美國科技巨頭，以及歐洲「AI 全村希望」Mistral 和開源模型平台 Hugging Face 亦榜上有名。
（來源：TIME）
對於字節跳動及阿里雲，《時代》雜誌特別強調它們在既有業務之外，在 AI 領域取得的成就。對於字節跳動，《時代》評價指，其業務樞紐仍是月活躍用戶約 7.7 億的抖音，但公司未來方向轉向 AI 助手「豆包」。其周活躍用戶已超過 1.55 億，並在今年 2 月春節期間單日活躍用戶突破 1 億，使中國成為全球最早實現 AI 助手大規模普及的國家之一。 阿里雲上榜原因，則在於不到三年時間內，成為「全球開源 AI 的核心力量之一」。
《時代》指出，阿里旗下「通義」系列模型累計下載量超過 10 億次，並衍生出超過 20 萬個派生模型，影響力早已超出中國市場，成為全球最受歡迎開源模型家族之一。《時代》進一步表示，中國科技巨頭正試圖將其開源模型領先優勢打造成一個全球 AI 絲路。 智譜的上榜，不僅與其「全球大模型第一股」有關，更與中國前沿大模型及中國國產算力平台的相互成就有關。公司今年推出旗艦開源大模型 GLM-5，以及完全基於國產設備全流程構建的圖像生成模型 GLM-Image。
其中 GLM-5 在多項基準測試中性能與 Google、OpenAI 及 Anthropic 的旗艦大模型相當。《時代》評論指，智譜的成就顯示中國 AI 開發者可在不依賴任何西方技術的情況下參與前沿競爭。 其他上榜公司評語：OpenAI：令人咋舌的估值增長速度，儘管面臨激烈競爭，仍是推動 AI 部署步伐的領頭羊。Anthropic：與美國政府有關 Claude 模型使用方式的爭端，或令這家 AI 實驗室變得更強大。
Alphabet（Google）：十年前就開始構建「人工智慧優勢」景觀，依賴 DeepMind 技術積累與 Gmail、YouTube、Waymo 等級入口，構建全球最廣覆蓋的全棧 AI 服務體系。Amazon：電商巨頭正成為人工智慧基礎的核心玩家。透過 Trainium 芯片與超大規模算力叢集佈局，爭奪 AI 時代最關鍵的基礎設施控制權。Meta：依賴全球最大社交數據資產，持續推動 AI 在廣告與內容生成場景變革行業風向標。
Mistral AI：作為歐洲 AI 行業代表，正成為歐洲政府和企業取代美國 AI 供應商的選擇。Hugging Face：公司運營著全球最大公開 AI 模型、數據集和應用儲庫。最新數據超過 200 萬個模型和 50 萬個數據集，使其有點像 AI 領軍者的 GitHub。超過 30% 的財富 500 強公司在該平台上有賬號。除了 AI 模型，Hugging Face 還積極進軍 AI 代理和機器人領域。
| 公司 | 關鍵成就 | |——|———-| | OpenAI | 估值增長迅速，推動 AI 部署領先 | | Anthropic | Claude 模型爭端或強化其實力 | | Alphabet (Google) | 全棧 AI 服務體系廣泛覆蓋 | | Amazon | Trainium 芯片與算力叢集佈局 | | Meta | 社交數據推動廣告內容革新 |
| Mistral AI | 歐洲 AI 替代美國供應商選擇 | | Hugging Face | 超過 200 萬模型及 50 萬數據集儲庫 |
據一名美國官員及另一名知情人士透露，美國國家安全局（NSA）一直測試 Anthropic PBC 新的人工智能模型在流行軟件中發現網絡安全漏洞的能力，其中包括自家產品。這名官員及這名知情人士表示，研究人員對 Mythos 模型的國家安全局官員搜尋潛在安全漏洞的速度及效率印象深刻。兩人均未獲授權公開討論此事，故要求匿名。 國家安全局在美國網絡間諜活動中處於核心地位，其內部人員形成的印象進一步表明，已在華盛頓華爾街領導層中引發對 Mythos 模型威脅強大的安全疑慮。
Anthropic 最初向少數機構發佈 Mythos，並強調它們優於黑客，利用這項技術找出其系統中的軟件缺陷。
上週三新聞報導指，該公司高層在確認黑客能利用 Mythos 後，決定不向公眾發佈這一模型，而白宮亦反對該公司再向大約 70 家機構提供使用權限的計劃。美國國家安全局及 Anthropic 的發言人均拒絕置評。
DeepSeek 在 GitHub 發佈了多模態推理模型及技術報告，標題為《Thinking with Visual Primitives（以視覺原語思考）》。該模型基於 DeepSeek V4-Flash（284B 總參數、推理時激活 13B 的 MoE 架構）構建，提出一種全新的多模態推理範式。報告指出，現有大型多模態模型存在一個被忽略的基本性瓶頸：「指代鴻溝」（Reference Gap），即模型能「看見」圖像內容，但在推理過程中用自身語言構建思維鏈時，無法精確對應左邊那個大而近中央的紅色
物體在密集場景中的位置視角對象，導致注意力偏移並得出錯誤結論。此前學界主流應對方向是提升感知分辨率，但報告認為「看見」和「能說」本質上是兩件事。
該模型的核心創新在於將點座標和邊界框嵌入推理過程本身，使其成為思維鏈的基本元素。模型在推理時每提取一個視覺對象，就同步輸出其座標。例如：「找到一隻熊 [452，23，804，411]，正爬樹，排除，再往左下看，找到另一隻 [50，447，647，771]，站在岩石邊緣，符合條件。」座標不再是事後標註的答案，而是推理過程中消除歧義的空間錨點。 以下為模型規格比較表：
| 模型 | 總參數 | 激活參數 | 756×756 圖像視覺 KV 項目 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 284B | 13B (MoE) | 81 |
| Claude Sonnet 4.6 | – | – | 約 870 |
| Gemini-3-Flash | – | – | 約 1100 |
架構層面，模型實現 7056 倍視覺壓縮，一張 756×756 圖像經 ViT 處理後生成 2916 個圖像塊 token，經 3×3 空間壓縮合併為 324 個 token，再通過壓縮稀疏注意力（CSA）機制將 KV 緩存進一步壓縮 4 倍，最終剩 81 個視覺 KV 項目。 訓練數據方面，團隊從近 10 萬個目標檢測數據集中篩選約 3.17 萬個高質量數據源，生成超過 4000 萬條訓練樣本，涵蓋計數、空間推理、迷宮導航和路徑追蹤四類任務。
後訓練採用先專家化、後統一個籠策略，分別訓練邊界框和點座標兩個專家人數模型，經強化學習迭代優化後通過在線籠統蒸餾合併為統一個模型。 實驗結果在 11 個基準測試上與 Gemini-3-Flash、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6 等主流模型對比。計數任務上，Pixmo-Count 精確匹配得分 89.2%，超越 Gemini-3-Flash 的 88.
2%，大幅領先 GPT-5.4 的 76.6% 和 Claude Sonnet 4.6 的 68.7%。最具代表性的差異出現在具身推理上：迷宮導航得分 66.9%，GPT-5.4 為 50.6%、Gemini-3-Flash 為 49.4%、Claude Sonnet 4.6 為 48.9%，提升約 17 個百分點；路徑追蹤得分 56.7%，GPT-5.4 為 46.
5%。報告同時指出當前局限性：模型需明確觸發詞才會啟用視覺原語機制，極細粒度場景下座標精確度有局限，跨場景泛化能力仍有提升空間。
TCL 創始人兼董事長李東生率管理團隊日前拜訪 Sony 集團，與 Sony 集團總裁兼代理代表執行董事十時裕樹舉行董事會特別會議，雙方圍繞新建合資公司未來走勢進行實質溝通。此次高層互訪聚焦落實雙方在家電娛樂業務領域的全球整合細節。此次會議除推進雙方此前初步合資協議的重要一環外，也為未來合作奠基。2026 年 3 月 31 日，TCL 電子與 Sony 正式簽約，擬組建合資公司全面接管 Sony 全球家電娛樂業務，包括電視、音響等核心產品線。
李東生在會上通報綜合進度，指出雙方目前正加速在產品平台、供應鏈與製造體系三個維度的協同工作。據悉，該合資公司已初步確立中長期戰略方向，將核心目標鎖定在業務結構優化及高端市場佈局。
針對業務交接與未來運營，十時裕樹透露，合資項目目前已收到全球銷售體系及終端客戶的積極反饋。雙方管理層一致認同，此次業務整合旨在發掘各自在技術儲備與製造規模上的互補優勢，以期提升在全球市場的綜合競爭力。此次會議的高管還包括 Sony 方面的資深副總裁田中健二、Sony 電子副董事長木井一壽，以及 TCL 方面的通力科技股份 CEO 于廣儉、TCL 電子 CEO 盧曉勇等。
雙方強調，將持續深化合作，推動家電娛樂業務的全球擴張與創新。
Anthropic 正在洽談新一輪融資，估值有望突破 900 億美元，約 HK$7020 億。若交易成真，這家成立不到 4 年嘅公司將超越 OpenAI，成為全球最貴嘅 AI 獨角獸。900 億美元呢個數字意味住乜？放喺 A 股，佢比最貴嘅遊戲公司市值仲高；放喺矽谷，佢一腳踢翻 OpenAI 苦心經營咗十載嘅估值王座。更令人咋舌嘅係時間線：幾個月前，Anthropic 估值仲只係 600 億美元。
Google 同 Amazon 先後以 350 億美元估值注資，合共投咗高達 650 億美元。由 600 億到 900 億，不到一年，飆升 15 倍。 資本嘅瘋狂唔止講笑。當全球最精明嘅金主一窩蜂湧向同一個方向，背後一定有東西南北變咗。變化係乜？答案指向市場數據——根據 Sensor Tower 數據，ChatGPT 今個 4 月下載量同比增 132%。上個月更猛，同比升 413%，單月下載量暴增 563%。
同一時期，Claude 下載量一週激增 199%。喺多個國家，Claude 衝上 iPhone 免費應用排行榜頂峰。喺美國，Claude 單日下載量首次超過 ChatGPT。2 月 28 日，呢個應用衝上美國 App Store 免費榜首，並維持到 3 月 2 日，短短一週排名急升 20 多位。Claude 仲喺巴西、加拿大、德國、瑞典、挪威同瑞士嘅 iPhone 免費榜登頂。
表面睇，OpenAI 依舊龐大。GPT 系列坐擁億萬用戶，Codex 剛掀起新一輪熱潮，Stargate 項目標榜要投 5000 億美元建算力基建。但美國嘅麻煩，往往先從內部爆發。如果用戶流失係皮肉之痛，咁 Stargate 嘅縮水就係斷腕之痛。據媒體調查，Stargate 項目實際進展遠不如 PPT 咁光鮮。5000 億美元、10 座核電站、人類通往未來嘅唯一道路——如今變咗一灘縮水嘅租賃合約。
英國項目停咗，挪威項目爛咗，德國巴伐利亞嘅浮動基地放棄咗。奧特曼話呢叫「靈活心態」，合作夥伴話呢叫「過河拆橋」。軟銀喺怒火、甲骨文喺算帳、Microsoft喺廢墟邊默默撿漏。 呢啲背後嘅潛台詞再清晰不過：當 OpenAI 開始推卸基建責任，佢就失去對物理世界嘅控制力。資金到位緩慢、算力中心選址、合作方協調——每個環節都喺磨。同時，OpenAI 正經歷一場靜默嘅人才流失。Dario Amodei——Anthropic 創辦人兼 CEO——本係 OpenAI 前研究副總裁。
佢帶走唔止自己，仲有一批 OpenAI 最核心嘅安全研究員。離開 OpenAI 時，佢直言：「與其留低嚟爭論別人嘅願景，不如帶上你信任嘅人，去實現自己嘅願景。」呢種出走未有停歇。過去兩年，OpenAI 對手團隊、安全團隊持續有魔鬼湧向 Anthropic。 一間公司最值錢嘅資產係乜？唔係用戶數，唔係估值，係嗰群能定義下一代模型嘅人。當呢群人選擇離開，方向就係答案。
Anthropic 由「安全實驗室」蛻變成「最貴獨角獸」，起家路徑同矽谷常規完全唔同。佢唔係燒錢搶用戶起家。起點係一篇關於 AI 安全嘅論文，賣點係「Constitutional AI」——用憲法約束模型行為。長時間，矽谷主流看法係：呢啲太理想主義，做唔大。之後，Claude 3.5 Sonnet 發佈。編程能力壓過 GPT-4o，長上下文化理解領先，幻覺率大幅降低。
開發者社區風向一夜轉變。Reddit、Hacker News、X 上到處都係同一句話：「我取消 ChatGPT Plus，換 Claude 咗。」唔係一個人咁講，係成千上萬人咁講。 更關鍵係企業端。AWS 上 Claude API 調用量過去半年翻咗唔止一倍。越來越多企業客戶開始將核心業務從 GPT 遷移到 Claude——唔係因為方便，而係因為好用。Google 睇到呢點，所以砸錢；Amazon 睇到呢點，所以都砸錢。
兩家巨頭合共 650 億美元，賭嘅唔係 Anthropic 嘅現在，而係佢定義下一代 AI 能力。 但 OpenAI 真係輸晒？先別急住寫輓志。GPT-5 系列迭代速度驚人。5.5 剛落地，後台日誌就冒出 5.6 影子。Codex 作為智能體工廠正全面起飛，開發者生態嘅護城河唔係一朝一夕攻破嘅。OpenAI 另一底牌係規模。億萬月活用戶、與Microsoft深度綁定、遍佈全球企業客戶——呢啲存量優勢唔會因為一輪融資新聞就蒸發。
歷史上，估值超越唔等於勝負已定。2012 年 Facebook 上市時，好多人覺得 Google 社交夢碎咗。十年後再睇，Google 搜索王國從未真係受威脅。AI 競爭嘅殘酷之處在於：今日嘅王座，下輪模型發佈後可能就唔作數。 拉遠視角，呢唔係一場「邊個贏邊個輸」嘅事，而係「AI 行業權力結構正被重寫」嘅事。兩年前，OpenAI 係唯一巨星。一年前，Google Gemini 開始追趕。
今天，Anthropic 衝到估值第一位。與此同時，xAI 喺燒錢、Meta 喺開源、開源 AI 喺追趕。贏家唔再得一個。AI 正從「一超獨霸」走向「群雄割據」。而喺呢場亂戰中，真係決定勝負嘅變量得一個——邊個先做出下一代模型。唔係邊個 PPT 更好睇，唔係邊個融資更多。AI 唔係魔法，係重工業。佢需要天文數字嘅電費、絕對嘅信譽、冷靜嘅財政紀律。Anthropic 嘅 9000 億估值，本質上係市場押注：下一個「iPhone 時刻」，可能唔喺 OpenAI 手上。
Elon Musk 結束了他在 OpenAI 訴訟中的作證。周四，他連續第三天出庭作證，並進行更長時間的陳述，試圖推動法院阻止 OpenAI 向營利性公司的轉型。 ### 法庭作證焦點 Elon Musk 正在起訴 OpenAI，指控該公司及其聯席創辦人兼 CEO Sam Altman、總裁 Greg Brockman 透過欺詐建立一個優先保障 AI 安全發展的非營利組織，從而獲得他 3800 萬美元的贊助及個人幫助，之後卻轉而創建營利性實體以攫取私利。
周四氣氛緊張的交叉詰問中，Elon Musk 作證稱，他當時知曉 OpenAI 轉型為營利性公司的早期討論，但曾從 Sam Altman 那裡得到保證，該組織將繼續維持非營利性質。 OpenAI、Sam Altman 及 Greg Brockman 的律師 William Savitt 在交叉詰問中追問 Elon Musk，是否閱讀過 Sam Altman 在 2017 年 8 月 31 日轉發的一份文件，該文件涉及 OpenAI 從非營利組織向受非營利機構監督的營利性結構轉型。
「我的陳述是，我沒有細讀，只看了標題。」Elon Musk 表示，他身穿深藍西裝、深藍領帶及白襯衫。有時，Elon Musk 對 William Savitt 的交叉詰問表達不滿。「很少有回答是完整的，特別是你總是打斷我的思路。」Elon Musk 說。 美國地區法官方 Yvonne Gonzalez Rogers 後來訓斥 William Savitt，原因是沒有讓 Elon Musk 完整回答問題，但同時回擊 Elon Musk 關於該律師「帶導性提問」的指控。
Elon Musk 被問及為何沒有更早起訴 OpenAI，以及他為何沒有察覺該公司會轉型為營利性實體。William Savitt 指出，其餘 OpenAI 創辦人曾向 Elon Musk 發送電郵，討論在某階段將 OpenAI 技術封閉或透過其盈利的可行性。「Sam Altman 和其他人向我保證，OpenAI 將繼續作為非營利組織運營。」Elon Musk 說。
Elon Musk 向法庭表示，現時的營利性公司已擁有 OpenAI 的資產。「這個營利性實體剝奪了絕大部分價值。它已經拿走了非營利組織的絕大部分價值。」Elon Musk 表達。在詰問中，Elon Musk 還承認他的公司 xAI 使用 OpenAI 來訓練其模型，並補充說：「使用其他 AI 來驗證自己的 AI，這是行業的標準做法。」Sam Altman 及 Greg Brockman 在 Elon Musk 作證的大部分時間裡坐在法庭內，神情專注地聆聽。
在接受兩個多小時的詰問後，Elon Musk 被允許退庭，隨後他的高級助手 Jared Birchall 出庭作證。
法國電子產品零售商 LDLC 近日上架一批瑕疵版 NVIDIA GeForce RTX 5090 顯示卡，售價介乎 1499 至 1699 歐元，約 HK$11692 至 HK$13242。目前上架的兩款分別為華碩 RTX 5090 TUF Gaming（1499 歐元，約 HK$11692）及微星 RTX 5090 Ventus 3X OC（1699 歐元，約 HK$13242），並明確標示售出後不退不換。
| 型號 | 售價（歐元，約 HK$） | 狀況描述 | |———————–|——————————-|———————————–| | 華碩 RTX 5090 TUF Gaming | 1499，約 HK$11692 | 外殼損壞，核心組件完整
| | 微星 RTX 5090 Ventus 3X OC | 1699，約 HK$13242 | 外殼損壞，核心組件完整 | 作為參考，同家零售商全新 RTX 5090 的起售價為 3249 歐元，而全新 RTX 5080 的售價亦在 1499 至 1699 歐元區間，即一張完全無法使用的瑕疵 5090，價格等同全新 5080。
LDLC 在產品頁面明確標註，這些顯示卡屬「非功能性產品」，損壞源於物流運輸過程中的物理損傷，可能包括 PCB 斷裂、撞擊變形等。 不過商家同時確認，顯示卡所有核心組件（GPU、顯示記憶體、VRM 供電等）均完整存在，受損前測試正常，且未經拆解。售出後條款更為嚴格，由於產品已明確標註為非功能性，購買後不接受任何退貨或換貨，LDLC 表示此類產品面向具備維修能力或組件回收需求的專業人士。
事實上，此類殘次顯示卡在國際市場亦可找到，且價格通常低得多，但往往存在核心組件被拆除的風險，GPU 晶片及顯示記憶體顆粒可能已被取走，購買者需自行處理。
過去數年，各大遊戲公司反覆宣稱「獨佔時代即將結束」，但最新行業分析顯示，獨特的第一方遊戲仍是玩家選購主機的主要驅動力。根據 Circana 研究機構數據，2026 年第一季度，約 41% 的受訪玩家將「獨佔遊戲」列為自己選擇特定平台的主要原因。雖然這一比例較去年下降 8 個百分點，但仍遠超其他因素，穩居首位。 排在第二位的選購理由是「朋友和家人使用同一主機」，突顯社交關係在遊戲體驗中的重要性。
由此可見，獨佔內容仍是相當一部分玩家決策的核心。
分析師指出，儘管SONY積極將第一方作品移植至 PC，Microsoft亦長期調整獨佔策略，但玩家對獨佔遊戲的偏好並未消退。在 PS6、下代 Xbox 及任天堂新機等未來平台的競爭中，獨佔內容仍將承載玩家的核心期待。
OpenAI 的智能體 Codex 此次直接挑戰 Claude Code。Codex 是 OpenAI 的程式碼生成模型，支持 GitHub Copilot 等產品，已成為全球開發者不可或缺的 AI 助手。這次更新意義重大。YouTube 創作者 Mike Russell 發佈了一段實測影片，結果令人震驚。他將自己的 Mac 完全交給 OpenAI 最新升級的 Codex，讓 GPT-5.
5 操控 Adobe Audition 修復音頻、使用 Photoshop 製作封面，再用 Adobe Firefly 生成 AI 視頻。從頭到尾，人類全程零操作。這不是 Demo 或 PPT，而是一位真正創作者將生產力工具全數交付 AI 的一次實踐。 OpenAI 聯創兼總裁 Greg Brockman 直言：「Codex 人人可用，電腦任務全可搞定！」的確，一個寫程式碼的工具，突然要搶走所有人的鍵盤。
AI 大 V 數萬表示，一下午、一句話，Codex 就幫自己開發了一款完整遊戲。最驚人的是 Codex 處理素材的方式：他提供了一個包含上千張圖片的素材夾，並未說明篩選方法。Codex 自動將每個檔案夾的圖片整合成一張總覽圖，還帶檔案名。這一來，只看一張圖就能掌握所有素材風格，選中後直接調用檔案即可。這個操作實在令人震驚，讓他直呼 Codex 太猛了！ 網友直呼，Codex 終於迎來自己的「Claude Code 高光時刻」——一個複雜的完整 Mac 應用，集成了攝影頭、麥克風、錄屏，它一次就搞
定了。用過 Codex 的網友，根本停不下來！
過去大家對 Codex 的認知很淺——就一個寫程式碼的工具。它能幫補全函數、調試 bug、生成腳本，是程式員的副駕駛。這次升級直接把邊界炸開。OpenAI 官宣裡最核心的一句話：Codex 現支持 Slack 集成和 Google Workspace 全家桶集成。翻譯成人話就是——它不只寫程式碼，還能讀你的郵件、回 Slack 訊息、操作你的 Google Docs 和 Sheets。
這句話，讓 OpenAI 的野心藏不住：它不再把 Codex 定位為開發者工具，而是——通用電腦操控 agent。 就在昨天，Codex 突然官宣一大波更新。它能跨 Slack、Gmail、Calendar 自動總結變化、做數據分析、輔助決策。可以整理研究材料、製作電子表格和演示文稿。可數據導出、標記變更的內容，起草解讀報告。還能標準對比多個選項、跟蹤風險採取措施。
OpenAI 聯創 Greg Brockman，這位黑了 20 年終端、視代碼如生命的頂級黑客，親自宣布：「我徹底愛上 Codex App，它已取代我用了 20 年的終端。」開發者懂的，這是什麼分量。 如此強大的更新，讓奧圖曼直發帖叫道：「Codex 正在經歷 ChatGPT 時刻！」繼昨天這一大波更新後，今天清晨，OpenAI Codex 核心成員 Tibo 在 X 上發帖稱「Feeling codexy today」，預示著 Codex 又將迎來史詩級更新。
此帖一出，程式員圈瞬間沸騰！ 若然，沒過多久，OpenAI 又開始放出新的 case。使用 Codex 處理日常工作，從未如此輕鬆。你可選擇你的角色，連接每天使用的應用，並試推介的提示詞。不論是調研與規格，這是文檔、演示文稿、電子表格等，Codex 都能提供幫助。Codex 會根據你的角色推介有用插件，並引導你連接各種應用程式，例如 SlackHQ、Google Workspace、Microsoft 365 等。
它如你的私人助手，可匯總來自不同應用程式和文檔的數據，規劃下一步，起草工作、組織研究，或建立項目計劃。你可一目了然地看到正在發生的實況，包含任務進度、使用文檔和工具以及接下來要做的事。從草稿到成稿，你可在 Codex 中隨時內容逐步成形進行審核。打開檔案，提出修改意見，並在同一個對話線程中不斷優化和調整。 開發者大 V 表示，Codex 和 Claude Code 非常不一樣。
如果限額即將結束，那就執行一個長時間任務，即使命額已結束，Codex 也能繼續執行這個任務，直至任務完成。這個帖直接被奧圖曼轉發。Tibo 還表示，在良好的用戶體驗和優化利潤率之間，OpenAI 選擇了前者。 甚至，OpenAI 專門放出一個官方博客指南，介紹如何在日常工作中使用 Codex。Claude Code 頭號粉絲轉向 Codex，奧圖曼 鼓掌 就在 Codex 升級的同一天，另一場好戲開演了。
在 X 上，有用戶說出自心聲：Claude Code 生成質量在最近三週明顯下滑，準確率暴跌，因此 90% 時間在用 Codex，感覺非常滿意。奧圖曼 很快出面，以星星表情回應道：「歡迎加入光明面！」 若然，又有更多開發者站出來表示，真的不喜歡用 Claude，因為它很笨拙，用戶界面總是不對盤，bug 也很多。這一次，開發者自己用腳投票了。Codex 實測太瘋狂了！
Codex App 開發人員 Andrew Ambrosino 直言：「Codex 搞定一切！」這次更新，Codex 為當前任務自動適配動態 UI，體驗更佳：
| 功能 | 改進描述 |
|---|---|
| 幻燈片和表格體驗 | 更佳 |
| 支持在瀏覽器、工作區和程式碼中直接標註 | 新增 |
| 上手更簡單 | 整體設計更簡潔 |
| 性能全面提升 | 在 Codex 應用瀏覽器中還加了設備工具欄，讓構建和測試響應式應用變得更方便——瀏覽器使用速度（在主觀測試中約提升 30%） |
不過，「大夥兒好才是真的好」，全網第一波實測已經來了。讓我們一起來瞧瞧吧！管理整台 Mac，人類全場 0 操作圍觀 Mike Russell 的實測才是這次升級最直觀的證明。他給 Codex 下了三個任務：任務一：音頻修復。一段錄音有明顯背景噪音和齒音問題。Codex 自動打開 Adobe Audition，識別噪音特徵，應用降噪濾波，調整 EQ 參數，導出成品。
Russell 事後回聽評價：「專業級修復，比我手動調還乾淨幾分。」 任務二：播客封面設計。Codex 打開 Photoshop，根據播客主題自動選配色方案、排版標題文字、調整圖層融合模式，輸出 一張 可直接上傳的封面圖。任務三：AI 視頻生成。Codex 調用 Adobe Firefly，根據文字描述生成視頻素材段，自行拼接、轉場。三個任務，跨三個 Adobe 專業軟件，全自動完成。
Russell 在視頻裡反复強調一個細節：他全過程沒碰滑鼠、沒碰鍵盤，甚至沒有切換過窗口。Codex 自己在操作系統層面完成了所有軟件間的切換和協調。「這不是 AI 在幫我工作，」Russell 說，「這是 AI 在替我工作。」 Codex 這次升級打中的不是程式員，而是所有依賴電腦工作的人。當 AI 能操控你的整台電腦，「會不會用軟件」這項技能本質上就在貶值。
當然，Russell 的實測並非完美。Firefly 生成的視頻素材有幾幀出現明顯畫面抖動，Codex 沒有自動識別並修正。Photoshop 封面的文字排版在第一次嘗試時出現字體大小不一的問題，Codex 自己發現後做了第二次調整才過關。Russell 的結論很實在：「它不是 100 分，大概 85 到 90 分。但問題是——達到這個水準它用了 8 分鐘，我自己做要 2 個小時。
」85 分乘以 8 分鐘，和 100 分乘以 2 小時。大多數場景下，前者贏。 Codex 幫你 0 成本次拍攝 網友 Matthew Berman 直接介紹如何用 Codex 限額外的拍攝產品，一個網絡連接就能轉化為完整的電商品拍圖：以前：一套電商品拍圖要 US$5,000 – 25,000，約 HK$39,000 – 195,000，耗時 4 週。現在：輸入一個 URL，10 分鐘出圖，成本為 0。
他把整套系統封裝成「品牌商拍工具箱（Brand Shoot Kit）」。它如何把一個網頁連結變成一整套電商攝影庫？只需以下 7 個 Agent（智能體）技能：人類的鍵盤，終於要閒置了？ 以往，全程用手動方式調試 UI 的方式，往往非常耗心力。每次都要一點一點地檢查 AI 有沒有搞砸其他不相關的部分，這種壓力是無聲的。但如果我們能把運行時的 UI 行為測試也交給 AI 去做，那人類這邊的負擔就能得到合理減輕。
現在，Codex 終於帶來了希望！顯然，Codex，已能用滑鼠逐一檢查 UI 界面或行為是否正常——整個過程完全自動化。網友感嘆：「這感覺就好像『人們一直盼 AI 能做到的事』終於來了。」「我感覺我們正逐漸接近下一個重大轉變的臨界點。」 在視頻最後，Russell 說了這麼一句話：「當 AI 能操控你的整台電腦，會不會用軟件這項技能本質上就在貶值。」這次，Codex 打中的不是程式員，畢竟程式員早習慣了 AI 寫程式碼。
這次打中的是所有依賴電腦工作的人——做 PPT 的、寫郵件的、剪音頻的、修圖的、做報表的。以往的邏輯是，人學會用工具，工具放大人的能力。現在的邏輯開始變了：AI 學會用工具，人只需說說自己要什麼。 可以說，Codex 不是在升級功能，它是在重新定義「使用電腦」這件事的本質。在 Russell 的 45 分鐘實測裡，那台 Mac 上發生的任何事——滑鼠自己在動、軟件自己在切換、音頻自己在渲染——這畫面大概會成為 2026 年最常見的一幕。
以往人類用滑鼠調用軟件，現在 AI 用 API 調用軟件。下一步呢？不可想像。
昨晚，DeepSeek 多模態研究員陳小康在 X 平台發佈一篇文章，並公佈了關於多模態技術的新論文《Thinking with Visual Primitives》，表示「Excited to release」。今天一早，文章已被刪除，GitHub 上的論文亦已撤下。不過 APPSO 在其消失前已讀完整文。讀後發現，這篇論文被撤或許並非內容有問題，反倒可能透露了太多。
近日剛實測完 DeepSeek 的識圖模型，讓其數手指時，它思考一通後自嘲「我真的數傻了」，當時以為只是測試階段的小問題。這篇論文告訴我們，數手指數傻正是 GPT、Claude、Gemini 集體沒解決的技術瓶頸。而 DeepSeek 的解法頗具幽默：給 AI 一支手指。 陳小康在那篇推文寫道：「Traditional CoT stays in the linguistic space， but visual reasoning needs more.
By using points and boxes as cognitive anchors， our model bridges the Reference Gap—mimicking the “point-to-reason” synergy humans use.」翻譯為：「傳統思維鏈停留在語言空間，但視覺推理需要更多。透過使用點和框作為認知錨點，我們的模型彌合了『引用鴻溝』，模擬了人類『指指想想』的協同機制。
」看得準且指得準，是兩回事。目前多模態大模型做圖像推理，本質上仍是把看到的畫面轉化為文字，然後在文字空間做思維鏈推理。GPT-5.4、Claude-Sonnet-4.6、Gemini-3-Flash，全走這條路。
過去兩年，OpenAI、Google、Anthropic 的改進方向集中在一個問題：如何讓模型看得更清。高解析切割、動態分塊、放大圖片再處理。DeepSeek 稱此為 Perception Gap，感知鴻溝。但論文指出另一瓶頸：Reference Gap，引用鴻溝。模型看清了，但在推理過程中無法精準指向圖中某個東西。可以這樣理解：一圖中有 25 個密密麻麻的人站一起，用語言描述「左邊第三排穿藍色球衣那個人右邊的那個」，描述本身就是模稜兩可。
模型數著數著就丟了上下文，忘了剛數到誰。人類如何解決？天生本能：伸手指，一個指一個。 擁有 284B 參數的模型，給一支手指 DeepSeek 的方案：讓模型在思考過程中直接輸出圖片上的坐標標記。想像一下，模型看到一圖中有很多人，它的思維鏈不再是「我看到左邊有個穿藍衣的人」，而是「我看到這個人」然後加一個框的坐標，把人圈出來。每數一個人就圈一個框，圈完後框的數量就出來了。
兩種坐標格式：一種是框（bounding box），畫個矩形圈住物體，適合指定物體位置；一種是點（point），在圖上標一個位置，適合追蹤路徑和走迷宮。DeepSeek 稱這兩個東西為「視覺原語」，最小的思維單元。 關鍵變化在此：以往模型輸出坐標是作為最終答案（「目標在這裡」），現在坐標嵌入思考過程本身。坐標是塗鴉紙上的標記，不是答題上的答案。把一圖壓縮 7056 倍，依然能數清裡面有幾個人。
模型底座是 DeepSeek-V4-Flash，一個 284B 參數的 MoE 模型。MoE 意思是：模型腦袋很大，但每次回答問題只調用一小部分神經元來激活，推理時只激活 13B 參數。類似一個百人團隊，每個任務只派 5 個人上場。 視覺編碼器這邊，做三級壓縮。打個比方：你有張照片要發給朋友，網速很慢。第一步，把照片切成小方格備用；第二步，每 9 個小方格合併成 1 個（3×3 壓縮）；第三步，再在輸出時進一步精簡丟棄冗餘資訊（KV Cache 壓縮 4 倍）。
實際數字：一張 756×756 的圖，57 萬像素，一路壓下來變成 81 個資訊單元。壓縮比 7056 倍。看到這個數字第一反應是：這還能看清東西？但論文結果證實，能。不僅看清，還能精準數出圖裡有 25 個人。 對比一下：同樣 800×800 的圖，Gemini-3-Flash 消耗約 1100 個 token 來表示這張圖，Claude-Sonnet-4.
6 約 870 個，GPT-5.4 約 740 個。DeepSeek 在最終計算時只用 90 個資訊單元。別人用一千多個格子記住一圖，DeepSeek 用 90 個格子就行了，然後省出來的算力全拿去「指」。4000 萬條訓練數據怎麼來的？DeepSeek 從 Huggingface 等平台把所有帶「目標檢測」標籤的數據集爬下來，初篩得 97,984 個數據源。
然後做兩輪篩選。第一輪查標籤質量。用 AI 自動審核三類問題：標籤是無意義的數字編號（類別名叫「0」「1」那種）、標籤是私人實體（「MyRoommate」）、標籤是模稜兩可（工業檢測裡的「OK」「NG」，一個蘋果「OK」和一個電路板「OK」長得完全不一樣，AI 學不了）。這輪刪 56%，剩 43,141 個。第二輪查框的質量。三個標準：漏標太多（標了一半就不標了）、框畫歪切掉物體一半、框大到把整張圖都框住（說明原始數據是圖片分類二次轉檢測數據，沒有定位資訊）。
再刪 27%，剩 31,701 個。最後按類別採樣、去重，產出超過 4000 萬高質量樣本。 DeepSeek 選擇先把框的數據做大，點的數據後面再補。原因也很簡單：讓 AI 標一個框，答案基於唯一（把物體剛好圈住）；但讓 AI 標一個點，物體上哪個位置能算對，沒有唯一正確答案，訓練信號太模稜。而且框本身就包含兩個點（左上角和右下角），學會畫框後標點就是降維操作。
怎麼把「指」這能力教給模型？後訓練策略是「先分頭練，再合併」。DeepSeek 先拿框數據訓練一個專門畫框的專家模型，再拿點數據訓練一個專門標點的專家模型。分開訓練是因為數據量還不夠大，兩種能力混一起容易互相干擾。 然後對兩個專家分別做強化學習。怎麼判斷模型「畫對了框」或「走對了路」？DeepSeek 設計一套多維度的打分系統：格式對不對（坐標語法正確嗎）、邏輯通不通（思考過程有沒有自相矛盾）、答案準不準（最終結果和標準答案差多少）。
強化學習的數據篩選也有講究：先讓模型做 N 遍同一道題，全做對的題太簡單沒訓練價值，全做錯的題太難學不到東西，只留「有對有錯」的題來練。最後一步是把兩個專家的能力合到一個模型裡。具體做法：讓統一個模型看著兩個專家的輸出來學，類似一個學生同時跟兩個老師學不同科目。 給了它手指後，它是怎麼數 25 個人？給模型一張足球隊合照，問「圖裡有幾個人？」。思考過程：先判斷「這是團體合照，要數所有人，包括球員和教練」。
然後一次性輸出 25 個框坐標，每個人身上圈一個框。接著按排數統計：前排坐著 4 個 + 中排 9 個 + 後排 8 個 + 左側 2 個教練 + 右側 2 個教練 = 25。「地上的狼有幾隻？」。圖中有三隻狼。模型逐一給每隻畫框並判斷位置：第一隻，在樹幹上直立爬，排除；第二隻，在岩石邊蜷走動，算；第三隻，在碎木和泥土間，算。答案：2 隻。不是先數出三隻再減一隻，而是對每隻都做了「是不是在地上上」的判斷，每個判斷背後都有具體坐標錨定。
它真的在逐個檢查，不是在猜。 多跳空問推理。一個 3D 渲染場景裡有個紫色小東西。問題：「存在一個紫色橡膠物件跟現實金屬物件一樣大嗎？」。模型先框出現實金屬球體，確認是個小號物件。然後逐一框出場景裡其他小號物件：綠色金屬圓柱、藍色金屬方塊、藍色橡膠方塊、黃色橡膠圓柱……六個物件逐個查，顏色、材質、大小三個屬性一一核對。結論：不存在紫色橡膠的。六次定位，六次判斷。
每一步都有坐標錨定，不會出現「等等剛才查到哪了」的狀況。 論文中更多案例參考：迷宮導航：別人抓瞎，DeepSeek 真正在搜索。論文測試四種任務，迷宮是差異拉得最開的一個。任務很直接：給一張迷宮圖，問從起點到終點有沒有路，有就畫出來。迷宮有三種形狀，方格的、圓環的、折疊的。模型走迷宮的方式跟你小時候用鉛筆在紙上畫一樣：選一條岔路走到頭，走不通就退回來試另一條。
區別是它每走一步都在圖上標一個坐標點，留下記錄。論文裡展示了圓形迷宮的完整過程：模型先標出起點和終點的位置，然後開始探索。走了 18 步，中間兩次卡死胡同又退出來，最後繞出一條通路，把整條路徑的坐標點串起來輸出。 DeepSeek 還設計了一批「陷阱迷宮」：一眼看有路，但中間某段被偷偷堵住了。這類迷宮考耐性，模型不能只看起點還近的走勢就下結論，得老老實實把能走的路試一遍才能確認走不通。
正確率對比：
| 模型 | 正確率 |
|---|---|
| DeepSeek | 66.9% |
| GPT-5.4 | 50.6% |
| Claude-Sonnet-4.6 | 48.9% |
| Gemini-3-Flash | 49.4% |
| Qwen3-VL | 49.6% |
迷宮只有兩種答案：有路，或沒路。隨機猜正好 50%。GPT、Claude、Gemini、Qwen 全在 50% 附近晃，跟抓瞎沒什麼區別。DeepSeek 的 66.9% 不算高，但它確實是在一步步走，不是在蒙。 路徑追蹤：大夥來找碴的終極版。這個任務更直觀：一堆線纏一起，每條線從一個標記通向另一個標記。你耳機線從口袋裡掏出來是什麼樣，畫面就是什麼樣。題目問你：C 這條線通向哪個終點？
模型的做法是沿著線一路輸出坐標點，像手指劃過紙面。線彎得厲害的地方點標得密，直線段標得疏。人用眼睛追一條線的時候也是這樣，彎道處放慢，直線處一掃而過。 論文還加了高難版測試：所有線顏色粗細一樣。不能靠顏色區分是哪條線，只能靠曲線本身的走勢連續性來判斷交岔口該跟著哪條走。
| 模型 | 正確率 |
|---|---|
| DeepSeek | 56.7% |
| GPT-5.4 | 46.5% |
| Claude-Sonnet-4.6 | 30.6% |
| Gemini-3-Flash | 41.4% |
Claude 的 30.6% 頗出乎意料。終點一般有四五個選項，隨機猜也該有 20% 出頭，30.6% 只比瞎猜強一點點。可能它在這類純空間追蹤任務上，語言推理的弱性反倒幫了倒忙。 怎麼教 AI 走迷宮不做弊？迷宮的訓練有個現實問題：如果只看最終答對答錯來給分，模型很快學精了，與其費力搜索還可能答錯，不如直接猜一個，反正答錯和沒走答錯，分數一樣是零。DeepSeek 的解決方案是把過程也算進分數。
每一步合規的探索都給分，穿牆扣分，走得越遠越好。哪怕最後沒到終點，只要證實搜索了大部份區域，也能拿到不錯的成績。這一來，模型就沒有偷懶的動機了。不解迷宮的要求更高：不能光說一句「走不通」，還得證明你確實把能到的地方走遍了。搜索覆蓋率也算分。 一顆彩蛋，三個局中局。後訓練數據裡沒有中文。但模型能用中文做視覺原語推理。給它一張咖啡機照片，用中文問「怎麼拿鐵」，它用中文標註了蒸奶桿、奶盒、咖啡豆、拿鐵按鈕的位置坐標，然後給出操作步驟。
多語言能力是從基礎模型那裡繼承的，視覺原語的訓練沒有把它壞掉。它還能把看圖和世界知識結合起來：給一張金門大橋照片問「這附近有 NBA 球隊嗎？」。它先框出金門大橋，推理出這是舊金山，然後回答金州勇士隊。 能理解樂紋：一塊水果切面上天堂櫻桃點好巧妙組成一張貓臉圖案，模型能指出相似點在哪裡並解釋為什麼好笑。能做密室逃脫指引用：框出高處的鑰匙、地墊上的數字、帶鎖的門，建議「把數字搬到鑰匙下面 → 踩上去拿鑰匙 → 去開門」。
論文很坦誠寫了目前做不到的事。輸入解析度有上限。ViT 輸出被卡在 81 到 384 個視覺資訊單元之間，遇到很精細的場景（比如數手指這種），坐標精度還不夠。這可能就是前天實測時數手指翻車的直接原因。目前需要特別觸發詞才能激活視覺原語模式。模型還不能自己判斷「這道題我該伸手指來做」，得有人提醒它。拓撲推理的泛化能力有限。在訓練過的迷宮類型上效果好，換一種新的空間結構就可能掉鏈子。
陳小康在那篇已刪推文裡也說了：「We’re still in the early stages; generalization in complex topological reasoning tasks isn’t perfect yet， but we’re committed to solving it.」「我們還在早期階段，複雜拓撲推理任務的泛化還不完善，但我們會持續解決。
」前天實測時，DeepSeek 識圖模式展現的那些能力（追問發佈日期含義、Lenovo鯨魚 logo、自嘲正解、給自己開「小差會」），和這篇論文描述的思維方式一脈相承。它在腦中建立視覺錨點，圍繞錨點做推理，遇到矛盾就回溯修正。 而手指數傻了，就是 Reference Gap 的活體演示。手指交疊重的畫面裡，純用語言描述去區分「從左數第三根」和「從右數第二根」，跟你自己不伸手指去數一堆擠一起的人一個道理，注意力互相干擾。
這篇論文指明的方向是：多模態推理的下一步改進在錨定機制上。DeepSeek 用 90 個資訊單元就打平了別人用上千 token 的效果，省下來的算力全拿去讓模型「一邊想一邊指」。解析度軍備競賽可以緩一緩了，教會模型伸手指，比給它配一副更貴的眼鏡管用。這只是鯨魚開了眼睛後，還長出了手指。66.9% 的迷宮正確率離完美還遠，但至少它在真走，不像隔壁那幫人在抓瞎。
NVIDIA 中國區高層團隊近日到訪 MOVA，雙方針對以掃地機器人為代表的家用機器人 AI 能力及端側算力體系展開協同討論。業界多數觀察家視此為常規企業互動，但若置於 2026 年技術演進脈絡，此舉更似分水嶺式信號：全球 AI 算力體系正正式進軍家用機器人領域。這次接觸確認了生態級價值，MOVA 掃地機器人被納入全球端側 AI 算力與開發生態，成為 AI 在真實家庭場景落地的關鍵載體。
透過此次到訪，可見深層邏輯：全球技術體系尋找家用機器人「AI 載體」之際，MOVA 掃地機器人已佔據關鍵位置。
過去五年，掃地機器人經歷高速迭代，從激光導航至機械臂、吸力提升至全鏈路自清潔，硬件能力不斷推向極限。但行業共識已成：單靠硬件參數增長，難以支撐下一階段體驗躍遷。目前主流產品仍陷「被動回應」邏輯，能繪製空間卻淺層理解，難以基於語境判斷，導致執行過剩、認知不足之瓶頸。競爭焦點正從「更高效清掃」轉向「理解人與空間關係」，具自主移動及完整感知—決策—執行閉環的掃地機器人，成為具身智能入家第一入口。
MOVA 掃地機器人於此轉折展現差異化路徑，從產品參數競爭躍遷至系統能力競爭。在 2026 年 AWE 期間，MOVA 系統展示「家庭 AI 系統」架構及自研芯片方向，戰略重心由製造轉向「算力 + 算法 + 系統能力」。自研芯片解決基礎算力，協同成熟訓練框架、仿真環境及端側部署，建構理解家庭環境並持續進化的統一 AI 大腦。 NVIDIA 將 MOVA 納入端側 AI 生態，既為其在家庭場景尋找算力載體，亦確認 MOVA 技術架構。
此合作為 MOVA 自有 AI 系統提供訓練與部署基礎，形成「算力體系與技術協同」生態卡位。NVIDIA 的 Isaac Sim、Omniverse 及 TAO Toolkit 等工具，將融入 MOVA 研發，帶來三層能力重構。 首先，研發範式轉變：高保真數字孪生環境，讓 AI 模型從物理測試轉向虛擬仿真，MOVA 可軟件定義硬件演進，於虛擬世界完成萬次迭代，縮短周期並抬升行業門檻。
其次，數據壁壘建立：生成式仿真突破長尾場景瓶頸，如反光死角或罕見障礙，建構強泛化環境理解系統，讓機器不僅「看見」空間，更「理解」場景，如辨識聚會後客廳或易碎花瓶。 第三，端側 AI 規模落地：模型優化壓縮至低功耗設備，實現本地即時決策及隱私閉環，將掃地機器人從執行終端升為具認知之空間節點。 此能力不止單品，自研統一 AI 系統將外溢至 MOVA 全品類，從掃地機至割草機器人、泳池機器人，形成三層結構：單品為入口、多品類覆蓋、統一 AI 大腦驅動。
品類邊界弱化，跨場景智能協同，從產品競爭轉向系統競爭，定義 MOVA 於 AI 家用機器人領域的技術平台身份。
Samsung 過去數月多次暗示，將於近期推出智能眼鏡。在 2026 年首季業績電話會議上，這家韓國企業重申推出 AI 眼鏡的計劃，並透露有意擴展 Galaxy Buds 系列。Samsung Mobile eXperience (MX) 執行副總裁 Seong Cho 在投資者會議上表示，公司「計劃透過 AI 眼鏡等多元形態，提供沉浸式多模態 AI 體驗」。
根據近期報導，Samsung 首款 AI 眼鏡或命名為 Galaxy Glasses，預計搭載 Google 的 Android XR 作業系統，配備內置揚聲器、麥克風及 12MP 相機。Gemini AI 將負責回答問題、拍攝相片或影片、在社交媒體分享內容，以及播放音樂等任務。此眼鏡將與 Meta 的 AI 眼鏡競爭。 另外，Samsung 據報正開發全新真無線耳機 Galaxy Buds Able，採用夾式設計並融入骨傳導技術。
公司亦透露，現時記憶體晶片供應短缺情況或於 2027 年惡化，可能導致智能手機價格上漲及銷售量下滑。不過，Samsung 計劃透過提升高端智能手機銷量來抵銷影響。同時，筆記本電腦和平板電腦出貨量預計將下降。
| 規格項目 | 細節 |
|---|---|
| 作業系統 | Google Android XR |
| 相機 | 12MP |
| AI 功能 | Gemini（回答問題、拍攝、分享、音樂播放） |
| 耳機設計 | Galaxy Buds Able（夾式、骨傳導） |
Reddit 社群一位知名玩家 u/Discipline_Great 近日完成一項極具挑戰性的 DIY 項目。他從電子廢棄物堆中搶救一台早已報廢的飛利浦 Brilliance 107MP CRT 顯示器，並將其內部徹底清空，安裝一套基於 Radeon RX 6900 XT 顯示卡的高性能全家桶零件。這種老式 CRT 顯示器外觀龐大，但內部機箱表面極不規整且凹凸不平。
為固定現代化平板電子元件，作者對機箱內部進行精準切割與開孔，最終成功放入一塊標準 MSI B650 Gaming Plus ATX 大板。
| 組件 | 規格 |
|---|---|
| 處理器 | AMD Ryzen 5 7600X |
| 顯示卡 | Radeon RX 6900 XT |
| 主板 | MSI B650 Gaming Plus ATX |
| 顯示面板 | 17.3 英寸、1440p 分辨率、165Hz 更新率（來自筆記本螢幕面板） |
| 散熱風扇 | 7 個 120mm 機箱風扇（包括 Arctic P12 型號） |
由於原機自帶的 CRT 顯像管早已損壞且無法修復，作者直接拆除它，改換為一塊 17.3 英寸、1440p 分辨率並支援 165Hz 高更新率的筆記本螢幕面板。散熱系統是決定這台「長殘」主機能否穩定運行的關鍵。在封閉空間內，作者密集安裝 7 個 120mm 機箱風扇，其中包括知名 Arctic P12 型號，整個風道設計為 4 進 3 出，確保內部積熱能被迅速排出。
作者實測反饋硬體運行溫度控制得令人滿意。 該項目在社交媒體上引發廣泛討論。部分玩家認為移除顯像管讓 CRT 失去了精髓，但更多 DIY 愛好者認同，這種讓廢舊電子產品重獲新生的方式才更具核心價值。
NotebookCheck 近日發佈了 Intel 新一代 Panther Lake 處理器 Core Ultra 9 386H 的首份獨立評測，結果顯示其傳統 CPU 性能提升微乎其微，與前代 Core Ultra 9 285H 基本持平。整體數據方面，這顆搭載於Lenovo Yoga Pro 9i 的 386H 綜合性能評級為 82.2 分，而前代 285H 在歷次評測中的平均評級為 78.
3 分，代際差距不足 5%，屬於統計誤差範圍之內。
| 測試項目 | Core Ultra 9 386H | Core Ultra 9 285H |
|---|---|---|
| Cinebench R23 多核 | 20841 分 | 20191 分 (12 組平均) |
| Cinebench R20 多核 | 8299 分 | 7870 分 |
| Cinebench R20 單核 | 813 分 | 787 分 |
| Cinebench R15 64 位多核 | 3277 分 (平均) | 3085 分 (平均) |
| Cinebench R15 單核 | 314 分 | 311 分 |
| Geekbench 6.6 多核 | 16816 分 | 16481 分 |
| Geekbench 6.6 單核 | 2895 分 | 2883 分 |
| Blender BMW27 渲染 | 180.8 秒 | 160 秒 (平均) |
| HWBOT x265 4K 編碼 | 24.8 fps | 23.5 fps |
綜合性能評分顯示，386H 得 82.2 分，285H 為 78.3 分。規格參數的變化解釋了持平原因：386H 採用 4P + 8E + 4LPE 的 16 核 16 線程佈局，最高頻率 4.9GHz，三級快取 18MB；前代 285H 擁有 24MB 大三級快取，且 6 顆性能核單核最高可衝至 5.4GHz。P 核減少兩個、L3 快取縮水四分之一、頻率下調約十分之一——三項指標全線後退的情況下，性能依舊持平，顯示 Panther Lake 架構效率確有提升。
雖然架構升級帶來性能飛躍的用戶，可能感受不到實質變化。386H 的優勢集中於能效一側，基礎功耗與渦輪功耗設定等同於 285H，換來了突出的每瓦性能表現。官方參數頁亦證實此點，386H 的功耗範圍為 25-80W。此外，整合的第五代 NPU AI 算力達 50 TOPS，在端側 AI 加速方面對 285H 形成代際遞增優勢。
Intel代號為 Wildcat Lake 的移動處理器產品線迎來新進展。近日，Intel Core 5 330 首次現身 PassMark 跑分數據庫，其核心規格與此前曝光的 Core 5 320 基本一致。硬體規格上，Core 5 330 由 2 個性能核與 4 個效率核組成，合計 6 核心 6 線程，P 核心頻率為 1.5/4.6 GHz，LP-E 核心頻率為 1.
4/3.4 GHz。整合顯示卡部分亦未作變動，依舊搭載 2 個 Xe3 核心，最高運作頻率為 2.50 GHz。 Core 5 330 的單線程得分為 4215 分，多線程得分為 14947 分。與同系列的 Core 5 320 進行對比，Core 5 330 的單核性能領先約 4%；在多線程性能方面，該芯片落後不足 1%。考慮到目前仍處於測試初期且樣本量極少，隨着更多樣本的收集，這些數據可能會有所變化。
| 規格項目 | Core 5 330 | Core 5 320 |
|---|---|---|
| 核心配置 | 2P + 4E (6 核心 6 線程) | 2P + 4E (6 核心 6 線程) |
| P 核心頻率 | 1.5/4.6 GHz | 1.5/4.6 GHz |
| LP-E 核心頻率 | 1.4/3.4 GHz | 1.4/3.4 GHz |
| 整合顯示卡 | 2 個 Xe3 核心 (最高 2.50 GHz) | 2 個 Xe3 核心 (最高 2.50 GHz) |
| PassMark 單線程 | 4215 分 | 約 4053 分 |
| PassMark 多線程 | 14947 分 | 約 15000 分 |
Core 5 330 的升級重點主要體現在商用特性上。該芯片加入了對Intel SIPP (穩定 IT 平臺計策) 的支援，這預示着它並非面向主流消費級零賣市場，而是主要供應給商業 OEM 與企業級採購客戶。此前，Intel Wildcat Lake 架構下的 Core 5 320 在多線程性能實測中曾被拿來與蘋果進行對比：其多核性能比蘋果 MacBook Neo 搭載的 A18 Pro 芯片高出 27%，單核性能基本持平。
遊戲主機行業迎來關鍵轉折，主機與 PC 的硬體世界正全面融合。Valve 聯合創始人 Gabe Newell 13 年前的預言正式應驗，遊戲主機全面轉向源自 PC 的硬體架構。最先行動的是Microsoft。2026 年 4 月 21 日，AMD 爆料人 KeplerL2 在 NeoGAF 論壇確認，代號 Project Helix 的下一代 Xbox 在 GPU 端完全放棄定製化設計。
這是 Xbox 系列自誕生以來，首次移除沿用多代的專屬硬體體系。此外，Microsoft將允許第三方廠商製造定製版主機，華碩與微星已確認參與開發，相關產品將與Microsoft官方版本同步發售。
SONY PlayStation 首席系統架構師 Mark Cerny 確認，PS5 Pro 將於 2026 年獲得完整版 FSR 4 升級，直接取代 PSSR 獨佔系統。這套演算法源自SONY與 AMD 聯手推進的 Amethyst 項目，與 PC 端 FSR 4 共用相同引擎，不做任何功能削減。雙方均未設定使用限制，第三方開發商與硬體合作夥伴均可採用這些技術成果。
Valve 則推出基於 PC 架構的硬體方案。第二代 Steam Machine 設備運行基於 Linux 的 SteamOS 系統，定位為在電視上直接暢玩 Steam 平臺遊戲庫的客製 PC。遊戲主機市場進入全新階段，Microsoft轉向標準化 APU、SONY切換 FSR 4、Valve 採用 PC 組件打造，三大地表次世代遊戲設備硬體均基於 x86 處理器與 Radeon 圖形架構建構。
| 平台 | 關鍵變革 | 細節 | |——|———-|——| | Xbox (Project Helix) | GPU 完全放棄定製化 | 轉向 PC 架構，允許第三方定製版主機（華碩、微星參與） | | PS5 Pro | FSR 4 升級取代 PSSR | 源自SONY AMD Amethyst 項目，與 PC 版相同引擎，無功能限制 |
| Steam Machine (第二代) | 基於 PC 組件與 SteamOS | Linux 系統，電視直連 Steam 遊戲庫 |
知名散熱產品品牌 Noctua 針對旗下針腳風扇 NF-A12x25 G2 黑色版，再次推遲上市。官方近日揭秘，詳細解釋黑色版產品發佈週期為何比標準版晚近 10 個月。
Noctua 官方表示，製造黑色風扇絕非簡單在塑膠材質中添加黑色染料，其核心原因在於品牌對製造精度的極致追求。以 NF-A12x25 系列為例，其葉輪端部與邊框之間的間隙僅 0.5 mm，這種微米級的公差控制是維持高靜壓、低噪音性能的關鍵，但也為更換材質帶來巨大挑戰。注塑成型工藝中，塑膠原料加入鋼製模具後的冷卻硬化過程至關重要。當塑膠配方中加入 Carbon Black 等黑色染劑後，材質的物理特性會發生顯著變化。
黑色材質的結晶方式、流動性以及冷卻收縮率與原有的啡色材質完全不同，即便是極微小的配方變化，也會導致最終產品產生零點零幾微米的尺寸偏差，這種偏差會直接導致葉片刮擦邊框或性能大幅下滑。 為了確保黑色版擁有與原版完全一致的頂級性能，Noctua 拒絕直接複用舊模具，而是選擇重新設計並開發生產模具。每套針對黑色材質微調後的新模具，在正式投產前需經過至少 6 至 12 個月的可靠性驗證與性能測試。
根據官方流程，黑色風扇的研發驗證通常在標準版投產後才正式啟動，若測試環境出現反覆問題，延遲週期甚至會拉長至 12 個月以上。受限於產能、物料以及複雜的驗證流程，部分產品的黑化之路異常艱辛。此前第一代 NF-A12x25 黑色版曾延遲 3 年才面世，這次 G2 版將延後縮短至 10 個月，已是優化流程後的結果。此外，Noctua 確認由於白色材質在高溫環境下維持精度及防止黃變驗證難度更高，已在 2024 年產品路線圖中取消白色風扇計劃，且目前明確表示沒有研發白色版 NH-D15 G2 散熱器的打算
。 | 規格項目 | 細節描述 | |———-|———-| | 葉輪與邊框間隙 | 0.5 mm | | 新模具驗證週期 | 至少 6 至 12 個月 | | 第一代黑色版延遲 | 3 年 | | G2 黑色版延遲 | 約 10 個月 |
Samsung 證實了此前的消息，老一代 LPDDR4 和 LPDDR4X 內存確實要停產了，官方產品頁面已明確標註「停產 (Discontinued)」。Samsung 這樣做，自然不是因為沒人用了，或技術落後了，它們仍有廣泛應用，速度也不差。唯一原因，就是為了將更多資源轉向更賺錢的新一代 LPDDR5/5X、DDR5 和 HBM，這些是 AI 數據中心的最愛。
Samsung 在財報電話會議上直言，內存供應遠遠跟不上客戶需求，訂單是看 2027 年需求，只能在每年供應收緊比今年更嚴重。換句話說，內存只會更貴！這就是為什麼 Samsung 再度大幅漲價，利潤暴增 50 倍，為什麼任何一家存儲芯片、模組廠商都賺得盆滿缽滿。 雖然 Samsung 在積極擴大產能，準備擴產，但這只是杯水車薪，而且能掙錢它就不香嗎？這種情況下，你說 Samsung 會有快速、大規模擴產的積極性嗎？
有趣的是，公司賺翻了，員工卻沒得到好處，所以 Samsung 員工正在發起大規模罷工，預計會對 Samsung DRAM 和 NAND 產能造成至少 40% 的影響。這下，更不得了了。
| 內存類型 | 狀態 | 主要應用 |
|---|---|---|
| LPDDR4 | 停產 | 舊款智能手機 |
| LPDDR4X | 停產 | 中低端設備 |
Samsung 官方產品頁面已更新標註，確認這些老規格全面退出市場。
根據 Twitter 用戶 @x86deadandback 爆料，搭載 Intel Panther Lake 架構處理器的微星新世代掌機 MSI Claw 8 EX AI+ 已於意大利零售商處提前上架。根據意大利電商平台 Ollo 顯示，這款型號為 CG3EM-013IT 的新機已上架，售價高達 1599 歐元，約 HK$13 200。 新機採用名為深空紫的全新配色，硬件規格較前代有大幅躍升。
| 規格項目 | 詳細配置 |
|---|---|
| 圖形晶片 | Intel Arc G3 系列（首發搭載） |
| CPU 架構 | 2 個 P 核 + 8 個 E 核 + 4 個低功耗 E 核，最高主頻 4.7GHz |
| Arc G3 Extreme GPU | 12 個 Xe3 圖形核心，運作頻率 2.3GHz |
| Arc G3 GPU | 10 個 Xe3 圖形核心，頻率 2.2GHz |
| RAM | 32GB LPDDR5X |
| 儲存 | 1TB SSD |
| 屏幕 | 8 英寸 1080p 觸控屏，支援 120Hz 高刷新率 |
核心配置方面，這款掌機首發搭載 Intel Arc G3 系列晶片。根據目前流出的技術規格，該系列處理器採用 2 個 P 核 + 8 個 E 核 + 4 個低功耗 E 核的架構設計，最高主頻可達 4.7GHz。其中頂級型號 Arc G3 Extreme 整合 12 個 Xe3 圖形核心，運作頻率為 2.3GHz；Arc G3 則為 10 個 Xe3 核心，頻率 2.
2GHz。在實際遊戲表現測試中，Arc G3 Extreme 的 12 核 Xe3 晶片展現強大競爭力。在 1080p 分辨率下運行《電馭叛客 2077》，開啟低等級光線追蹤並搭配 XeSS 品質模式，平均幀率可達 55fps。同時，得益於 Intel 最新的 XeSS 多幀生成技術，這款掌機可在高幀率模式下充分利用其 120Hz 屏幕優勢。此前 Intel 英國區高層曾表示，首批量產 Intel Arc G3 系列晶片的遊戲掌機預計將於中國台北 Computex 展正式亮相，其中即包括這款全新
一代 MSI Claw 遊戲掌機，並將揭曉更多細節。
長江存儲近日公布 2026 年重大項目規劃，總投資 380 億美元（約 HK$2964 億）半導體擴產計劃正式落地。以長江存儲及武漢新芯為雙核心，重點攻克 3D NAND 及 DRAM 兩大領域。
長江存儲三期廠房已進入設備調試階段，預計 2026 年底投入量產，2027 年達成交月產能 5 萬片目標。三座新廠全面達產後，總產能較現有水準提升逾 100%，出貨量有望超越 SK 海力士及美光，劍指全球 NAND 顆粒市佔第三，仅次於 Samsung 及金士頓。武漢新芯同步推進三期擴產，總投資 280 億元。武漢新芯深耕 NOR Flash 特色工藝，是國內規模最大的 NOR Flash 晶片代工廠，目前擁有兩座 12 英寸晶圓廠，每座月產能逾 3 萬片。
產能翻番背後，是 AI 算力對存儲晶片需求爆發。TrendForce 最新數據顯示，單台 AI 伺服器對 DRAM 需求為傳統伺服器的 8 倍，對 NAND Flash 需求為 3 倍。高景氣預測 2026 年全球 DRAM 供需缺口將達 4.9%，為 15 年來最嚴重。新廠產能爬坡需 12 至 18 個月，供需缺口短期難以彌平。存儲晶片價格在 AI 需求持續拉動下大幅上漲，產業鏈企業業績同步亮眼。
其中長江存儲 2026 年 Q1 實現營業收入 681.4 億元人民幣（約 HK$741.73 億），同比增長 341.53%；歸母淨利潤 289.9 億元人民幣（約 HK$315.56 億），相當於 2025 年全年淨利潤的 3.3 倍。 以下為長江存儲及武漢新芯關鍵產能規格：
| 項目 | 現況產能 | 擴產目標（2027） | 投資規模 |
|---|---|---|---|
| 長江存儲 3D NAND | 現有水準 | 月產 5 萬片（三廠） | 380 億美元（約 HK$2964 億） |
| 武漢新芯 NOR Flash | 每廠月產逾 3 萬片（兩廠） | 三期擴產後提升 | 280 億元人民幣（約 HK$304.2 億） |
Microsoft現正正式向 Windows 11 用戶推送全新 Xbox 模式，此功能先前已在部分 Windows 11 平板電腦、筆記本電腦及掌機上線，未來數週將擴展至全球所有地區。Xbox 模式設計理念在於讓 PC 在特定場景下體驗更接近遊戲主機，啟用後系統進入全螢幕沉浸式界面，玩家可透過滑鼠瀏覽整個遊戲庫並快速啟動遊戲。 Xbox 遊戲庫支援整合來自其他 PC 平台（如 Steam、Epic 等）的遊戲，玩家無需退出模式即可存取所有已安裝遊戲。
同時，Xbox 模式與傳統 Win11 桌面之間可隨時切換。
在設定方面，用戶需確保系統已更新至最新版本，之後進入「設定 – 遊戲 – 全螢幕體驗」即可開啟。此頁面支援自訂首頁應用，亦可將 Xbox 模式設為開機啟動項目，對主要用於遊戲的 PC 或掌機用戶而言，這意味開機即進入純遊戲環境，完全跳過桌面。 Microsoft方面表示，Windows 長期以來是 PC 遊戲生態的重要組成部分，Xbox 模式的推出是將主機端積累的作業系統經驗向 PC 端延伸的一步，目標在「玩家選擇的時間與方式上滿足他們的需求」。
Apple CEO Tim Cook 在最新一季財報前夕表示，新款 Mac 產品線表現亮眼，讓他「高處得不能再高」。不過，這對打算購買 Mac mini 的消費者來說，並非全然好消息。Cook 在接受 CNBC 訪問時指出，Apple 目前擁有「史上最先進的 Mac 產品陣容」，並強調新入門級 MacBook Neo 帶來前所未有的市場熱度，為 Mac 帶來大量首次購買用戶。
這款於 3 月初推出的 MacBook Neo 是 Apple 目前最親民的 MacBook 型號，起售價 US$599，約 HK$4,672。雖然外界對其搭載的 A18 Pro「移動晶片」有所微詞，但實際銷售表現證明，市場對這類產品的需求非常明確。Cook 透露，得益於 MacBook Neo 的帶動，Mac 迎來有史以來針對新用戶的「最佳發佈週」，這款「小鋼炮」筆電在拉動首次用戶方面貢獻巨大。
然而，高漲的需求也帶來另一面：供應嚴重吃緊。在部分機型上，「賣得太好」已從利好消息轉為現實的供應壓力，特別是 M4 晶片版 Mac mini。報導指出，M4 Mac mini 的需求已達「歷史新高」，高到消費者目前買不到現貨。談及 Mac mini 時，Cook 直言這是「巨大的需求」，大到 Apple 無法完全滿足，整個季度均受供應限制影響，且這種情況在接下來幾個月仍將持續。
導致 Mac mini 長期缺貨的關鍵原因，在於這款小尺寸桌面機已成為運行本地 AI 模型和工程的「心頭好」。Apple 官方未說明現況，第三方經銷商同樣難以穩定供貨，許多用戶只能轉向 eBay 等平台購買明顯溢價的機型。供應問題也波及 Mac Studio 部分機型。報導顯示，一些型號目前已完全缺貨；少數「低配」版本仍可下單，但交貨週期可能長達 12 週，而高配版本則直接標記為「不可用」。
從整體來看，Mac 業務在本季度表現可謂強勁，不僅成功吸納大量新用戶，也展現 Apple 在入門到高階各價位產品上的組合效果。但在本地 AI 浪潮推高硬體需求背景下，晶片與整機產能的制約正顯現，這也讓市場普遍預期，Mac mini 與 Mac Studio 的供需緊経局勢，在未來數月難以徹底緩解。 | 產品型號 | 起售價 | 供應現況 | |———-|——–|———-|
| MacBook Neo | US$599，約 HK$4,672 | 市場熱賣，供應穩定 | | M4 Mac mini | 未公布 | 需求歷史新高，普遍缺貨 | | Mac Studio (低配) | 未公布 | 可下單，交貨期達 12 週 | | Mac Studio (高配) | 未公布 | 不可用，完全缺貨
Samsung 於 2026 年 4 月發佈 HW-Q930H 音響條，這是品牌 2026 年第二高端及第二昂貴的型號，僅次於旗艦 HW-Q990H。它接棒 2025 年的 HW-Q930F，同月在多個國家包括美國開售。以下介紹其設計、音頻配置、功能、連接選項及售價。 ### 音頻配置與規格
HW-Q930H 採用四件式配置，包括主音響條、兩個後置喇叭及一個低音炮，共提供 17 個喇叭單元，支援 9.1.4 聲道及無線 Dolby Atmos。主音響條內置 7 聲道：前置中置、前置左、前置右、後置左、後置右、前置上方左及前置上方右。每個後置喇叭貢獻 2 聲道（一個前向、一個向上），合計 4 聲道。低音炮配備 6.5 英寸驅動單元。 Samsung 加入多項音頻增強功能。
Active Voice Amplifier Pro 提升中頻以改善對白清晰度。SpaceFit Sound Pro 分析房間環境並自動優化輸出。Q-Symphony 讓相容 Samsung 電視與音響條協同，提供更沉浸式體驗。 規格詳情如下：
| 組件 | 聲道配置 | 主要規格 |
|---|---|---|
| 主音響條 | 7 聲道 | 前置中置、前置 L/R、後置 L/R、前上方 L/R |
| 後置喇叭（每對） | 4 聲道 | 前向及向上發聲 |
| 低音炮 | – | 6.5 英寸驅動單元 |
| 總配置 | 9.1.4 聲道 | 17 個喇叭、無線 Dolby Atmos |
無線連接支援 Wi-Fi、Bluetooth 5.3、Apple AirPlay、Chromecast、Roon Ready、Spotify Connect 及 Tidal Connect。有線選項包括 1 個 HDMI 輸入、1 個 HDMI 輸出（支援 4K 60Hz 及 HDR10+ 直通），以及光學音頻輸入。 設計延續 Samsung HW-Q 系列風格，具銳角機身及全金屬網格罩。
後置喇叭設計一致，側向發聲，極簡美學易融入家居。全黑配色。 美國發售價 US$1,699，約 HK$13,252。
儘管記憶體晶片危機持續，Omdia 報告顯示，今年首季全球智能手機出貨量上升 1%，首三個月總出貨量達 2.985 億部。這主要受供應商提前備貨推動，即智能手機廠商預期組件成本上漲而策略性增加庫存量。 Samsung 重奪全球智能手機品牌龍頭寶座，首季出貨 6,540 萬部，按年上升 8%。Galaxy S26 系列需求強勁，新推出的 Galaxy A37 及 Galaxy A57 亦為其 22% 市佔率作出貢獻。
Apple 位居第二，出貨 6,040 萬部（按年升 10%），佔全球市場約 20%。iPhone 17 系列需求穩定，報告亦指 iPhone 17e 在歐洲及日本用戶興趣超出預期。旗艦 iPhone 17 Pro 及 17 Pro Max 在中國需求按年激增 42%。
| 品牌 | 出貨量（萬部） | 市佔率 | 按年變化 |
|---|---|---|---|
| Samsung | 6,540 | 22% | +8% |
| Apple | 6,040 | 20% | +10% |
| 小米 Xiaomi（包括小米 Redmi 及 Poco） | 3,380 | 11% | -19% |
| Oppo（包括 OnePlus 及 Realme） | 3,070 | 10% | – |
| vivo | 2,130 | 7% | – |
小米 Xiaomi（包括小米 Redmi 及 Poco）排第三，出貨 3,380 萬部，市佔率 11%，惟前五名中降幅最大（-19%），組件成本上升壓縮其利潤。Oppo（包括 OnePlus 及 Realme）第四，出貨 3,070 萬部，市佔率 10%；vivo 第五，出貨 2,130 萬部，市佔率 7%。Omdia 分析師預測，前瞻供應商推貨後將進入調整期，高企渠道庫存及整體需求疲弱，將影響下半年全球智能手機市場。
Google 旗下 Gemini 現已支援直接為用戶生成各類常用檔案，從辦公文檔到技術文件一應俱全。根據官方介紹，目前 Gemini 支援生成的檔案格式包括：Google Workspace 文件（Docs 文檔、Sheets 表格和 Slides 幻燈片）、PDF、.docx、.xlsx、.csv、LaTeX、純文本（TXT）、富文本格式（RTF）以及 Markdown（MD）。
這項新功能已面向全球所有 Gemini 用戶全面開放，用戶只需輸入一段簡要指令，即可讓 Gemini 按指定格式生成所需檔案。Google 表示，此舉有助用戶「更輕鬆地將工作內容導入不同應用」，無需再在各類工具之間反覆複製、黏貼並手動調整格式。在眾多支援格式下，Gemini 生成檔案後，用戶可直接下載至本地設備，或一鍵導出至 Google 雲端硬盤，方便後續編輯或分享。
Google 在相關說明中強調，此舉是其將 AI 深度融入生產力工具生態的又一步，期望透過 Gemini 將內容創作、格式轉換和跨平台流轉整合至同一工作流程中。
Apple 在最新季度財報電話會議上表示，公司截至三月份的財報已感受到存貨成本上升的壓力，而這種壓力將在六月季度及之後進一步加劇。行政總裁 Tim Cook 在回答分析師提問時直言，Apple 預計六月季度將面對「更顯著的存貨成本」，而且在六月之後，存貨價格上漲將對公司業務產生「越來越大的影響」。據悉，目前尚未在產品定價上出現明顯變化，大程度得益於 Apple 此前積累的大量存貨，這些「結轉存貨」在過去數個季度為公司提供了緩衝空間，部分抵銷了供應鏈端成本上升。
在剛過去的三月季度中，存貨成本已對公司利潤率產生更明顯影響，但存貨消化在短期內仍幫助 Apple 壓制了成本上升的速度。不過，隨著現有存貨逐漸消耗殆盡，這一「護身」效果難以為繼，Apple 未來在成本與價格上的取捨問題正變得更加棘手。目前，整個消費科技行業均承受存貨價格上升衝擊，其源頭在於全球存貨供應被人工智能基礎設施建設需求嚴重擠壓。從伺服器到數據中心，用於 AI 訓練與推理叢集的大容量存貨成為晶片廠商優先保障的方向，消費級設備遂被擠至供應鏈後排，引發廣泛成本通脹。
行業此前已出現多家 PC 廠商大幅調配設備高容量存貨與固態硬碟機型的售價案例，被視為這輪「存貨通脹」的前兆。 Apple 過去數季度藉助體量優勢與存貨策略，暫時在終端定價上保持相對穩定，但據悉的最新表態顯示，這種「隔絕效果」無法無限持續。公司在電話會議上指出，去年前十二月季度存貨價格對業績影響仍屬有限，當時 Apple 已預告三月季度壓力會明顯上升，而如今這種憂慮已成現實。
對於即將到來的六月季度，Apple 管理層同樣給出「影響顯著但仍有存貨對沖」的判斷：存貨成本會持續上升，但公司仍能在一定程度上依靠結轉存貨削弱短期衝擊。真正的變數來自六月之後的時間窗口——當存貨緩衝逐步消失，Apple 需要在產品配置、供應鏈談判以及價格策略之間重新尋找平衡。 在如何應對存貨成本上升問題上，據悉強調 Apple 正處於「持續評估局面」，並且手中有一「系列可供選擇的選項」，但他並未透露任何具體措施或路線圖。
這意味著，Apple 可能會在後續產品週期中，透過調整不同機型的存貨容量組合、優化成本結構，或借助其他業務的盈利能力來對沖部分硬體成本壓力。從目前消息來看，Apple 仍試圖在不直接拉高終端售價的前提下，盡可能延緩存貨成本上升對消費者的傳導，但在全球 AI 基礎設施需求持續高漲、存貨供應收緊的背景下，這一策略能維持多久仍存很大疑慮。
Microsoft 宣布，將於今年 5 月下旬將 Anthropic 的大模型引入 Microsoft 365 Copilot，在 Word 文檔中為用戶提供智能摘要與整理想法的新選項。此整合被描述為「由 Microsoft 作為分處理方（subprocessor）運營的 AI 供應商」，意味 Anthropic 模型將在 Microsoft 擁有的安全、合規與治理框架下運行，而現有的 OpenAI 模型仍將繼續供用戶選擇。
此次更新將自動推送至全球大部分 Microsoft 365 Copilot（Premium）租戶，唯歐盟、歐洲自由貿易聯盟（EFTA）及英國的租戶在默認狀態下不會啟用 Anthropic 模型。在這些地區，是否開啟 Anthropic 訪問權由組織管理員自行決定，此舉既回應當地更嚴格的數據與隱私監管要求，也為企業提供更細粒度的控制空間。
對於已訂閱 Microsoft 365 Copilot（Premium）的用戶而言，Anthropic 模型將作為新增 AI 選項出現在 Word 中的 Copilot 模型選擇界面，與 OpenAI 等現有模型並列顯示。只要租戶層面已啟用 Anthropic，終端用戶無需額外配置即可在起草、摘要或重組文檔時調用不同模型，以匹配各自的使用偏好與容量需求。若管理員選擇保持 Anthropic 處於禁用狀態，則終端用戶體驗與當前無異，只會看到現有模型選項。
Microsoft 強調，Anthropic 模型的引入不會改變 Microsoft 365 Copilot 在安全、合規與治理方面的既有承諾，包括數據處理路徑、訪問控制與合規審計等機制均會正常適用。從技術架構上看，Anthropic 將作為「AI 供應商」對接 Copilot 系統，被 Microsoft 視為自身分處理方，此設計既有助於在法律與合規層面明確責任邊界，也為未來接入更多第三方模型留存空間。
對於位於歐盟、EFTA 與英國的組織，Microsoft 提供靈活的配置路徑：管理員需登入 Microsoft 365 管理中心，在「Copilot－設定－查看全部」中找到「作為 Microsoft 分處理方運營的 AI 供應商」，然後在「組織可用的分處理方」列表中選擇「Anthropic」，並將其設定為啟用或禁用。Microsoft 建議各類組織提前通報內部支援團隊、更新內部文檔，以減低功能上線前的支援壓力，不過距離功能正式推出僅剩大約兩週時間，留給企業準備的窗口相對有限。
業界普遍關注，此舉是否意味 Microsoft 在大語言模型領域的策略正從「單一夥伴」轉向「多模型生態」。Neowin 指出，Anthropic 加入 Copilot 系統後，外界將關注 Microsoft 是否在未來引入更多來自 Google、Meta 等公司的模型，為企業與個人用戶提供更廣泛的 AI 選擇權。此不僅關乎產品功能多樣性，也將直接影響雲服務與辦公套件市場圍繞 AI 能力展開的新一輪競爭格局。
有興趣了解此次調整更多技術細節與實施時間表的組織管理員，可查閱 Microsoft 官方提供的 Roadmap ID 558440 以獲取最新的路線圖與更新說明：https://www.microsoft.com/en-US/microsoft-365/roadmap?filters=&searchterms=558440
近日於華盛頓特區舉行的「現代海軍陸戰隊博覽會」上，德事隆系統公司（Textron Systems）正式展示了一款專為美海軍陸戰隊量身打造的無人戰鬥平台——Ripsaw M1。這款機器人戰車被定位為人機協同作戰的「倍增器」，將配合海軍陸戰隊的新一代先進偵察車（ARV）及兩棲戰鬥車（ACV）執行任務。根據美海軍陸戰隊持續推動的「重塑與現代化」計劃，部隊正逐步以 ARV 和 ACV 分別取代上世紀 70 年代服役的 AAV7A1 兩棲突擊車及 LAV-25 輕型裝甲車。
這一換裝不僅旨在提升平台性能與乘員安全，更強調採用模組化、網路化架構，為與 Ripsaw M1 等無人地面戰車協同作戰預留接口及空間。
| 規格項目 | 詳細數據 |
|---|---|
| 整車重量 | 約 4,300 磅（約 1,950 公斤） |
| 車長 | 約 10.5 英吋（約 3.2 米） |
| 載重能力 | 最多 2,000 磅（約 907 公斤） |
| 最高時速 | 達 53 英里/小時（約 85 公里/小時） |
| 靜音模式時速 | 約 20 英里/小時（約 32 公里/小時） |
| 續航里程 | 達 30 英里（約 48 公里） |
| 涉水深度 | 達 48 英吋（約 123 厘米） |
Ripsaw M1 延續了先前 Ripsaw 系列機器人的技術血統，但與為美陸軍開發的大型 M5 有所不同。M1 整車更為緊湊，並將傳統履帶式結構改為輪式設計。其原因在於海軍陸戰隊高度重視兩棲及海陸作戰能力，M1 須能適應濕地及潮濕且地形複雜的環境。在作戰定位上，Ripsaw M1 被視為 ARV 的「隊友」與「戰力倍增器」，ARV 負責情報偵察及中探，M1 則作為前出偵察力量。
全電動全輪驅動系統賦予其優異機動性，在隱蔽運行情況下，可依賴高解析度感測器執行偵察任務，收集戰場情報。它亦能在複雜地形、狹窄通道等高風險區域充當「誘餌」，先行進入潛在伏擊地帶，引誘敵方火力暴露位置，或用於探查路障、清理通道。 不過，Ripsaw M1 不僅僅是一個「運載無人機」或偵察平台。其模組化設計允許快速改裝為多種作戰構型，包括搭載反無人機武器的平台，或攜帶類似「Damocles」盤旋彈系統，用於搜尋並持續在空中等目標出現後實施打擊。
透過更換任務模組，M1 能在防空、壓制、火力支援等角色間靈活切換。德事隆系統公司項目副總裁 Sara Willett 表示，M1 技術驗證平台展示了無人地面戰車支援海軍陸戰隊任務的「潛在上限」。公司與 Howe & Howe 團隊將其在陸、空、海多域自主機器人系統上的經驗匯集於此平台，以通用的「機器人心臟」為基礎，在維持協同架構的前提下，可根據任務需求對平台的尺寸、重量及功耗進行放大或縮小，從而在運輸機動性與戰場敏捷性之間取得平衡。
Roblox 最新財報顯示，全世界日活躍用戶數在過去兩個季度持續下滑，部分原因在於平台大規模上線的年齡核驗系統，阻礙了新用戶的增長。截至今年首季，Roblox 全球日活躍用戶為 1.32 億，較去年三季度的 1.52 億高位減少約 2000 萬，比去年年底的 1.44 億亦進一步下滑。儘管用戶下滑，公司營收仍增長至 14 億美元，約 HK$109.2 億。
Roblox 在股東信中表示，一季度業務增長「受到超出預期的逆風影響」，其中核心原因是平台推出的年齡體驗功能，阻礙了新用戶獲取。公司解釋，新版的年齡檢查看機制上線後，對註冊轉化率產生明顯影響，而挪威自 2025 年 12 月起對 Roblox 實施的封禁，亦在一定程度上推低了全球日活躍用戶規模。
過去四個月，Roblox 進一步收緊未成年用戶訪問規範，將年齡限制擴展到不同年齡段可接觸的遊戲類型和功能。公司預計，未來幾個季度仍將推出更多改進措施，以確保不同年齡層用戶獲得「與年齡相匹配」的內容和產品體驗，並在本次財報中明確表示，這一系列安全與合規投資將壓低其 2026 年的整體增長預期。 根據 Roblox 數據，截至一季度末，全球已有 51% 的日活躍用戶完成了年齡核驗，在美國這一比例更達 65%。
這意味著平台半數以上的活躍用戶已被納入年齡分級體系，成為後續內容分發和商業模式調整的基礎。 在強化安全與合規的同時，Roblox 亦在成年前景用戶市場，期望提升平台在 18 歲以上人群中的滲透率。公司近期宣布，將針對已通過年齡核驗且年齡超過 18 歲的用戶，其相關遊戲內容應用的開發者兌換比率（Developer Exchange）上調 42%，以激勵開發者為成年用戶打造更多高品質內容。
這一調整被視為平台在監管趨嚴、未成年人保護壓力增大的背景下，主動向高齡用戶與高消費用戶傾斜的信號。
