IT之家 5 月 4 日消息，Red Hat 红帽首席软件工程师 Sally O'Malley 在红帽博客发文，公布了名为 Tank OS 的开源项目。该项目主要利用容器化与无 root 权限（rootless）架构设计，以提升 OpenClaw 安全性，IT之家附项目地址（ https://www.redhat.com/en/blog/building-hardened-image-based-foundation-ai-agents ）。 O'Malley 指出，如果 OpenClaw 配置不当，可能带来误删数据或敏感信息泄露等风险。因此其设计了 Tank OS 项目，其核心思路是将 OpenClaw 运行环境封装进容器中，以打造专门面向 AI 智能体的运行环境，避免宿主系统权限被滥用。 在底层架构方面，Tank OS 构建于 Fedora Linux 及 fedora-bootc 技术之上，主要利用镜像作为完整运行环境，同时支持在同一设备上运行多个 AI 智能体实例，各实例之间相互隔离，彼此不共享凭据及系统资源。 此外，Tank OS 采用不可变（immutable）操作系统设计，系统将内核、运行环境及服务预先定义在镜像中，大部分文件系统保持只读，仅允许有限范围内修改，从而进一步确保安全性。
IT之家 5 月 4 日消息，一款新型机器人有望以前所未有的速度探索火星，无需等待人类指令，就能扫描岩石、寻找生命存在的线索。 据IT之家了解，探索其他星球的地表是一项严谨且耗时的工作。在火星任务中，地球与探测机器人之间的通讯延迟可达 4 至 22 分钟。有限的数据传输容量，也制约了双向信息的收发体量。受这些难题限制，科学家必须提前很久规划火星漫游车的作业任务。漫游车的设计以节能和规避风险为首要原则，因此在崎岖地形上行进速度十分缓慢。多数情况下，它每天仅能行进数百米，这不仅限制了周边地貌的勘测范围，也难以广泛采集各类地质样本。 为突破这些局限，研究人员测试了一种全新方案。他们研发出一款半自主探测机器人，能够自主往返多个探测目标点、采集数据，无需人类持续操控引导。 这款机器人无需在人类严密监控下只聚焦单一块岩石，可自主奔赴多个点位，并在每个点位独立完成探测分析。 研究结果表明，搭载小型精密仪器的机器人能够大幅提升探测效率。该技术既能加快行星地表的资源勘探进度，也能助力搜寻生命特征信号（即生命存在的证据）。机器人依次对多个目标进行分析，可在更短时间内采集海量数据。 研究团队旨在验证：搭载一套相对简易科学设备的机器人，在高速作业的同时，是否仍能产出具备科研价值的成果。研究证实，即便配置小型精简仪器，机器人也足以完成核心科学任务，包括识别对天体生物学和资源勘探具有重要意义的岩石。 为验证这套探测方案，研究人员采用四足机器人 ANYmal 开展试验。机器人配备机械臂，搭载两台探测设备：显微成像仪 MICRO，以及为欧洲空间局 - 欧洲太空资源创新中心太空资源挑战赛研发的便携式拉曼光谱仪。 该研究由苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室、苏黎世联邦理工学院航天部门、苏黎世大学与伯尔尼大学联合合作完成。 实验在巴塞尔大学的“火星实验室”设施内开展。该场地利用模拟岩石、风化层（即行星地表尘埃）材料及模拟光照环境，高度复刻行星地表条件。测试过程中，机器人自主驶向选定目标，通过机械臂精准定位探测仪器，并回传图像与光谱数据供科研分析。 这套探测系统成功识别出多种行星探测关键岩石类型，包括石膏、碳酸盐岩、玄武岩、纯橄榄岩和斜长岩。其中多种物质对未来深空探测任务意义重大。例如纯橄榄岩（富含橄榄石与氧化物）、斜长岩（含钙长石）等月球模拟岩石，以及金红石等氧化物矿物，都可能蕴藏珍贵矿产资源。 研究人员对比了两种探测模式：传统模式由科学家操控机器人逐一探测单个目标；半自主模式由机器人依次自主探测多个目标。 两者效率差距十分明显： 多目标自主探测任务仅需 12 至 23 分钟即可完成，而同等规模的人工操控探测则耗时 41 分钟。 在提速作业的同时，机器人仍保持极高的探测精准度。在一项测试中，它精准识别了所有选定探测目标。 该技术有望让未来的地外探测任务覆盖更大范围的行星地表。科学家可先审阅机器人采集的海量数据，再筛选出值得深入精细研究的点位。 无需人类逐下发号施令，机器人便能在复杂地形中更灵活移动、快速扫描岩石、采集宝贵科研数据。这极大提升了地外科研探测的效率，也能让科研人员专注研究最具研究价值的样本。 本次研究证实，简易小型仪器搭配自主机器人系统，依然能产出极具价值的科研成果。未来深空探测任务无需完全依赖大型复杂设备，可借助灵活敏捷的机器人快速勘测周边环境，锁定重点目标以供深度分析。 各国航天机构正筹备月球、火星及更远天体的探测任务，此类半自主机器人将发挥重要作用。凭借耗时短、覆盖范围广的优势，它们既能支撑地外资源勘探工作，也能助力搜寻远古生命存在的潜在痕迹。
IT之家 5 月 1 日消息，科技媒体 Wccftech 昨日（4 月 30 日）发布博文，报道称英特尔为吸引外部代工客户，开始推广 18A-P 制程技术。相比较 18A 工艺， 18A-P 在同等功耗下性能提升 9%，或在同等性能下功耗降低 18%。 英特尔目前正在完善 18A-P 制程技术，并计划在 6 月召开的 VLSI 大会上公布更多细节。基于目前披露的信息，作为 18A 的增强版，18A-P 基于 RibbonFET（环绕栅极晶体管）和 PowerVia（背面供电）技术， 在同等功耗下性能提升约 9%，或在同等性能下功耗降低约 18%。 设计规格上，18A-P 的接触栅极间距与库高度与 18A 一致，但晶体管选项大幅扩展。新增低功耗及高性能器件，逻辑阈值电压对从 18A 的 4 对增至 5 对以上，并在超低阈值电压与低阈值电压间新增选项。 18A-P 的 Skew Corners（时序偏差角）收紧 30%，显著减少节点内的性能差异。同时，互连 RC 优化及 V0-V2 电阻降低，M2-M4 走线调整，进一步提升信号与电源效率。 IT之家注：时序偏差角指芯片制造过程中晶体管性能的统计学分布边界。收紧 Skew Corners 意味着减少不同晶体管之间的性能差异，确保芯片在更窄的性能范围内运行，从而提升良率与设计可靠性。 热管理方面，18A-P 制程达成 50% 的热导率提升。这虽不意味着芯片运行温度更低，但能更高效地将热量传导出去，避免芯片触及热阈值而降频。
IT之家 5 月 1 日消息，微软昨日（4 月 30 日）发布公告，宣布以预览版的形式，邀请 Xbox Insider 项目成员， 在 ROG Xbox Ally X 游戏掌机上测试“自动超分”（Auto SR）功能，通过 AI 技术在保持画面清晰的同时提升游戏性能。 在技术实现上，Auto SR 技术类似于英伟达 DLSS、AMD FSR，核心思路是先让游戏在低分辨率运行，然后通过各种手段提升至更高分辨率，从而在保持画面质量的同时获得更高帧率。 IT之家援引博文介绍，Xbox Ally X 掌机在开启这项功能后，通过调用锐龙 AI Z2 Extreme 处理器内的 NPU，能够将 720P 等较低分辨率的游戏画面实时提升至 1080P 或更高，性能最高可提升 30%。微软建议在低于 60 帧 / 秒的游戏中开启此功能，让运行更流畅。 Xbox Insider 玩家可以在 Game Bar 中启用“自动超分”功能，并能针对单款游戏开关。兼容性上，该功能支持 DirectX 10 及更高版本的游戏。微软提醒，不同游戏的实际画面提升效果会有差异。 微软还更新优化底座连接体验，掌机连接电视时，画面自动转移至电视，掌机屏幕随之关闭。专属的 ROG Bulwark 底座为兼容电视解锁 VRR（可变刷新率）支持。 交互细节同步优化。Xbox 手柄配对时，系统禁用内置底座控制，并新增 Gamepad Cursor（手柄光标）选项，方便在无手柄支持的应用中导航。同时，设备增加增强震动触觉反馈，匹配其他 Xbox 硬件手感。 相关阅读： 《 流畅度最高提升 30%，华硕 ROG Xbox Ally X 掌机“自动超分”功能即将上线 》
IT之家 4 月 30 日消息，2027 款宝马 i7 M70 车型已发布，此次改款带来的外观与内饰调整，大体上与 M760e 车型保持一致，但和老款车型对比后，仍有几处惊喜亮点。 宝马将双电机动力系统调校至整 500 千瓦，折合 670 马力，较现款提升 20 马力。实际驾驶中，驾驶者几乎很难感受到这一动力差距。在开启弹射起步或 M 运动增强模式下，峰值扭矩维持不变，高达 1100 牛・米；切换至运动模式后，动力输出略有下调，但扭矩仍达到 1015 牛・米。 令人意外的是，新款 i7 M70 的零百加速成绩反而小幅变慢。尽管动力有所小幅提升，其 0-100 公里 / 小时加速时间变为 3.8 秒。对于一台拥有超跑级加速能力的大型豪华轿车而言，0.1 秒的差距并不会影响整体产品力。 前文提到的 M760e 仍沿用第五代电池，而 i7 M70 则换装了宝马全新圆形电芯电池组。该电池组由 Rimac 公司组装，净容量达 112.4 千瓦时，相较改款前车型的 101.7 千瓦时大幅提升。容量增长得益于第六代电池技术，其能量密度提升了 20%。 依托全新电池，i7 M70 在 WLTP 工况下的单次续航里程从此前的 560 公里提升至 686 公里。同时，最大快充功率从 195 千瓦提升至 250 千瓦，10%-80% 快充时长由 34 分钟缩短至仅 28 分钟。 新款宝马 i7 M70 现已正式上市，德国市场起售价为 182400 欧元（IT之家注：现汇率约合 146 万元人民币），将于 5 月 28 日开启预订。新车 7 月正式投产，预计今年第三季度开启交付。
IT之家 4 月 30 日消息，科技媒体 Wccftech 昨日（4 月 29 日）发布博文， 报道称英特尔和 AMD 联合发布人工智能计算扩展（ACE）白皮书，将其定位为 x86 架构的标准矩阵加速方案。 现有 AVX10 等 SIMD 扩展虽能处理矩阵运算，但在计算密度与扩展性上存在局限，ACE 正是为突破这一瓶颈而生。 ACE 作为 x86 指令集的关键扩展，核心目标是大幅提升矩阵乘法性能、扩展性与能效。矩阵乘法作为神经网络与大语言模型的核心计算模块，其效率直接决定 AI 工作负载的表现。 技术层面，ACE 引入基于外积运算（outer product operation）的矩阵加速机制，无缝集成 AVX10。白皮书数据显示，在消耗相同数量输入向量的前提下，ACE 外积运算的计算密度比等效的 AVX10 乘加运算（multiply-accumulate operation）高出 16 倍。 ACE 在底层计算方面，支持 INT8、OCP FP8、BF16 等主流 AI 数据格式，其设计兼顾灵活性与扩展性，旨在构建覆盖笔记本电脑到超级计算机的全场景矩阵加速框架。 在软件生态方面，ACE 集成低精度 GEMM 等深度学习和高性能计算库，并启动适配 NumPy、SciPy 等 Python 库以及 PyTorch、TensorFlow 等主流机器学习框架。 IT之家附上参考地址 The AI Compute Extensions (ACE) for x86
IT之家 4 月 30 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（4 月 29 日）发布博文，报道称英特尔通过优化晶圆边缘良率分布， 成功提升单晶圆营收，进一步提高了利润空间。 IT之家曾于 4 月 24 日报道，英特尔公布 2026 年第 1 季度财报，营收为 136 亿美元（IT之家注：现汇率约合 930.08 亿元人民币），同比增长 7%，连续第六个季度超出预期。而得益于提升产量、改善良率以及市场需求旺盛，其客户端与数据中心处理器销量显著增长。 英特尔代工负责人 Naga Chandrasekaran，图源：英特尔 TechInsights 副主席 Dan Hutcheson 表示，虽然分级（binning）和统计过程控制（SPC）已是英特尔约 40 年的标准实践，但自 2024 年底英特尔代工负责人 Naga Chandrasekaran 加入后， 公司重点转向减少晶圆边缘相关差异，从而收紧晶圆整体的良率分布。 Hutcheson 解释称，在制造领域，实现此类显著变革通常需要一两年时间。英特尔自 20 世纪 80 年代以来一直采用批次分级策略， 晶圆从中心到边缘的良率分布始终存在差异。 Naga Chandrasekaran 的良率管理工作成功缩小了晶圆边缘的良率分布范围， 让公司能够以极低成本获取更多单晶圆营收。 这一改进的核心优势在于其独立于具体工艺节点，具有广泛的适用性。通过减少边缘变异性，英特尔将原本可能被废弃的边缘芯片转化为可销售产品，直接贡献于营收增长。
IT之家 4 月 29 日消息，科技媒体 ximitime 昨日（4 月 28 日）发布博文，通过挖掘 Mi Code 数据库，揭示了小米下一代自研芯片“玄戒 O3”（XRING O3）的相关信息。 该芯片代号为“lhasa”，预估首发搭载于小米 MIX Fold 5 折叠屏手机（内部代号 Q18），目前锁定为中国市场独占。 架构方面，相比小米 15S Pro 手机中使用的玄戒 O1 芯片，玄戒 O3 采用激进的架构重构方案，取消传统大核集群，转而采用“超大核（Prime Core）+ 钛核（Titanium Core）+ 小核（Little Core）”的 3 集群设计。 IT之家注：玄戒 O1 采用 10 核 4 集群设计，包含 2 颗最高主频达 3.89 GHz 的 Cortex-X925 超大核（Prime）、4 颗 2.4GHz A725 性能大核（Titanium）、2 颗 1.9GHz 低频 A725 能效大核（Big）以及 2 颗 1.79GHz A520 超级能效核（Little）。 而基于最新消息，玄戒 O3 取消了传统的“Big”集群，从上代 4 集群简化为 3 集群架构： 超大核（Prime Core）：时钟频率突破 4GHz 大关，达到 4.05GHz。 性能大核（Titanium Core）：时钟频率为 3.42GHz，取消 Big 集群 超级能效核（Little）：时钟频率为 3.02 GHz，作为对比 O1 为 1.79GHz，频率高出约 68% GPU：时钟频率逼近 1.5GHz，作为对比 O1 为 1.2GHz，增幅达到 25% 内存：两代产品的内存频率均锁定在 9600 MT/s，在不改变功耗的情况下保持了顶级内存带宽。 实际应用中，超高频率的小核将大幅提升后台任务管理与多任务处理能力，完美契合折叠屏的大屏生产力场景。若按高端折叠屏定价策略，该机售价预计在 1500 美元左右。 在集群方案上，该媒体推测小米玄戒 O3 可能会采用 1+3+4 或 1+2+5 组合，不过鉴于小米将能效核提高到 3GHz 以上，不排除小米尝试非传统集群方案的可能。 相关阅读： 《 消息称 vivo XFold6 折叠屏手机配 2 亿像素主摄，小米 Mix Fold 5 迭代自研芯片有望为“玄戒 O3” 》 《 小米神秘折叠屏新机现身代码库：搭“玄戒 O3”芯片，有望为 MIX Fold 5 》
IT之家 4 月 29 日消息，当地时间 4 月 28 日，英伟达宣布推出名为 Nemotron 3 Nano Omni 的开源全模态推理模型，旨在为企业级 AI Agent 提供一体化基础模型底座。 据介绍，这是一款将视频、音频、图像和文本的统一多模态推理集成于单个高效开放模型中的产品。该模型旨在替代智能体系统中常见的碎片化视觉-语音-语言模型链，从而减少推理跳数与编排复杂度，降低推理成本，同时增强跨模态上下文一致性。 Nemotron 3 Nano Omni 可在智能体系统中充当多模态感知与上下文子 Agent，使智能体能够在单个共享的“感知-行动”循环中处理视觉、音频和文本输入，提升收敛速度，降低编排复杂度和推理成本。 在文档智能榜单（如 MMlongbench-Doc 和 OCRBenchV2）上，该模型取得了同类领先的准确率；同时在视频与音频理解基准（WorldSense、DailyOmni、VoiceBench）中也表现优异。 行业基准 MediaPerf（基于真实媒体数据和生成任务评估视频理解模型的性能、成本和吞吐量）显示，Nemotron 3 Nano Omni 在所有任务上实现了最高吞吐量，且视频级标注的推理成本最低。 ▲ 在固定的用户交互阈值下，各模型所能维持的总系统吞吐量 该模型基于 30B‑A3B 混合专家（MoE）架构，可根据任务和模态进行激活，实现高吞吐量与可扩展的多模态性能。IT之家注意到，其模型权重、数据集和训练配方完全开放，开发者可在本地、云端或企业环境中定制、部署和集成多模态子 Agent。 英伟达表示，在固定交互延迟阈值下，Nemotron 3 Nano Omni 在视频推理任务中可持续提供更高的聚合吞吐量，相比其他开放式全模态模型有效系统容量最高提升约 9.2 倍；在多文档推理任务中，有效系统容量最高提升约 7.4 倍。在 Blackwell GPU 上采用 NVFP4 量化时，该模型在处理复杂文档、长时推理和大批量视频的企业级工作负载中，吞吐量在开放式全模态模型中居于领先。 架构设计方面，Nemotron 3 Nano Omni 核心为混合 MoE，结合 Mamba 层（提升序列与内存效率）和 Transformer 层（实现精准推理），内存和计算效率最高可提升 4 倍。 视觉处理方面，它采用 3D 卷积捕捉帧间运动，推理时通过高效视频采样层将高密度视觉 token 压缩为 LLM 可处理的精简集合；音频部分则基于 NVIDIA Parakeet 编码器与专用数据集；文本部分以强大的文本模型作为中心解码器，保留基础模型的语言能力；视觉编码采用 C-RADIOv4-H，支持高分辨率图像与 OCR 精度。 其训练方法涵盖适配器与编码器训练（约 1270 亿跨模态 token）、多阶段监督微调及后监督强化学习（超过 230 万次环境 rollout）。该模型权重已在 Hugging Face 上提供，并即将作为 NVIDIA NIM 微服务上线。英伟达还开放了完整的端到端训练与评估配方、部署指南、微调食谱以及开放数据集。
IT之家 4 月 28 日消息，台积电 (TSMC) 在上周举行的 2026 年北美技术论坛上表示，该企业今年有五座 2nm 级 N2 制程工艺晶圆厂在同时产能爬坡，即新竹 Fab20 的 1~2 阶段和高雄 Fab22 的 1~3 阶段。 台积电预计 N2 节点首年晶圆产能将较 N3 首年提升 45%， N2 / A16 系列工艺在 2026~2028 年的产能年化增长率将达 70% 。 与此同时，台积电也在持续积极扩充更为主流的 N3/N5 节点产能，从 2022 到 2027 年的合计产能 CAGR（IT之家注：复合年化增长率）达到 25%；此外，台积电的 CoWoS 产能在 2022~2027 年期间的 CAGR 超 80%，SoIC 更是超 90%。 ▲ 图源：台积电 在全球产能布局方面，台积电在美的 TSMC Arizona (Fab21) 第二晶圆厂计划 2026H2 搬入设备，第一晶圆厂今年晶圆产出将达 2025 年的 1.8 倍；而在日 JASM (Fab23) 第一晶圆厂的晶圆产出将是去年的 2.3 倍。 台积电今年将进行 5 座晶圆厂和 4 座先进封装厂的产能扩张 ，合计数量持平去年，是 2017~2023 年水平的 2 倍以上。
IT之家 4 月 28 日消息，科技媒体 sammyguru 昨日（4 月 27 日）发布博文，报道称三星 Exynos 2700 芯片为进一步优化散热， 计划创新使用 SBS（Side-by-Side）架构，并排布局内存与 SoC，大幅提升数据传输速度。 三星 Exynos 2600 芯片引入了 HPB（Heat Path Block，散热路径块）技术，在内存层上方进行散热，但其堆叠设计容易导致芯片层间积聚热量。 IT之家援引博文介绍，Exynos 2700 的 SBS 设计将散热器直接覆盖在并排的 RAM 和 SoC 上方。这种结构能有效避免热量在内部聚集，从而实现更高效的散热表现。 除了散热优化，新架构还将显著提升内存性能。由于 RAM 与 SoC 的物理距离缩短，数据传输路径更加紧凑。据报告显示， 这一设计有望将内存带宽提升 30% 至 40%。 在实际场景下，用户将体验到更快的应用启动速度、更流畅的多任务处理以及更佳的游戏体验。
IT之家 4 月 27 日消息，据 TrendForce 今天报道，台积电正加速扩张先进制程产能。其中 3nm 工艺月产能将由原本的 15 万片提升至 18 万片， 同比增长超 40% 。 台积电在财报电话会议中提到，为满足 AI 应用强劲需求，公司正增加资本投入以扩展 3nm 产能。 其中台南科学园区 3nm 工厂预计明年上半年进入量产阶段 ；美国亚利桑那第二工厂已完成建设，预计明年下半年开始量产 3nm 晶圆；而熊本第二工厂也将包含 3nm 制程，预计 2028 年量产。 IT之家从报道中了解到，3nm 工艺的主要需求来自 AI 硬件，英伟达、AMD 和汽车厂商的强劲需求正在迅速消耗台积电产能。尽管生产目标已经达成，但可用产能仍不足以满足市场需求。 此外，台积电已于去年年底启动 2nm 量产工作，月产能将在今年年底达到 10 万片。
IT之家 4 月 27 日消息，育碧 《刺客信条：黑旗 记忆重置》 游戏将于 7 月 9 日发售，目前官方公布了本作相对于原版 《刺客信条：黑旗》的画质比较视频。 据介绍，重制版游戏游戏使用了新版 Anvil 引擎构建，支持英伟达 DLSS 4.5、AMD FSR 4 以及英特尔 XeSS 3 的超采样和帧生成技术，同时支持光追反射、全局光追、软光追和光栅化特效。参考对比视频，可以看到游戏在纹理、水面反射、体积雾方面进步较大。 公开信息显示，本作登陆 PlayStation 5、Xbox Series X|S、以及 PC 平台，Steam 平台游戏国区标准版价格为 248 元，豪华版价格为 298 元，预购可获得专属的“黑胡子的绯红礼包”奖励，内含一套爱德华专属服装，以及一把长剑与一支手枪，IT之家附游戏商品页（ https://store.steampowered.com/app/3751950/_/ ）。
IT之家 4 月 26 日消息，韩国总理金民锡非常认可《红色沙漠》取得的成功，称这款游戏正深刻提升韩国在互动娱乐领域的文化形象。 IT之家注意到，《红色沙漠》的巨大成功已经引起了韩国政府最高层的关注，韩国总理金民锡公开发声，对这款畅销主机游戏予以盛赞。 据游戏媒体 Inven Global 报道，金民锡在近期的新闻发布会上表示：“我由衷祝贺《红色沙漠》大获成功，这款作品大幅提升了韩国游戏产业在全球舞台上的地位。” 金民锡还称，开发商 Pearl Abyss 凭借《红色沙漠》，为韩国文化打造了全新的对外展示窗口：“游戏中鲜活的开放世界从头到尾完全依靠自研技术打造，再加上官方积极与玩家沟通互动，俘获了全球玩家的喜爱。制作团队巧妙融入跆拳道、韩式料理等韩国本土元素，为韩国文化内容产业翻开了全新篇章。” 金民锡表态过后，Pearl Abyss 公司股价上涨 2.5%。 这款游戏上线不到一个月，销量已突破 500 万份，成为 2026 年销量最高、销售速度最快的游戏之一。Pearl Abyss 将持续为这款开放世界奇幻游戏推送版本更新与细节优化，结合玩家反馈打磨游戏体验，为新老玩家保持内容的新鲜感与游玩乐趣。该运营策略成效显著，《红色沙漠》不仅稳居销量榜单前列，Steam 平台在线玩家数也稳定维持在 10 万人以上。 为直观体现《红色沙漠》的销量表现，以下整理了多款近期热门游戏的销售速度对比： 《红色沙漠》——28 天销量 500 万份 《光与影：33 次远征》——33 天销量 330 万份 《空洞骑士：丝之歌》——90 天销量 700 万份 《生化危机 9》——17 天销量 600 万份 《杀戮尖塔 2》——7 天销量 300 万份 《Pokopia》——4 天销量 220 万份 Pearl Abyss 近期已推出游戏全新版本更新，新增大量游玩选项：玩家可通过难度滑块大幅改变游戏体验，同时开放了更便捷的锻造制作功能，还新增了可召唤的坐骑与宠物。 工作室表示，暂无计划为《红色沙漠》推出大型资料片或 DLC 内容，后续将专注推送小型功能性优化与体验改善更新。目前 Pearl Abyss 大部分研发团队已投入其他新作开发，包含生物收集类游戏《多可比》以及机甲战甲题材大型多人在线网游《Plan 8》。
IT之家 4 月 25 日消息，据科技媒体 Phoronix 今天报道，微软自研的 Azure Linux 操作系统目前用于 Azure、WSL（IT之家注：适用于 Linux 的 Windows 子系统）等领域。然而目前有消息称，微软计划对该系统进行重大改造，将其基于 Fedora 构建。 作为参考，Azure Linux（原 CBL-Mariner）本身是一个基于 RPM 的 Linux 发行版系统。 据报道，Fedora 本周召开下一代企业级 Linux 专题会议。纪要显示， 微软和 Fyra Labs 对 Fedora 的 x86_64-v 非常感兴趣 。 会议纪要中明确写道： 既然微软支持这一变动，那他们很可能会捐赠计算资源。 Azure 希望 Azure Linux 或多或少重新基于 Fedora 构建， 并且他们需要 x86_64-v3 来提升性能 。 之前有过一些模糊的计划，打算完全分叉发布发行版，他们被引导着走向这条路…… 所以我希望不要因此失败。 无论如何，微软如果能够将 x86_64-v3 微架构推向实际应用，也是一件令人振奋的事。
IT之家 4 月 25 日消息，半导体产业分析师 Dan Nystedt 昨日（4 月 24 日）在 X 平台发布推文， 指出苹果 iPhone 18 标准版（预估延后至 2027 年发布）将配备 12GB 内存 ，较 iPhone 17（8GB 内存）提升 50%。 消息称苹果推动本次内存升级的主要原因，在于关联其 AI 战略。苹果公司计划在 iOS 27 系统中扩展推进 Apple Intelligence 功能，系统对内存资源的需求显著增加。更大的内存容量能够确保设备流畅运行各类 AI 功能，避免因内存不足导致的性能瓶颈或功能缺失。 根据目前的发布节奏，iPhone 18 的上市时间有所调整。苹果预计将改变发布策略，入门级 iPhone 18 不会与 Pro 机型同步发布，预估延后到 2027 年春季。而 iOS 27 系统则计划于 6 月 8 日在 WWDC（全球开发者大会）亮相，届时将展示更多 AI 新特性。 IT之家查询公开资料，Nystedt 是一位资深金融分析师和前科技记者，目前担任 Tri-Orient Investments 研究副总裁。他以对半导体行业、科技供应链以及 Apple 相关硬件规格的精准分析而闻名，其观点经常被主流科技媒体引用。
IT之家 4 月 24 日消息，阶跃星辰今日宣布推出新一代自动语音识别模型 StepAudio 2.5 ASR。 该模型的核心突破在于率先将大语言模型的推理加速技术引入语音识别领域，在推理速度与转写精度两个维度均有显著提升，主要面向会议转写、语音交互、输入法、媒体内容处理、长音频识别等场景。 传统语音识别模型受限于自回归生成机制，需要逐个 Token 依次输出，效率较低。StepAudio 2.5 ASR 采用 ASR+MTP-5 深度融合架构，将此前应用在 Step 3.5 Flash 大模型上的 MTP（IT之家注：多 Token 预测）技术移植至语音识别领域。该技术使模型能够一次预测多个候选 Token，并通过并行验证机制快速确认结果，打破了传统自回归机制逐个输出的效率瓶颈。 实测数据显示，模型推理速度提升 400%、时延降低 60%，推理峰值达 500 tokens/s，推理成本直降 80%。以 5 分钟左右的音视频为例，几乎可以实现即时转写。 在转写精度方面，StepAudio 2.5 ASR 在覆盖新闻播报、会议访谈及强噪声环境的多个中英文权威测试集上，综合转写精度达到业内 SOTA 水准。在 LibriSpeech 等中英文 10 个权威开源测试集上的综合错误率均低于竞品。 针对长音频处理这一语音识别领域的长期痛点，行业内通常依赖“切片-转写-拼接”方案，即把音频切成若干小段分别识别再合并，但这种方式容易造成上下文信息割裂 —— 模型在转写后半段内容时，可能已经“忘记”了开头信息。StepAudio 2.5 ASR 复用了大语言模型原生的 32K 上下文窗口能力，支持端到端一次性读入最长 30 分钟的连续音频，无需分段切割。在 30 分钟满载输入测试中，模型没有出现随时间推移精度衰减的情况。 定价方面，StepAudio 2.5 ASR 仅为 0.15 元 / 小时，约为此前 Step ASR 2 的十分之一。目前，该模型已全量上线阶跃星辰开放平台和 Step Plan，开发者可通过官网体验使用。 相关阅读： 《 人人都能是配音导演，阶跃星辰发布语音生成模型 StepAudio 2.5 TTS 》 参考资料： 阶跃星辰开放平台： https://platform.stepfun.com/docs/zh/guides/models/stepaudio-2.5-asr Step Plan： https://platform.stepfun.com/docs/zh/step-plan/integrations/audio-api 体验中心： https://www.stepfun.com/studio/audio ?tab=speech-recognition Demo Page： https://stepaudiollm.github.io/step-audio-2.5-asr/ Model Card： https://stepaudiollm.github.io/step-audio-2.5-asr/model-card/
IT之家 4 月 24 日消息，2026 北京车展今日开幕，小鹏集团董事长、CEO 何小鹏与媒体对话。 据新浪科技报道，对于当前汽车行业的“车海战术”，何小鹏表示，首先， 小鹏正在中国及全球市场降低产品更新迭代速度 ，这是当前的重要举措。其次，未来小鹏会更多依靠软件和数字化的 OTA 升级来提升产品能力，这也是正在推进的工作。第三，相信小鹏汽车的均价和利润会逐步改善。 “其实我们在前年底就开始思考如何构建更健康的商业模式，只有这样才能保障持续的科研投入，进而提升产品品质和用户体验，形成良性循环。 去年四季度小鹏已经实现了首次盈利 ，这既是努力的成果，也有一定运气成分，未来我们会追求更高质量的收入和利润。” 何小鹏还透露， 公司正与海外车企洽谈合作 ，并希望把辅助驾驶技术推向全球市场，同时扩大海外生产布局。 据IT之家此前报道，在今日的 2026 北京车展上， 小鹏汽车带来了小鹏 GX 全新高定色“昆仑云境” ，选装价格为 1 万元。
IT之家 4 月 24 日消息，OpenAI 公司今天（4 月 24 日）宣布推出 GPT-5.5 模型，是其迄今最智能、最直观的 AI 模型，在 Agentic Coding、计算机使用及科研领域表现卓越， 相比较 GPT-5.4，在完成相同任务的情况下减少词元（Token）消耗。 OpenAI 总裁格雷格 · 布罗克曼（Greg Brockman）强调，GPT-5.5 的核心突破，在于能够以更少的指导完成更多任务，最大的亮点在于在处理模糊问题时，展现出更强的自主性，能快速理解用户意图，自主规划并执行多步骤复杂任务，在代码编写调试、在线研究、数据分析及跨工具操作等场景表现出色。 GPT-5.5 的核心优势在于 Agent（智能体）能力，用户无需精细管理每一步，只需下达模糊的多部分任务，模型即可自主规划、调用工具、检查结果并持续推进直至完成。 性能方面，GPT-5.5 进一步平衡智能与速度。尽管模型更大、能力更强，但在实际服务中，其每个 Token 的延迟与 GPT-5.4 持平，且完成相同任务所需的 Token 显著减少： 在 Artificial Analysis 的 Coding Index 中，它以竞争模型一半的成本提供了 SOTA（最先进）的智能水平。 在 Terminal-Bench 2.0 测试中，GPT-5.5 取得了 82.7% 的准确率； 在评估 GitHub 问题解决的 SWE-Bench Pro 中达到 58.6%；在 Expert-SWE 等长周期任务中均超越前代模型。 早期测试者反馈，该模型在理解系统架构、定位故障及预测审查需求方面能力显著增强。 科研与知识工作领域迎来质变。GPT-5.5 在 GeneBench 基因数据分析及 BixBench 生物信息学基准测试中取得领先成绩，甚至协助发现了关于 Ramsey Numbers（拉姆齐数）的新证明。 在企业应用中，OpenAI 内部超 85% 的员工每周使用 Codex，财务团队利用其审核了超 7 万页税务文件，效率提升显著。NVIDIA 等合作伙伴证实，该模型将调试时间从数天缩短至数小时。 GPT-5.5 目前已向 Plus、Pro 等用户开放，API 版本即将上线，输入定价为每百万 Token 售价 5 美元（IT之家注：现汇率约合 34.2 元人民币），Pro 版本输入定价为每百万 Token 30 美元。 山姆 · 奥尔特曼称在 GPT-5.5 模型上，OpenAI 和英伟达高度合作，推广 Codex 到英伟达全公司，并晒出了和黄仁勋的交流邮件： 英伟达在新闻稿中指出，OpenAI 发布的 GPT-5.5 模型是其最新前沿成果，目前已在 NVIDIA GB200 NVL72 机架级系统上运行，为智能体编程应用 Codex 提供核心动力。 NVIDIA 内部已有超过 10000 名员工率先使用该技术，涵盖工程、产品、法务、市场等多个部门，员工反馈称其效果令人震撼。 英伟达工程师通过 Codex 应用使用 GPT-5.5 已数周，基于 GB200 NVL72 系统，该模型实现了极具竞争力的经济效益： 相比前代系统，百万 Token 成本降低至 35 分之一，每兆瓦 Token 输出量提升 50 倍。 在实际应用中，原本耗时数天的调试周期缩短至数小时，复杂多文件代码库的实验周期从数周压缩至一夜之间。团队甚至能通过自然语言提示实现端到端功能交付。 IT之家附上参考地址 Introducing GPT‑5.5 OpenAI’s New GPT-5.5 Powers Codex on NVIDIA Infrastructure — and NVIDIA Is Already Putting It to Work
IT之家 4 月 23 日消息，惠科 (HKC) 今日宣布成功研发出 6.8% 高透过率 LCD，这意味着该显示器面板 表面亮度与背光亮度的比值相较行业现有水平提升了 9.7% 。 惠科在这款面板上升级偏光片与彩色滤光片以最大限度降低光吸收损耗；优化黑矩阵与液晶盒厚设计；提升电光响应效率。这带来了更低的运行功耗和更长的设备使用寿命。 同时，这款 23.8" FHD 面板在实现高透过率的同时也兼顾 1600:1 的静态对比度和 99% sRGB 的色域覆盖 ，保障了良好的视觉体验。 惠科表示其高透过率技术已完成全面可靠性测试，画质效果达到量产水平。