IT之家 5 月 4 日消息，R 星本月初（5 月 1 日）在领英平台发布招聘启事，寻找一名制作美术师，负责设计线上宣发资料和大型实体印刷广告。 IT之家查询领英平台发现，该职位的工作地点位于 Rockstar 纽约总部，以临时合同全职雇佣。求职者需具备社交媒体宣传图片制作技能、户外广告 / 包装 / 零售材料制作技能， 拥有 3 年以上美术师或类似职位工作经验 ，精通 Adobe CS（PS、Ai、Id）软件，掌握色彩管理、排版和布局方面知识。 不过《GTA6》距离发售还有半年， R 星内部很可能已经有一支团队负责《GTA6》的发售前营销 。因此这名美术师很可能会参与《GTA6》发售后的营销素材制作。 Take-Two（R 星母公司）CEO 泽尔尼克曾表示，《GTA6》营销宣发活动将“很快”开始。目前，玩家们也对第三支预告视频充满期待。
IT之家 4 月 29 日消息，今年 8 月初，月球将迎来一枚废弃火箭助推器的撞击，该残骸来自 SpaceX 去年一次猎鹰 9 号火箭发射任务。 据IT之家了解，萤火虫航天公司（Firefly）的蓝幽灵 1 号任务（Blue Ghost Mission 1，代号“空中幽灵骑士”），于 2025 年 1 月 15 日发射升空，并在 3 月 2 日成功着陆月球危海，完成全球首次完全成功的商业月球软着陆。该着陆器也创下了迄今为止商业航天器在月球表面最长在轨作业时长纪录。 与此同时，将这两艘私人航天器送入太空的编号为 2025-010D 的猎鹰 9 号火箭上面级，如今正朝着月球飞去，即将发生月球撞击。 冥王星项目负责人比尔・格雷表示：“自发射以来我们一直在追踪它。过去一年左右，它的轨道发生了些许变化，如今正朝着月球撞击点行进。” 格雷是天文观测与望远镜追踪软件《Guide》的开发者，这款软件被全球专业及业余天文学家广泛使用，用于监测小行星、彗星及其他近地天体。 冥王星项目为天文学家提供数据卫星识别的专业软件工具，并且已专门发布了这枚猎鹰 9 号火箭上面级的相关数据页面。 格雷称：“又一枚火箭上面级即将撞击月球，撞击时间为 8 月 5 日，落点勉强位于月球近地面一侧。” 搭乘此次 SpaceX 火箭一同升空的还有日本白兔 - R M2 号月球着陆器，代号“坚毅号”。然而该探测器在着陆前约 90 秒失联坠毁，因激光测距仪故障，最终撞向荒凉的月球地表。 格雷向太空网表示，这次火箭撞击月球有很大概率可以从地球观测到。他介绍，从地球视角来看，撞击点靠近月球边缘（月缘），且处于月球被太阳照亮的区域；届时月球的可见亮面比例将略大于一半。 不过他回忆，多年前美国国家航空航天局（NASA）的月球坑观测与遥感卫星任务（LCROSS）也曾执行过类似的月球撞击计划。 按原定方案，LCROSS 探测器及其半人马座火箭上面级于 2009 年 10 月 9 日撞击月球。尽管人们原本期待能清晰观测到撞击景象，但此次撞击最终发生在月球背阳暗面。 格雷说：“即便如此，当时人类也没有观测到任何撞击痕迹。我身处缅因州，届时撞击位置会出现在地平线以上，我打算带上小型望远镜实地观测。但我认为这次撞击的亮度很难远超当年的 LCROSS 任务，而且本次撞击点处于阳光直射的明亮区域。” 格雷认为，这次人造天体撞击月球事件具备一定科学研究价值，但价值有限，人类也有望从此次月球撞击中获取部分科研数据。 “这次撞击不会对任何航天器、探测器造成安全威胁，”格雷表示，“但这件事也暴露出人类在废弃太空硬件处置方面存在随意粗放的问题。” 格雷表示，他预计这枚火箭残骸不会引发任何实际麻烦。 “它和最近的中国月球车之间留有充足安全距离。换作是我操控环月航天器，只会留意一下届时航天器是否会恰好飞越撞击区域上空；如果轨迹临近，只需微调飞行轨道避开即可。” 格雷补充道，撞击扬起的碎片残骸击中环月航天器的概率极低，但他仍建议在规划航天器变轨机动时，将这一潜在风险纳入考量。 格雷还提到，随着人类月球探测活动日益频繁，几年后月球周边的太空环境局势或将截然不同。“未来月球探测的风险等级会大幅提升。如果现在发射一枚火箭上面级进入高轨道，人们必须提前规划其最终归宿，否则数年后很可能引发难以预料的太空安全隐患。”
IT之家 4 月 25 日消息，全球单机容量最大的漂浮式海上风电平台“三峡领航号”今日在广东阳江青洲海上风电场水域正式开始安装，标志着我国首个大容量漂浮式海上风电科研示范工程的关键环节正式启动。完成安装调试后，该平台预计于今年 6 月初投入试运行。 公开报道显示，“三峡领航号”单机容量达 16 兆瓦，是我国自主研发的单机容量最大、技术集成度最高的漂浮式海上风电机组。平台搭载半潜式浮式基础，总长约 80.85 米、型宽 91.04 米，总重约 7530 吨，计划布设于阳江离岸约 80 公里、水深约 50 米的深远海域。 其核心设备 ——16 兆瓦超大容量风力发电机组，叶轮直径 252 米，扫风面积约 5 万平方米，相当于 7 个标准足球场面积，建成后年发电量约 4465 万千瓦时。风机所在的半潜式平台配备了动态压载系统，可通过调整压载水舱水量实时降低机组倾角，提升发电效率。该项目融合动态海缆、吸力锚系泊系统等多项关键技术，建成后将验证超大容量漂浮式风机在复杂深远海环境下的工程可行性与技术可靠性。 该项目中研发团队形成了系泊聚酯纤维缆、风机齿电系统、动态压载控制系统等多项研发成果，关键零部件已实现 100% 国产化。同时，“三峡领航号”是国内首个入级中国船级社的漂浮式风电设施，对深远海风能资源的规模化开发具有重要的行业示范意义。 “三峡领航号”拟布设于青洲七期海上风电场东南侧区域，离岸超 70 公里，水深超 50 米，极端风速达 17 级台风水平。青洲五、六、七海上风电场项目总装机容量达 3000 兆瓦，是全球最大的海上风电项目之一，建成后每年可提供 114 亿度清洁电能。 IT之家注意到，阳江已成为广东海上风电建设的主阵地之一，目前已并网海上风电装机容量超 600 万千瓦，在建及规划项目超过 1000 万千瓦。 相关阅读： 《 我国在建离岸最远海上风电项目在广东阳江全面开工，将装 31 台 16.2 兆瓦风机 》
IT之家 4 月 24 日消息，本月初，现代汽车宣布旗下 IONIQ（艾尼氪）正式进入中国，最先带来的是两款全球首发概念车 ——“金星”与“地球”。 在今日的 2026 北京车展上，北京现代艾尼氪金星（IONIQ V）宣布迎来全球首秀。现代汽车还透露，未来或将中国生产的汽车出口至中东、英国等地区。 据官方介绍，未来艾尼氪在中国推出的车型与服务均以行星命名，其全系产品将以围绕太阳公转的行星命名，由中国设计团队原创打造。 VENUS CONCEPT（金星），车如其名，其整体车身采用专属璀璨金配色，独特的单厢车体形态，让其在外形上也极具特点，车辆采用轻量化框架式车顶、透明扰流板和赛车中心锁风格的轻量化锻造轮圈，还有独特的 V 型灯光系统、悬浮式透明后视镜，以及灵感源自“金唱片”的制动盘设计，外观极具潮流感。 这款车型基于 E-GMP 纯电平台打造，支持纯电 / 增程双动力，具备 800V 快充，高效电驱。智能化层面，深度融合 Momenta、高通等旗舰座舱芯片、宁德时代、文心大模型、火山引擎。 其车侧采用无框式车门，长宽高分别为 4900/1890/1470mm，轴距为 2900mm，车尾为次元星轨尾灯样式。新车车内配备星云环抱式内饰设计，27 英寸超薄 4K 超大屏，星云光影氛围灯，赛博之眼 HUD。 相关阅读： 《 现代电动化品牌 IONIQ 艾尼氪正式进入中国，首款量产车北京车展首发 》 《 现代汽车中国发布 IONIQ 艾尼氪概念车官图，或推出在华电动化战略 》
文｜Lambda 编辑｜晓静 4月初，Hermes Agent 火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕，所以也被戏称为“爱马仕Agent”。 它由 Nous Research 在 2 月发布，定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统：Agent 完成复杂任务后，自动把经验固化成 Skill，下次遇到类似任务直接复用，还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。 但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题： Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗？ 图片由AI生成 01 Skill 很性感，但它可能不是最重要的问题 一个容易被忽略的事实是：目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自动进化，而是背后大量扎实的 CLI 工具支撑。 用 GlobTool 找候选文件，用 GrepTool 定位相关代码片段，用 FileReadTool 查看实现细节，用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。 但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化，整个行业立刻就兴奋起来。 这个反差说明了一件事： CLI （命令行界面）不性感，不好讲故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。 地基不牢，Skill 再会长，也只是长在沙地上。 02 龙虾最被人诟病的地方，Skill 自主进化解决不了 这件事放到 OpenClaw（俗称‘龙虾”） 身上会看得更清楚。 OpenClaw 最被人诟病的两点，一是 token 消耗大、账单吃不消，二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题；往下拆，会发现它们经常来自同一个源头： Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。 这类成本在社区里并非抽象的抱怨，而有大量具体案例。 Reddit 上有 OpenClaw 用户提到，自己只是想自动化 X 账号发帖，三次尝试就花掉了 10 美元，任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言，现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制，本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨，而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖，Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。 而这些「失败但不致命」的试错过程，并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步，都在继续消耗 token。 于是，稳定性问题和成本问题，其实是同一个问题的两面：工具越脆弱，试错越多；试错越多，token 烧得越快；任务链越长，失联和中断的概率也越高。 从这个角度看，Skill 自主进化解决的是「 怎么更聪明地使用一个工具 」，但并没有解决「 好工具本身稀缺 」的问题。 Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马，但并不能把跛脚马变成千里马。 这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方：不是 Skill 不够强，而是底下能调度的高质量原子工具太少。 03 Skill 是对模型能力的补丁 Hermes 做的事情，本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识，不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。 但 Skill 本身有一个更深层的问题：它是自然语言驱动的，本质上是模型能力的延伸，或者说，是一种对模型能力的借贷。 现状是，大量 Agent 在用 Skill 加上自主解题能力，完成本该由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的浏览器自动化方案查一个股票价格、下载一张图片、提交一个表单。代价很清楚： 贵、慢、不稳定、调试难。 这里还有一个常见的认知误区，可以叫做「Skill 可迁移幻觉」：很多人以为，用强模型写出来的 Skill，可以无缝迁移给弱模型用。实际上不能。Skill 是自然语言指令，它对模型能力有隐性依赖；模型一换，行为就可能变。 CLI 则不同——它是代码：同样的输入，永远给你同样的输出，不管底下跑的是什么模型。 二者的区别非常鲜明： Skill 调试难，CLI 调试容易； Skill 烧 token，CLI 近乎零消耗； Skill 吃模型版本，CLI 不吃； Skill 是语义层资产，CLI 是执行层资产。 如果把 Skill 当成核心积累方向，本质上是把赌注压在模型能力的稳定性上。至少在当前阶段，更值得积累的是高质量 CLI。 04 当工具和上下文足够好时，Skill 的优先级会自然下降 上面的分析也能从 Anthropic 自己的产品经验里得到印证。 Anthropic 的设计负责人、Cowork 产品的设计主导者 Jenny Wen 在近期访谈中提到一个细节：她个人其实不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill，而是她在 Cowork 里挂载了一个文件夹，里面有自己长期积累的个人笔记、一对一会议记录、随手想法和工作观察。对她来说，Cowork 从这些材料里已经学到了足够的信息，以至于她对 Skill 和 Memory 的需求都被显著削弱了。 这并不是说 Skill 没有价值，而是说： 当上下文管理足够好、底层工具足够强时，Skill 的优先级会自然下降。 换言之，Hermes 所强调的 Skill 自主进化并不是错，而是它解决的问题很可能没有想象中那么基础。 05 有一件事正在悄悄发生：CLI 的使用者，从人变成了 Agent 如果说 Skill 解决的是应用层的编排问题，那么更底层的变化发生在 CLI 上。 过去，CLI 是为人设计的。给人用的 CLI 可以有交互提示，可以容忍模糊输出，也可以在文档不全的时候靠用户自己猜——因为人会停下来，会理解歧义，会重试，会去查文档。 Agent 不一样。 Agent 不睡觉，不容忍歧义，会并发，会在没有预料到的时机无限重试。一个对人类来说「勉强能用」的 CLI，对 Agent 来说可能就是高频事故源。 给 Agent 用的 CLI 必须满足一组完全不同的要求： 一条命令只产出一个明确结果； 输出是结构化的 JSON； 错误信息不仅告诉你哪里错了，还要告诉 Agent 下一步该怎么办； 长任务必须支持异步，不能让 Agent 傻等； 接口天然支持幂等、重试和并发。 背后只有一句话： 以前的软件默认使用者要睡觉、会分心、有耐心；现在 Agent 不满足这些前提。 一旦使用者从人变成 Agent，CLI 的设计哲学就需要从头重写。Agent 真正在乎的是 token 消耗、缓存命中率、幻觉控制、长程稳定性，而不是「这个命令看起来是否优雅」。 06 浏览器里能看到的，都值得被 CLI 化 有一个实验很能说明问题：把 ChatGPT 的网页版变成一个可以被 Agent 调用的 CLI。 做法并不神秘——通过 Chrome CDP 协议直接驱动浏览器，操作 DOM，填输入框，点发送，等待文字出现，再把结果抓下来。因为复用了已有登录态，行为上和人在浏览器里操作没有本质区别。 这个实验背后更大的洞察是： 浏览器里能看到的，原则上都可以被 CLI 化。 不只是 ChatGPT——Gemini、音乐生成、视频生成、股票图表，只要能在浏览器里完成的流程，都可以被代码重复执行，最后收敛成一条 Agent 可调用的命令。 一旦一个 Web 流程被 CLI 化，它就会从「需要 Agent 一步步盯着网页试错」的流程，变成「可并发、可异步、可幂等的原子操作」。原来要靠浏览器自动化消耗大量 token 才能完成的事，被压缩成了一条命令、一个结构化结果。 某种意义上，这是一条很反直觉但非常现实的优化路径： 节省 token 的方法，不是少让 Agent 干活，而是先烧一点 token，把高频流程预制成 CLI。 磨刀不误砍柴工。 这个逻辑也不只适用于 Web。桌面应用和手机 App，本质上都可以被逐步 CLI 化，what you see is what can cli。目前已有不少开源项目在分别推进这三个方向，只是三者之间还没有形成统一的设计语言和引起大家足够的重视。 07 分层才是终态 Agent 的未来，除了模型本身的提升，更取决于如何处理好两种逻辑： 确定性逻辑 和 语义逻辑 。 前者靠 CLI，后者靠 Skill 的自适应和进化。Hermes 解决的是后者，但前者才是今天很多系统真正缺的底座。 如果把 CLI 化推到极致，会出现一件很反直觉的事：一类流程完全固定的任务，Agent 只需要判断任务类型、路由到对应 CLI、拿结果回来——这个过程理论上甚至不需要 LLM，几个 if-else 就够了。你甚至可以用代码去模拟 LLM 的输入输出接口，零 token、零延迟，继续复用现有的 Agent 调度机制，只在真正需要判断的地方才调用真实模型。 这有点像 2026 年的一场「代码的文艺复兴」——人们开始重新发现，不是所有「看起来像智能」的问题都应该交给模型来解决。 终态的分工应该是三层： CLI 层：确定性执行，零 token，可并发，易测试，不依赖任何模型； Skill 层：上下文编排和经验蒸馏，越用越强； LLM 层：提供智能，做真正需要语义判断的部分。 三层不是竞争关系，而是依赖关系。 今天很多系统的问题在于，它们跳过了 CLI 层，直接让 Skill 和 LLM 去兜底。结果就是：系统又贵又慢，稳定性也差。正确的路径应该是——开发者预制 CLI，上层应用自动管理 Skill，LLM 在 Skill 的辅助下使用 CLI 解决问题。 Hermes 的出现不是终点，而是一个信号： Skill 层的问题可能正在被解决，但下一个真正的战场，在 CLI 层。 Web 端、PC 端、移动端，三大平台系统性的 CLI 改造才刚刚开始。这可能才是今天 Agent 领域最值得做、也最不性感，但最关键的事情。 本文来自微信公众号 “腾讯科技” ，作者：Lambda，36氪经授权发布。