这是在游戏平台 Steam 上，最受欢迎的 Top 10 游戏，其中有很多老面孔，例如发布于 2016 年的 Dota2、发布于 2018 年的绝地求生（PUBG）、全球销量超过 2 亿份的 GTA 5。 但现在，榜单中出现了一个怪东西——Banana。这款在今年 4 月份上线的小游戏自从推出以来就吸引了大量玩家。大约从 6 月中旬起，玩家数量开始爆炸式增长，截止目前最高在线人数超过了 89 万。 Banana 历史玩家在线统计｜图片来源：Steam 荒谬的是，Banana 是一款除了点击之外什么都做不了的游戏——点击香蕉，画面上的数字就会随之增加，这就是这个游戏的全部玩法了。 Banana 游戏界面｜图片来源：Steam 仅仅是这样当然无法吸引近百万的玩家，但是假如开发者告诉：「你有机会免费获得可以卖出上千美元的虚拟物品呢？」 开发商为 Banana 引入了一套经济系统，随着玩家在线时间的增长，可以随机获得不同皮肤的香蕉。这些香蕉可以在 Steam 平台上出售，为玩家换来真金白银。 简单理解的话，这是一个披着香蕉皮的类 NFT 游戏。 01 香蕉经济学 Banana 的真实玩法是这样的：玩家每在线 3 分钟，都有可能获得一个 Banana。当时间累积到 3 小时时，玩家至少会获得一个 Banana；到 18 小时可以获得一个稀有 Banana。根据 Youtuber Jauwn 的说法，他在线 10 分钟就已经获得了 3 个 Banana。 获得这些 Banana 之后，玩家就可以自行到 Steam 市场挂牌出售。香蕉越稀有，价格就高。例如只存在 25 个 Crypticnana，它在 5 月 31 日卖出了 378.92 美元的价格；随着游戏人数的增加，Crypticnana 在 6 月 11 日的售价也上涨到了 514 美元。目前 Steam 市场共有 5 根 Crypticnana 在出售，价格最低的也高达 942.71 美元。 Special Golden Banana 是目前售价最高的 Banana，在 6 月 11 日以 1345.01 美元的价格售出。 目前 Banana 游戏中共有 100 多种 Banana。绝大多数价格都在 1 美元以下，例如数量最多的 Moonnana，售价仅为 0.03 美元。 目前来看，Banana 已经自行形成了一套简单的经济系统，开发商生产 Banana，玩家通过「劳动」获得 Banana；玩家可以通过出售 Banana 获得金钱，而 Banana 越稀有，追逐它的人也就越多，价格就越高。 但是归根结底，这些 Banana 都只是数码图片罢了。开发商可以毫无成本地制造这些图片，制定掉落的概率，人为制造稀缺性。有人可以以 1000 美元的价格买下某个 Banana，但是并不意味着可以以同样的价格出售它。随着时间的推移，一旦 Banana 的热度过去，这些斥巨资购入的 Banana 都很有可能一文不值。 开发团队的成员 Hery 在接受 Polygon 采访时，也提到：「我相信它（Banana）之所以流行，是因为它是一个合法的『无限金钱故障』（Infinite money glitch）。」 这和 NFT 有些相似。不同之处在于，Banana 没有使用任何区块链技术。也就是说，NFT 所讲述的「唯一性」的故事在 Banana 上都不存在。 02 只有傻瓜会上当吗？ 一眼而知，这是一个击鼓传花的游戏。开发商自然能获取最大的利益；平台方 Steam 也能获得每笔交易 5% 的抽成。 那会是谁最后在高位接盘呢？是在高位买入 Banana 的散户。 既然如此，为什么 Banana 可以吸引如此多的玩家？ 心理学上有一个邓宁-克鲁格效应。它描述了一种认知偏差，指的是能力欠缺的人有一种虚幻的自我优越感，错误地认为自己比真实情况更加优秀。 在 Banana 这个例子中，人们会倾向于高估自己，认为自己不会是那个在高位接盘的倒霉蛋。 行为经济学的理论也可以解释玩家的心理。1713 年，瑞士数学家 Nicolas Bernoulli 提出了「圣彼得悖论」。 假设有一种硬币游戏，每次抛硬币之后，只要是正面朝上，奖金就会翻倍。但只要出现一次反面，玩家就必须结束游戏。 因此，如果初始赌注为 2 元的话，有 1/2 的概率玩家可以赢得 2 元（抛出一次正面），有 1/4 的概率赢得 4 元（连续抛出两次正面），1/8 的概率赢得 8 元（连续抛出 3 次正面）。 只考虑期望值的话，金额的增长是无限的，理论上应该有很多人想要参与这个游戏。但 Bernoulli 发现很少有人愿意，用他的原话来说：「虽然标准计算表明，（玩家）的期望值是无限大的，但……必须承认，任何一个正常人都会非常高兴地以二十金币的价格出售他的参赛资格。」 圣彼得堡悖论揭示了，仅考虑期望值而做出的幼稚决策，在实际生活中可能根本没有人会采纳。 Banana 实际上就许诺了一个「无限增长的金钱」，但与圣彼得堡悖论不同的是，它并不要求「入场券」（赌注）。相反，任何 Steam 玩家都能零门槛地获得「赢得无限金钱」的机会。 这是一个巨大的心理刺激，因为反正「nothing to lose」，就会有更多人抱着试试看的心态碰碰运气。即使挣不到钱，多数情况下也不会损失什么。 但当泡沫破裂的时候，总会有人为此买单。

智算集群早已迈入超万卡时代。据分析，GPT-5的训练或将用到5-10万卡，GPT-6的训练则有很大概率超越10万卡，耗资百亿美元。 图源：阿里云 在模型训练的投资上，根据拾象科技的预测，OpenAI和谷歌未来几年的训练预算将达到200亿-300亿美元。 而在算力投资规模上，已知微软和OpenAI「星际之门」将达到千亿美元。谷歌CEO劈柴也曾表示谷歌的算力投资将超千亿美元。 而美国科技大公司每年在云和AI的投资上，至少要耗资4000亿美元。 然而，商业闭环的路径在哪里？ 至今无人回答。 在这样的背景下，业内有越来越多的媒体和机构，开始针对全球的大模型掘金热展开了激烈的讨论。 有部分高盛分析师认为，AI目前根本没有赚到任何大钱，杀手级应用如今尚未出现，即使在未来十年，AI的经济上升空间也极其有限。 与此同时，红杉资本的分析师也发文提醒：如今AI基础设施的巨额投资和实际的AI生态实际收入之间，鸿沟已经大到不可思议。AI行业需要每年赚取6000亿美元来支付巨额的硬件支出，人工智能泡沫正在接近临界点！ 但可以肯定的是，在大量泡沫和炒作之中，唯一赚得盆满钵满的，就是英伟达的老黄了。 AI行业有个「小」问题，它不挣钱 如今全世界对AI的狂热，就仿佛19世纪加州发现黄金的早期。每个人都在疯狂涌入，希望下一个致富的就是自己。 但有一个「小小」的问题：AI目前还没有赚到大钱。 《经济学人》表示，根据高盛的一项分析，从2022年底以来，希望通过利用AI提高生产力来获利的公司，无论是H&R Block还是沃尔玛，股价表现依然远远落后于大盘。 同时，人工智能的市场渗透率，也是低得出人意料。 根据美国人口普查局的一份报告，只有5%的企业正在使用人工智能，预计到今年秋天，这一数字只会上升到6.6%左右。 当然，企业对于AI的采用率不高，可能是受到AI幻觉和对安全、隐私担忧的阻碍，模型一方面本质是黑箱，另一方面还可能泄露重要的商业机密。 在高盛上个月发布的生成式AI报告中，分析师Jim Covello对AI行业发表了严厉的批评：「为了从昂贵的AI技术中获得足够的回报，AI必须解决非常复杂的问题，但目前它还做不到，甚至可能永远做不到。」 是的，部署和运行AI确实昂贵，这还不包括它对环境的有害影响。因此，使用AI的公司希望看到重大回报。 然而到目前为止，他们还没有看到。也许真正的问题是，在商业领袖转向下一个热点之前，AI行业还有多少发展的时间。 而且，合法行业会从AI中得到多少帮助？我们只知道，目前犯罪分子和黑客们正在用AI窃取大量资金，这反而迫使更多公司不得不在网络安全措施上投入更多。 红杉分析师提出6000亿美元问题 红杉资本的分析师David Cahn也在最近发布的博文中，对全世界提出警告：人工智能泡沫，如今正在接近临界点！ 具体来说，他给我们算了一笔帐：AI公司每年需要赚取6000亿美元，来支付AI基础设施（如数据中心）的费用。 计算这个指标其实很简单。你只需将英伟达的年化收入预测乘以2倍，以反映AI数据中心的总成本（GPU占总成本的一半，另一半包括能源、建筑、备用发电机等）。然后再乘以2倍，以反映GPU终端用户的50%毛利率（例如，从Azure、AWS或GCP购买AI计算资源的初创公司或企业，他们也需要盈利）。 要知道，英伟达去年在数据中心硬件上狠赚了475亿美元（大部分硬件是用于AI和高性能计算应用的计算GPU）。 AWS、谷歌、Meta、微软等大科技公司在2023年纷纷跟进，为了ChatGPT这样的应用在AI基础设施上豪掷了巨额投资。 然而，他们能收回这些投资吗？ 答案有点可怕。 David Cahn提出这个令人深思的观点：我们所有人，正在见证一个巨大金融泡沫的增长。 泡沫是怎么来的 要知道，从2023年9月至今，情况已经发生了变化，我们不能对这些变化视而不见—— 1. 供应短缺已经缓解 2023年末是GPU供应最紧张的时候。当时，初创公司纷纷联系风险投资公司，甚至任何愿意帮助他们的人，只为获得千金难求的GPU。 曾经人们在美国疯狂抢购英伟达GPU的场景，仿佛《饥饿游戏》 如今，这种焦虑得到了极大的缓解。如今的现状是，获取GPU变得比之前容易多了。 2. GPU库存正在增加 英伟达在第四季度报告中指出，其数据中心收入中约有一半，都来自大型云供应商。仅微软一家公司，可能就占了英伟达第四季度收入的约22%。 如今，超大规模的资本支出正达到历史新高。这些投资也成为了大科技公司2024年第一季度财报的主要亮点，CEO们明确表示：「无论你们喜不喜欢，我们都会投资GPU。」 在业内，囤积硬件已经不是什么新鲜事了，一旦库存增加到足以减少需求，就会引发市场调整。 3. OpenAI仍然占据AI收入的最大份额 《The Information》最近报道，OpenAI的收入已增至34亿美元，在2023年末，他们的收入还是16亿美元。 虽然也有一些初创公司达到了不到1亿美元的收入规模，但显然，跟OpenAI相比，它们还在努力追车尾。 除了ChatGPT，今天消费者真正使用的AI产品有多少呢？ 如果需要付费，每月15.49美元的Netfix，或者每月11.99美元的Spotify，岂不更香？ 从长远来看，AI公司提供的价值需要足够显著，才能让消费者有持续的掏钱意愿。 所有这一切导致的结果就是—— 1250亿美元的空缺现在变成了5000亿美元的空缺！ 与此同时，在AI硬件上的投资仍在增长。 在Cahn看来，即使对这些大科技公司AI收入的预测再乐观，也依然不够！ 假设谷歌、微软、苹果和Meta每年从AI中产生100亿美元的收入，而其他公司如甲骨文、X和特斯拉也都能产生50亿美元的收入。 即使这些假设仍然成立，并且再增加几家公司到名单中，那么1250亿美元的空缺，现在将变成5000亿美元的空缺。 AI行业需要学会如何盈利 显然，业内对AI基础设施的投资，态度已经过分乐观了。 与物理基础设施不同，AI GPU计算可能会因新玩家的进入而商品化，比如AMD、英特尔，更不用提谷歌、Meta和微软的定制处理器。 尤其在推理领域，肉眼可见新玩家将引入激烈的价格战。 投机性投资往往会导致高额损失，而新处理器的快速推出，也会导致旧的处理器迅速贬值，这与物理基础设施的稳定价值恰恰相反。 所以，尽管AI具备未来巨大的变革潜力，但前方的道路仍然漫长。 大家都不愿意承认的一个事实就是：目前业内还没有哪家企业或初创公司，开发出了能赚钱的应用程序。 Cahn认为，行业必须降低对AI进步带来快速利润的期望，认识到当前投资的投机性质，以及持续创新并创造价值的必要性。 否则，这个价值数千亿美元的泡沫必将破裂，最严重的情况，就是导致全球的经济危机。当然，后者目前还只是一个猜测。 高盛：投入过多，收益太少？ 同样，根据这篇高盛的报告，生成式AI目前还无法解决证明自己成本合理的复杂问题，但即便如此，AI主题也依然有着很大发展的空间。 正如上文中提到的，即使在高盛内部，分析师们对此的看法也是如此不一。 如今，生成式AI技术将改变公司、行业和社会的论调，已是深入人心。 为此，科技巨头，以及各个领域的公司纷纷加大开支，并预计会在未来几年内花费约1万亿美元。其中包括，对数据中心、芯片、其他AI基础设施和电网的重大投资。 但到目前为止，这些支出除了开发人员报告的效率提升外，几乎没有其他显著成果。 甚至是迄今获益最多的英伟达，也一度出现了股票的大幅下跌。 不过， 尽管有一些担忧和限制，高盛依然认为AI主题有着很大发展的空间——或是因为AI开始带来真正的变革，或是因为泡沫需要很长时间才会破裂。 关于AI增长的讨论 之所以生成式AI有可能为经济带来显著的增长，主要是因为它能够自动化大量工作任务。 根据高盛的分析，在广泛采用之后，美国劳动生产率和GDP增长可能会累积增加多达15%。 尽管如此，关于生成式AI的潜在宏观影响仍存在大量争论。 例如，一些研究假设生成式AI将加速机器人技术的发展和采用，或者认为最近生成式AI的进展预示着「超级智能」的出现。这些结果是有可能的，但现在谈论还为时尚早，因为它们通常会预设一个技术水平远超当前的AI。 另一些研究，比如麻省理工学院经济学家Daron Acemoglu对美国生产率和GDP的增长预期，则要低得多了。他的基线估计表明，生成式AI将在未来10年内将美国全要素生产率（TFP）提高0.53%，并将GDP提高0.9%。 更广泛的AI自动化即将到来 与Acemoglu的观点类似，高盛也认为许多暴露于AI的任务在今天并不具备成本效益，甚至在未来十年内也可能不会具备。 除了少数几个受益最大的行业之外，如计算和数据基础设施、信息服务以及电影和声音制作，AI的采用仍然非常有限。 不过，AI全自动化揭示了在较长时间内可能出现的任务，这些任务每年每个工人可能会节省数千美元的成本。 此外，与其他新的技术类似，生成式AI的费用也将会迅速下降，并且一旦应用开发完成，其部署的边际费用可能会非常低，从而极大地提高了AI的采用和自动化率。 劳动力重新配置和新任务的创建 高盛预计，AI将通过在劳动力具有比较优势的领域提高需求，同时创造以前在技术或经济上不可行的新机会来提高产出。 之前信息技术的出现，就带来了非常类似的趋势——它创造了网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人士等新职业，并间接推动了医疗、教育和食品服务等行业服务部门工人的需求。 在MIT经济学家David Autor及其合著者的近期研究中也能看到这一点。他们发现，今天60%的工人从事的职业在1940年是不存在的，并且由技术驱动的新职业占过去80年就业增长的85%以上。 因此，高盛认为生成式AI在推动自动化、节约成本和提高效率方面有着巨大的潜力，并最终会显著提升生产率和GDP。 AI芯片的限制 高盛预计，在未来几年内，半导体行业的供应限制将继续成为限制AI增长的重要因素。 随着生成式AI技术的普及，对AI芯片的需求急剧上升，包括从英伟达的GPU到大型云计算公司设计的定制芯片。 这也引发了人们对半导体行业能否满足需求的疑问。 鉴于在两个关键领域的限制——高带宽存储器（High-Bandwidth Memory, HBM）和晶圆级封装（Chip-on-Wafer-on-Substrate, CoWoS），高盛预计，从2024年下半年到2025年初，AI芯片的出货量将更多地由供应而非需求决定。 HBM市场供不应求 目前，AI应用使用两种类型的动态随机存取存储器（DRAM）：HBM和DDR SDRAM。 HBM是一种革命性的存储技术，它将多个DRAM芯片堆叠在一个基础逻辑芯片上，从而在与GPU或AI芯片接口时，通过更高的带宽实现更高的性能。 高盛预计，HBM市场将在未来几年内以约100%的复合年增长率（CAGR）增长，从2023年的23亿美元增长到2026年的302亿美元。 而三大DRAM供应商（三星、SK海力士和美光）的供应比例会不断增加，以满足指数级的增长需求。 封装瓶颈 另一个关键的供应瓶颈是被称为CoWoS的先进封装形式。 这是一种2.5D晶圆级多芯片封装技术，通过将多个芯片并排放置在硅中介层上，从而实现更好的互连密度和HPC应用的性能。 自2022年末ChatGPT出现以来，这种先进的封装能力一直供不应求。尽管台积电和其他供应商正在扩展产能，但这种供不应求显然成为满足AI芯片需求的限制因素。 虽然预测供应何时能赶上需求很困难，但高盛认为，台积电的CoWoS产能今年将增加一倍以上，并在2025年再次翻倍。 因此，芯片供应最终还是赶上强劲的需求，但过程可能会非常艰难。 AI受益者全速前进 当然，AI已经推动美股持续创下新高，许多受益者经历了一幅上涨。 从2023年初以来，英伟达已经取得了709%的回报，曾经短暂成为标普500指数最大的股票。 然而，尽管对AI的乐观情绪让许多大型科技股的估值达到了较高水平，最大的10只TMT股票的估值达到了31倍，但与科技泡沫高峰期的52倍和2021年末的43倍相比，仍然显得逊色。 总体而言，高盛认为AI主题还有很大的发展空间，受益者的范围可能还会扩大，因为投资者正在寻找AI交易的下一阶段，而这将尤其有利于公用事业行业。 AI交易的未来阶段 高盛将AI交易分为四个阶段： - 「第一阶段」始于2023年初，重点关注英伟达，这是近期最明显的AI受益者； - 「第二阶段」关注AI基础设施，包括更广泛的半导体公司、云服务提供商、数据中心REITs、硬件和设备公司、安全软件股票以及公用事业公司； - 「第三阶段」关注那些能够轻松将AI融入其产品以增加收入的公司，主要是软件和IT服务； - 「第四阶段」则包括那些因广泛AI采用和生产力提升而获得最大潜在收益的公司。 随着第一阶段的顺利展开——英伟达年初至今已经回报139%，占标普500指数15%年初至今回报的28%——投资者越来越关注第二阶段的受益者。 2024年第一季度的财报表明，很多科技巨头都计划在AI相关的资本支出上花费数十亿美元，这将使参与AI基础设施的第二阶段公司受益。 截至目前，第二阶段公司股票的回报率为22%，相比之下，第三阶段为-2%，第四阶段为2%。 公用事业的价值 在第二阶段中，公用事业成为了受欢迎的AI交易对象。 首先，它为投资者提供了AI曝光的机会。 高盛的股票分析师认为，AI需求、非AI需求和能源效率增速放缓的代际组合，将使美国电力需求在2022年至2030年期间以2.4%的复合年增长率增长，而后者在过去十年中，几乎没有增长。 这种电力需求的增加应该会导致公用事业公司增加资本支出，考虑到许多是受监管的实体，回报率有限，这就是满足增量需求的必要条件。 其次，从宏观角度来看，公用事业在投资组合中提供了防御倾向。随着经济增长放缓，这一倾向应该会受益。 根据高盛的分析，自2023年下半年以来，导致经济增长放缓的许多因素将会继续存在。 全速前进，但需警惕风险 虽然高盛预计公用事业将继续受益于AI技术的兴起，但美国较高的利率对该行业构成了风险。 更广泛地说，对AI的持续投资将推动相关公司（第二阶段）获得优异的表现。 然而，如果经济增长放缓的迹象比预期更明显，且AI未能产生足够的投资回报，或者AI领军企业的收益出现明显下滑，投资者可能会降低对AI受益者的估值。

快科技7月6日消息，据国内媒体报道称，近日，中国首例由消费者针对“苹果税”发起的反垄断诉讼一审宣判后，苹果向最高人民法院提出上诉。 今年5月，上海知识产权法院宣布了中国首例消费者起诉“苹果”垄断案的一审判决结果。法院认定苹果公司在中国软件市场拥有市场支配地位，但并未滥用该地位，驳回原告金某的诉讼请求。 该案的原告金女士指控苹果滥用其市场地位，既收取30%的应用内购买佣金，又限制支付方式。 但从苹果的上诉请求中可以看到，该公司仍然希望最高法院删除下级法院判决书中提及苹果“支配地位”的内容，并反对判决中暗示“不公平定价”的措辞。 不管苹果怎么否认，当下，中国“苹果税”30%的抽成比例为全球最高档位，与之相比，欧盟、日韩等国家的费率均低于中国的收费标准。 2023年，“苹果税”为苹果带来了约223.4亿美元的全球收入，折合人民币约1608亿元，其中，中国市场贡献了超过400亿元。 高额苹果税背后，就是iPhone用户的贡献。目前不少App服务费，iPhone用户都要比安卓贵不少。 比如，苹果手机的中国用户在购买微博会员服务时，支付的价格也要比安卓用户贵上10元，类似的还有很多很多，也难怪有用户喊话，希望国人统一起来反抗“苹果税”。

IT之家 7 月 6 日消息，红杉资本（Sequoia Capital）的分析师大卫・卡恩（David Cahn）发布报告，认为 AI 产业泡沫加剧，年产值超过 6000 亿美元，才够支付数据中心、加速 GPU 卡等 AI 基础设施费用。 英伟达 2023 年数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。 此外 AWS、谷歌、Meta、微软等公司在 2023 年也在 AI 方面投入了大量资金，卡恩认为这些投资很难在短期内回本。 卡恩只是粗略估算了 AI 运行成本，首先将英伟达的 run-rate 收入预测翻番，计算支付 AI 数据中心的总成本（GPU 占一半，另一半为能源、建筑和备用发电机）。 然后再将该数值乘以 2，代表终端用户支付费用，例如初创公司或者企业从 AWS、微软 Azure 等公司购买 AI 计算等等。 据该分析师称，使用微软 Azure 基础设施的 OpenAI 的收入大幅增长，从 2023 年底的 16 亿美元增至 2024 年的 34 亿美元。这一增长彰显了 OpenAI 在市场中的主导地位，远远超过了其他仍在为达到 1 亿美元营收大关而苦苦挣扎的初创公司。 分析师最终认为 AI 公司每年要赚取 6000 亿美元（IT之家备注：当前约 4.37 万亿元人民币），才能支付大量硬件开支。分析师认为谷歌、微软、苹果和 Meta 每家公司年收入在 100 亿美元左右，而甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉等其他公司每年收入为 50 亿美元，但依然有 5000 亿美元的缺口，认为 i AI 行业的泡沫正在加剧。

天文学作为海量数据学科，是人工智能（AI）应用和驱动科学发现的最佳场景之一。近年来包括黑洞照片在内的众多重大突破都离不开对已有数据的挖掘。随着AGI（通用人工智能）的发展，AI技术又将如何帮助科学家们挖掘出新发现？ 作为“慧眼”卫星首席科学家，中国科学院高能物理研究所（下称“高能所”）粒子天体物理中心主任张双南主导的“慧眼”卫星的观测成果，曾同时列入《自然》和《科学》2020年度的十大科学事件，并在2022年全程观测到了“万年一遇”的伽马暴。 就在两周前，高能所陶炼研究员为首席科学家的项目团队，将“宇宙猎人星座”（CATCH）的技术验证星CATCH-1送上了天。未来，他们还要将100多颗小卫星送上天组成星座。 张双南在WAIC2024的演讲报告中表示，欢迎社会各界加盟“宇宙猎人星座”（CATCH）计划，成为“宇宙猎手”，以全新的方式让人工智能助力人类探索宇宙的奥秘 那么，如何用人工智能指挥这些“星星”相互协作？人工智能技术能从哪些方面帮助天文学家？ 在2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议“AI for Science-人工智能赋能中国空间天文专题论坛”上，张双南接受第一财经独家专访时表示，目前包括“慧眼”卫星的数据处理就用到了AI技术，比如伽马射线暴。 “慧眼”卫星作为我国第一颗空间X射线天文卫星，是一个既可以实现宽波段、大视场X射线巡天，又能够研究黑洞、中子星等高能天体的短时标光变和宽波段能谱的空间X射线天文望远镜，同时也是个高灵敏度的伽马射线暴全天监视仪。 “这个伽马射线暴太亮了，因此数据提取很困难，我们就用了机器学习的办法来对它做一些训练，然后再提取出来有效的数据。” 除此之外，AI还可以帮助他们做分类，这是最方便的。“人眼虽然一看就觉得不一样，但具体有多少类别，把它扔给人工智能的话，自己就会分类。” 他进一步告诉记者，AI能很快地把以前繁琐的人工劳动替代下来，而且AI相比人类更加客观。 “人类会先入为主，我们总是寻找我们想找的东西。AI虽然也是用数据训练出来的，但它经过训练之后比较客观，这就和人不一样。另外人也不可能像AI那样看那么多的数据，但是机器可以。” 谈到人工智能在未来的应用，张双南提到目前高能所已经专门成立了高能物理人工智能平台(HepAI)，所里的各个中心共同组织起来探讨人工智能在各个方面的具体应用研究。“在所里大家很少会去做一件共同的事情，因为我们的研究方向都不同，但这个平台是所有学科共同在做的一件事情。” 他补充解释，现在市面上的通用人工智能确实很先进，但还没有专门针对高能物理领域的，如果他们使用这类通用人工智能工具就会不准，甚至连简单的常识都会错得离谱，所以他们自己做这个服务型的平台，就能服务于包括高能物理、天文等专业领域，“这类垂直的领域都得自己去研发，你不做的话用通用的版本就会出错”。 去南极的船上给孩子们讲课。采访对象提供 除了AI技术在天文学的应用，张双南还提到了数学和物理等基础学科在人工智能发展中的重要性。 “数学是原理性的东西，很重要，物理同样也是。”他认为，数学归根结底是个工具，能让我们提高各种效率，但如果想让人工智能从原理上做一些事情的话，必须要理解非常底层的事情，比如要理解物理学，要理解科学。 张双南说，人类是具备对底层事物的理解能力的，但如果未来希望人工智能也能具备这些能力的话，就要让它理解这些事情，具备创新的能力，而不仅仅是让AI从现在的知识里再推演出一些答案出来。 “未来AI具备创造性是非常大的挑战，在科学上能不能做到我也不知道。但是我觉得物理学毕竟是底层的事情，所以我觉得未来在各个基础领域的突破，物理学作为底层的原理，数学作为最后的逻辑推理和计算手段，这两个事情都少不了。”

IT之家 7 月 6 日消息，《纽约时报》两天前发布博文，表示 OpenAI 公司于 2023 年年初发生安全事件，攻击者成功入侵 OpenAI 的内部邮件系统，窃取了有关该公司人工智能技术和研究材料的敏感讨论，但黑客并未进入托管人工智能源代码的服务器。 本次安全事件由于没有泄露客户数据，OpenAI 公司并没有披露本次安全事件，也没有向 FBI 或者其它执法部门报告，只是通知了董事会以及内部员工。 IT之家援引该媒体报道，本次安全事件导致员工质疑 OpenAI 对安全的重视程度，且成为新的导火索，导致了内部员工出现分裂。 其中一个例子是莱奥波德・阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner），他是一名专注于人工智能安全风险的技术项目经理，认为公司在安全方面的技术不够完善。 OpenAI 报复性地解雇了这位经理，而 Aschenbrenner 后来表示，公司是在一起未报告、未指明的安全事件后解雇了他。

没想到，生成式 AI 爆发后，产业格局的变化居然这么快。 一个月前，微软向全世界介绍了专为 AI 设计的「Copilot + PC」，AI PC 这个新品类突然有了标准款。 这是迄今为止速度最快、最智能化的 Windows 个人电脑。凭借搭载的新型芯片，它能够实现超过 40 TOPS（每秒万亿次操作）AI 算力、电池续航时间长达一整天，而且无缝接入了世界最先进的人工智能模型。其发布之时，只有骁龙 X 系列的 45TOPS 能够满足这样的 Windows 11 AI PC 新品类。 目前基于骁龙 X 系列平台的各品牌 Windows 11 AI PC 已经开始在国内陆续开卖，拥有很多独特的 AI 能力，例如通过回顾功能对浏览过的内部存储资料进行 AI 搜索，设备端的 AI 图像生成与优化，给视频和在线会议加实时翻译字幕、背景滤镜等等。 结合终端侧最先进的大模型技术，人们可以在新型设备上与 AI 轻松地进行交互。AI 大模型可以实时看到、听到系统内外的信息，并给与有效回应，大幅提升你的工作效率。 还记得 OpenAI CEO 山姆・奥特曼发布 GPT-4o 的时候曾经说过「与电脑交互从来都不是很自然的事情」，似乎话音未落，变革已经来到了。 在兴奋于人机交互方式的颠覆之后，人们发现，这些新形态设备的内在也有些许不同之处：常年由 X86 架构主导的 Windows 笔记本，到了 AI PC 时代却是一水的高通骁龙 X 系列芯片。 而且，这还不是简单的替换。微软官方后续进行了说明：Windows 11 中的部分生成式 AI 能力，只有在搭载骁龙芯片上才能正常运行。 为什么到了生成式 AI 时代，计算机内部的「C 位」忽然换了人？ 7 月 4 日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议 WAIC 2024 正式召开，在这次大会上，高通展示的一系列终端侧生成式 AI 能力给了我们答案。 芯片 AI 能力，带动设备形态变革 自 ChatGPT 问世以来，人们就一直在期待大模型等新技术带来的变革。 不过这条道路异常艰难，在技术进步的过程中，人们面临着数据、算法和算力的三重挑战。生成式 AI 极度消耗算力，用于计算大模型的 GPU 都成了稀缺品。面向 AI 计算的芯片迅速成为各家硬件公司的探索方向。 在终端侧算力上，动作最快的就是高通。 去年 10 月，高通在骁龙峰会上推出了第三代骁龙 8 移动平台（骁龙 8Gen3），这块 SoC 在多核跑分中跑赢了苹果 A17 Pro，由于 CPU 和 GPU 性能的大幅提升，NPU 性能直接翻倍，它成为了旗舰 AI 手机芯片的首选。 如今，搭载新一代芯片的 AI 手机已经大卖，AI 手机很大程度上已经是「现在式」，与此同时还有一个「未来式」—— 同在骁龙大会上，我们看到高通花费大量篇幅，介绍了全新设计的高性能 PC 芯片骁龙 X 系列平台。 它的旗舰产品就是「骁龙 X Elite」，大幅提升了移动 PC 能力的上限。 这款芯片采用 4nm 制程打造，搭载了 12 大核的 Oryon CPU，。与英特尔 Ultra 7 155H 相比，Oryon CPU 的单核同功耗性能领先 54%，同性能水平的能耗可以降低 65%。在苹果 M3 芯片推出以后，骁龙 X Elite CPU 在 Geekbench 多线程中的测试结果要比苹果新品好上 28%。 GPU 方面，骁龙 X Elite 采用的 Adreno GPU 与 Ultra 7 155H 相比同功耗性能高出 36%，达到相同性能时，功耗只有竞品的一半。 这款芯片最突出的亮点是其面向下一代设备形态的 AI 算力。骁龙 X Elite 仅依靠 NPU 就可以实现 45TOPS 算力，结合 CPU、GPU、NPU 的异构计算可以输出更高算力。 根据测算，在骁龙 X Elite 的支持下，新一代 AI PC 可以在终端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型。 这就让新一代笔记本电脑，拥有了跑大模型的底气。 骁龙峰会上，高通 CEO 克里斯蒂亚诺・安蒙与微软 CEO 萨提亚・纳德拉进行了面对面对话。两人展望了基于新硬件和大模型算法所能催生出的未来产品形态。 安蒙与纳德拉提到，新一代的 AI PC 就是要把只有新形态系统架构才能实现的体验统统结合在一起。在 AI 算力和大模型结合之后，我们使用 Windows 的体验就仿佛在 Windows 初生时遇见「开始」按钮一样 —— 所有的应用程序、体验都会有机地整合到一键之上。 几个月后，当初的预告就落地成为了现实。现在，我们可以使用 AI PC 快速直观地检索想要寻找的内容，亦或是借助实时字幕突破语言障碍，还可以使用 AI 的图像生成能力进行创作。 未来，AI PC 的能力还将覆盖人们的学习、搜索与创作，我们使用电脑的方式或许会被彻底改变。 在芯片突破的同时，在这几个月里，大模型技术的发展同样突飞猛进。 模型优化，完成最后一块拼图 最近一段时间，不论科技大厂还是创业公司都在加速研发「轻量级」AI 模型。 去年 7 月，Meta 的开源模型 LLaMA-2 70B 模型性能已接近于 GPT-3.5，到今年 4 月，LLaMA-3 8B 做到了在 80 亿参数的体量上性能与 ChatGPT 3.5 基本相当。 上个星期，谷歌开源的 Gemma 2，已经可以使用单块 GPU 进行推理，性能还超过了体量大于自身两倍的竞品。 而在手机、电脑等常规终端设备上，现在我们也已经可以运行起与大型云端模型水平相当的 AI 模型了。 在世界人工智能大会 WAIC 2024 上，高通展示了首个在 Android 智能手机上运行的大语言和视觉助理大模型（LLaVA），拥有超过 70 亿参数，可以接收文字和图像内容的输入，并生成关于图像的多轮对话。LLaVA 在由骁龙 8 Gen 3 移动平台支持的工程机上运行，通过全栈的 AI 优化，实现了极高的响应速度。 加入视觉理解能力的大模型可以为 AI 手机带来很多新的用法。在 WAIC 人工智能赋能新型工业化主题论坛上，高通公司中国区研发负责人徐晧分享了多模态终端侧 AI 的应用前景。 高通公司中国区研发负责人徐晧在 WAIC 上。 比如你可以给冰箱里的食材拍一张照片，然后问大语言模型「你看到了什么？」，AI 可以很快地识别所有物体；在此基础上还可以接着问「基于这些食材，请给我推荐一个菜谱」，让 AI 进行菜式和做法的推荐。这比以前的 AI 助手，只能问「今天天气怎么样」或者「给我讲一个笑话」要有用的多。 在搭载骁龙 X Elite 的 Windows PC 上，高通此前还展示过全球首个超过 70 亿参数的 LMM 设备端推理，它可以接受文本和环境音频输入（如音乐、交通声音等），然后生成关于音频的多轮对话。 能够终端侧处理音频内容的方法，可以帮助 AI PC 更好地回答用户给出的指令。 为了把大模型微调的成本「打下来」，AI 学界提出的低秩自适应（LoRA）技术已经成为了先进大模型的主流方法，它能够在保证模型输出内容质量的前提下，大幅降低 AI 模型的可训练参数量。高通率先在安卓手机上实现了 LoRA 模型的终端侧运行，降低了大模型的训练成本，并演示了手机端运行支持 LoRA 适配器的图像生成模型 Stable Diffusion。 在 WAIC 现场，高通展示了骁龙生态的更多可能性。抖音集团在骁龙 X Elite 平台的 AI PC 上跑起了自家的机器学习框架 ByteNN，对剪映客户端进行 AI 适配优化。通过 NPU 加速，剪映的智能抠像功能可以实现快速、轻松的一键移除视频背景，测试对两分钟时长的视频进行智能抠像，比使用 CPU 耗时降低 92%，完成抠像任务所消耗电量减少 85%。 另外，在剪映的美颜美体匀肤功能中，我们同样可以在本地 NPU 的加速下实现快速祛斑祛痘能力。 高通还展示了高度智能的 AI 服务机器人。告诉机器人「我想喝水」或是「我口渴」，机器人会提供不同的饮料选择。用户选择之后，机器人可以走到房间另一侧，识别饮料然后拿给用户。这样由人工智能驱动的机器人，已经可以在日常生活中提供帮助了。 有了多模态、LoRA 和能够支撑第三方应用的软件栈，高通可谓已经完成了终端侧生成式 AI 的全部拼图。 用「小模型」撬动大生态 上述这些研究、实践的共同目的，是为了让 AI 大模型更加轻量化，让终端侧设备承担起更多的计算任务。大模型虽然可以在云端运行，但在终端侧设备上运行生成式 AI 的推理可以带来很多好处。 从技术角度来看，终端侧处理 AI 任务具有保护隐私、个性化、降低成本、可靠性和快速响应的优势，每个方面对于大规模、常态化的部署都至关重要。 从实用角度来看，作为「通用化」的人工智能技术，在拥有更完善的能力后，终端侧大模型可以让手机等设备更全面地了解世界，AI 助理实现真正的智能化，把我们从很多繁杂的任务中解放出来。 不过，能做到从软到硬，布局完整体系，又有大规模生态的玩家并不多。 在国内，除了各家大厂打造的旗舰 AI 手机，部分玩家在 AI PC 上的角力才刚刚展开。把视线往远看，生成式 AI 的应用还要扩展到汽车、XR 设备和物联网上。 这其中，很多应用落地的背后都可以看见高通的身影。 WAIC 大会上，高通中国区董事长孟樸在产业发展主论坛上介绍了高通为推动终终端侧 AI 发展所做的努力。 高通中国区董事长孟樸在 WAIC 大会现场。 高通拥有超过 15 年的 AI 技术研发经验，凭借长期不懈的技术探索与实践，已经打造出了端云结合的混合 AI 能力。在生成式 AI 时代，高通充分发挥技术优势，为终端设备提供了性能领先的硬件，其可扩展的软硬件技术架构可以对多种 AI 算法实现性能、能效的极致优化，并快速部署到不同终端上。 在去年骁龙峰会上，高通便表示全球搭载骁龙芯片的设备已经超过了 30 亿台。背靠庞大的设备基数，先进的软硬件全栈优化体系，以及全球协作的生态系统，高通在生成式 AI 技术爆发的过程中，进一步扩展了对于前沿技术方向的探索，站在了引领潮流的高度。 现在，高通的生成式 AI 能力已经覆盖了开发的全流程：高通提供面向生成式 AI 设计的全新计算架构，可以实现 CPU、NPU、GPU 结合的异构计算；高通 AI 引擎能够横跨不同设备类型，帮助人们把业界领先的 AI 模型快速落地；最后，使用这套软件和硬件，大模型应用对接的还是用户面积最大、品类最为繁多的生态。 高通的终端侧生成式 AI 布局，已经在收获成果： 智能手机是生成式 AI 发展最快的领域之一，已有超过 20 款搭载第三代骁龙 8 的旗舰手机产品发布。这些 AI 手机支持的应用针对人们的需求进行了大量优化，大幅提升了实用性，让生成式 AI 越来越贴近我们的生活。 个人电脑方面，高通的骁龙 X Elite 和骁龙 X Plus 平台凭借专用的 AI 算力实现了一系列独有功能。联手微软等生态伙伴，已有超过 20 款基于骁龙 X 系列的 Windows 11 AI PC 上市。新形态的硬件为人们带来了更多可能性。 在汽车领域，「AI 上车」正在成为现实。包括理想、小鹏、极越等多家汽车厂商，已经在搭载第四代至尊级骁龙座舱平台（骁龙8295）的汽车上部署了车端大模型；随着多模态技术的发展，生成式 AI 有望为智能座舱、自动驾驶等领域打开全新的应用空间。 有高通这样提供完整技术栈的存在，生成式 AI 的大规模落地已经按下了加速键。由此带动，变革正逐渐显现，这不由得让人想起 NPU 刚刚诞生时，上一波 AI 技术爆发的前夜。 很快，终端侧生成式 AI 带来的智能化将会无处不在。

市场上出现了这么多的 AI CPU，你应该买哪一种呢？ AI CPU 是集成了神经处理单元 (NPU) 的专用计算机处理器。AI 处理器旨在帮助您在本地设备上完成 AI 任务，它出现在越来越多的设备中，并且是运行 Copilot 和 Apple Intelligence 等 AI 助手所必需的。 那么，市场上出现了这么多的 AI CPU，你应该买哪一种呢？ AI CPU 比较 英特尔、AMD、苹果和高通已宣布为其最新移动处理器采用新的SoC（片上系统）设计。这些新处理器将CPU、GPU 和 NPU组合集成在一个芯片中，以提供高效的 AI 计算能力。虽然其中一些新的 SoC 仍需等待 2024 年发布，但官方公告、设计规格以及自报和独立基准测试可以帮助我们确定这些即将推出的处理器是否值得等待，或者您是否应该立即购买 AI 笔记本电脑。 为了帮助您决定购买哪种 AI 处理器，这里介绍了英特尔、AMD、苹果和高通在 AI 处理器方面的最新进展。 英特尔酷睿超 200V (Lunar Lake) 英特尔在 2024 年中国台湾国际电脑展上发布了新款 Lunar Lake 处理器。这款新移动处理器较上一代设计有多项改进，主要侧重于散热、能效、更好的 GPU 和 AI 计算能力，同时仍使用 x86 架构。值得注意的 SoC 设计特点包括： 统一内存架构：英特尔 Lunar Lake 处理器现在将 LPDDR5 RAM 集成到其 SoC 设计中。这可以在 RAM 和处理器之间传输数据时实现更高的带宽和更低的功耗。 3nm 工艺：借助 3nm 工艺，英特尔在 Lunar Lake 中装入了更多晶体管，从而提高了其性能和电源效率。 集成 NPU：Lunar Lake SoC 采用六个 NPU 计算引擎，以 INT8 精度提供高达 40 TOPS（每秒万亿次运算）的 AI 计算能力。 禁用超线程：所有八个核心（四个性能核心和四个效率核心）均禁用超线程，以提高电池寿命而不是性能。 采用这种新的 SoC 设计，与上一代 Meteor Lake 处理器相比，英特尔 Lunar Lake 处理器的 AI 性能预计将提高 3 倍，图形处理速度将提高 1.5 倍，能效将提高约 40%。 AMD Ryzen AI 300（Strix Point） 与英特尔在处理 x86 时所采取的节能方法相比，AMD 更注重强调性能，但代价是更高的功耗。以下是使这些处理器强大的一些特性： Zen 5 微架构：为 IPC（每时钟指令数）和整体性能带来显著改进。 集成 RDNA 3.5 显卡：对之前的 RDNA 架构进行了改进，在图形和 AI 相关任务上都增加了显着的性能提升。 XDNA2 NPU：SoC 上性能最高的 NPU。在 INT8 精度下最高可达 50 TOPS，适用于需要 40 TOPS 的 Copilot+。 Block FP16：在几乎不影响性能的情况下实现更高精度的 AI 任务。 这使得 AMD 的 Ryzen AI 300 系列处理器成为要求苛刻的 AI 和计算任务的强大选择，并利用先进的图形和 AI 处理功能。 苹果 M4 Apple M4 使用与 M3 类似的技术，例如 3nm 工艺节点、芯片集成内存、小芯片设计和混合架构。M4 已集成到最新的 iPad Pro 中，提供 9 或 10 个 CPU 内核（3 或 4 个性能内核和 6 个效率内核）、能够达到 35 TOPS 的 16 核 NPU 以及比 M2 快四倍的 10 核 GPU。设计变化并不像英特尔的 Lunar Lake 那样剧烈，主要是因为 M 系列芯片此时已经经过了很好的优化，而 ARM 设备比 x86 设备更节能。 高通骁龙 X Elite 高通现在正在为 Windows 机器生产功能强大的 ARM 处理器！Snapdragon X Elite 处理器运行在RISC（精简指令集计算）上，而不是大多数 Windows 计算机上常见的 CISC（复杂指令集计算）。高通表示，X Elite SoC 采用 12 核 ARM v8 Oryon CPU、Adreno X1 GPU 和 Hexagon NPU，在 INT8 精度下能够达到 45 TOPS，使其成为功能强大的 Windows Copilot Plus 处理器。RISC 与强大的 SoC 相结合的使用使高通的 Snapdragon X Elite 成为 Apple M 系列芯片的强大竞争对手，后者也是高性能的 RISC 处理器。 英特尔、AMD、苹果和高通：人工智能处理器对比 以下是英特尔 Lunar Lake、AMD Ryzen AI 300、Apple M4 和 Qualcomm Snapdragon X Elite 的比较表： 根据上表，我们有两个 x86（Lunar Lake 和 Ryzen AI 300）和两个 ARM（M4 和 Snapdragon X Elite）AI 处理器。众所周知，ARM 处理器具有更好的能效，而 x86 具有更高的性能。然而，随着 M4 和 X Elite 变得更加强大，以及 Lunar Lake 和 Ryzen AI 300 更加节能，性能和能效之间的差距似乎越来越小。 在 X86 处理器的能效方面，英特尔凭借其 3nm 工艺节点、片上内存、禁用超线程和较低的 CPU 核心数，表现更佳。与此同时，AMD 的 Ryzen AI SoC 凭借 24 个线程（CPU 时钟速度略高）、功能更强大的 GPU 和具有块 FP16 功能的 NPU 提供了更好的性能。 至于 ARM AI 处理器，由于其硬件加速跟踪功能和对 macOS 应用程序的原生支持，Apple 的 M4 在散热、CPU 甚至 GPU 方面均胜过 X Elite。然而，值得注意的是，尽管存在模拟和其他软件问题，X Elite 芯片仍然是一款强大的基于 ARM 的处理器，可与 Apple 的 M3、英特尔的 Meteor Lake 和 AMD 的 Ryzen 7000 处理器相媲美。 您应该购买哪款 AI CPU？ 笔记本电脑制造商通常会提供不同硬件规格的选项，包括处理器。那么，随着今年新的支持 AI 的 SoC 上市，您应该购买哪款 AI CPU？ Apple M4（Donan）：最适合 macOS 用户。专为 macOS 设计和优化，提供有竞争力的性能和较长的电池寿命。 AMD Ryzen AI 300（Strix Point）：游戏玩家的理想之选。其高性能多线程 CPU 搭配强大的集成 GPU，使其成为游戏和其他密集型任务的理想之选。 英特尔酷睿超极本 200V（Lunar Lake）：性能均衡。它在性能和电池效率之间实现了良好的平衡。适用于游戏（尤其是电子竞技游戏）、生产力任务、媒体消费和一般网页浏览。 高通骁龙 X Elite：目前最省电的 Windows AI 处理器。它是首款原生支持 Windows Co-Pilot Plus 的处理器。非常适合一般工作、网页浏览和媒体消费。 尽管所有这些处理器都通过其集成的 NPU 具备 AI 功能，但我们可能还需要一段时间才能充分受益于它们。开发人员需要更多时间来创建充分利用 NPU 的软件。 虽然现在购买一台新笔记本电脑可能很诱人，但这些新 SoC 上的 AI 功能明显优于 2023 年发布的 SoC。因此，如果 AI 功能对您很重要，那么您要么立即购买 Snapdragon X Elite PC，要么等待今年晚些时候即将推出的 M4、Core Ultra 200V 或 Ryzen AI 笔记本电脑。

IT之家 7 月 6 日消息，苹果公司在 WWDC 2024 全球开发者大会上展示了诸多系统更新，焦点自然在 iOS / iPadOS 18、macOS 15、watchOS 11 系统方面，现在 9to5Mac 盘点了 tvOS 18 系统带来的诸多新功能和新特性。 IT之家基于博文内容，简要汇总如下： Insight tvOS 18 最值得关注的改进就是 Insight，可以显示 Apple TV+ 电影或节目中演员、角色甚至歌曲的信息。 用户只需要轻点 1 下，Apple TV 应用就会显示有关当前场景中的一些信息。 Enhance Dialogue 苹果在 tvOS 18 系统中大幅增强了 Enhance Dialogue，该功能利用机器学习，在音乐、动作和背景噪音中提供更清晰的语音。 Enhance Dialogue 现在还能与 HDMI 连接的扬声器、AirPods 或任何蓝牙扬声器一起使用。 tvOS 18 系统中还引入了 Extended Voice Isolation 功能，可在视频播放过程中实现额外的语音隔离。 智能字幕 用户升级 tvOS 18 之后，用户按下静音键或在观看时跳回时，系统会自动启用字幕。当 Apple TV 检测到节目或电影的语言与系统默认语言不同时，也会自动显示字幕。 支持 21:9 在 tvOS 18 中，Apple TV 除了支持标准的 16:9 长宽比外，还将首次支持 21:9 长宽比。21:9 宽高比非常适合在投影仪上观看内容。 重新设计的 Apple Fitness+ 应用程序 Apple TV 的 Apple Fitness+ 应用程序在 tvOS 18 中进行了重新设计。该应用现在分为个性化的“For You”、“探索”、“资料库”和“搜索”。 FaceTime 的实时字幕 苹果的 FaceTime 也将在 tvOS 18 上推出实时字幕功能。有了这项功能，FaceTime 通话中所说的一切内容都会以实时字幕的形式显示在电视屏幕上。 专用摄像机 在 tvOS 18 中，用户可以选择将特定的 iPhone 设置为专用的 Apple TV 摄像头。 全新的屏保 tvOS 18 中，苹果首次为 Apple TV 添加了新样式的屏保。用户可以选择 Portraits（结合时钟显示照片幻灯片）和 Apple TV+ 节目场景作为屏保。

IT之家 7 月 6 日消息，此前绿联 NAS 新品曾因 BUG 引起大量讨论，现B站up 主 @某摆烂咸鱼 发现，绿联 NAS 在其系统控制面板中向用户提供 *.ugnas.cloud 和 *.ugnas.com 两个域名的通配符证书，可能会导致用户私密数据泄露。 绿联提供这些域名的通配符证书旨在方便用户自定义绿联 NAS 的公网访问域名并提供 HTTPS 加密服务，从而让用户在公网中访问 NAS 保存的文件，但不知为何这里的 TLS 证书和私钥全部公开。 对此，绿联官方回应称：此域名属于 UGOS PRO 体验域名使用，并未在正式用户设备上使用，且目前已吊销此证书。 您好，我们已定位到该问题属于体验账号，正式用户设备上没有这个证书，也不会用到这个证书和私钥，对正式用户不会有任何影响。我们已经吊销该体验账号的证书。绿联 NAS 私有云团队非常重视并以力求保障用户数据安全，感谢您对绿联 NAS 私有云的支持。 今年 5 月，绿联科技推出了 NAS 私有云 DXP 系列九款新品，同时还带来了全新自研 NAS 系统 UGOS Pro，但新系统首发没有达到预期，存在部分 Bug 需要时间来修复，例如部分产品 CPU 温度显示异常与负载过高、部分用户账号注册异常，详细内容可参见IT之家此前报道。

IT之家 7 月 6 日消息，高通将在今年 10 月骁龙峰会中推出第四代骁龙 8 处理器（骁龙 8 Gen 4）预计在明年年初发布，该芯片据称将比现款第三代骁龙 8 处理器涨价 25-30%。 据悉，高通公司计划在第四代骁龙 8 处理器中使用台积电的 3 纳米“N3E”工艺，同时 Oryon 自研核心取代之前使用的 ARM CPU 核心，这导致该公司需要提高产品价格以收回相关成本。 消息源 Yogesh Brar 推测第四代骁龙 8 处理器将涨价 25%-30% 至 220 - 240 美元（IT之家备注：当前约 1602 - 1748 元人民币），而第三代骁龙 8 处理器价格为 190 - 200 美元（当前约 1384 - 1457 元人民币）。 此外，先前有消息称高通公司正重新设计骁龙 8 Gen 4 处理器，新的目标频率为 4.26GHz，这一变化主要是为了应对苹果 M4 / A18 / Pro 处理器，这也在一定程度上坐实了芯片将涨价的传言。

IT之家 7 月 6 日消息，微软今天为 Surface Pro 11 / Laptop 7 推出 7 月补丁更新，相关补丁重点解决了系列设备可能出现的色彩失真、屏幕白线、辅助功能被重置、蓝牙耳机播放失败等问题，用户可以在 Surface 应用中查找相关更新。 IT之家整理主要更新内容如下： 修复了在启用 HDR 的情况下从睡眠状态唤醒或重新启动时导致暂时颜色失真的问题。 解决初始设备设置期间潜在的水平白线闪烁问题。 解决了重启后鼠标的自定义辅助功能设置会重置的问题。 解决了连接蓝牙头戴显示设备后音频播放失败的问题。 解决较重的系统工作负载下间歇性音频抖动问题。 当连接到 USB-C 电源传送充电器时，改进了与 USB 3 设备的互操作性。 Surface Pro 11 / Laptop 7 发布于今年 6 月 18 日，是微软现款主力硬件设备，拥有六年生命周期，IT之家查询微软支持页面得知，系列设备将于 2030 年 6 月 18 日结束支持（驱动程序和固件更新）。

IT之家 7 月 6 日消息，法国科技媒体 Dealabs 报道，三星 Galaxy Ring 智能戒指将于 7 月 19 日在法国上市，官方建议零售价为 449 欧元（IT之家备注：当前约 3533 元人民币）。 消息源表示该售价信息来自法国当地零售商，只适用于法国市场，该智能戒指在德国等其它欧洲国家可能会存在差异，但应该不会太大。 而作为对比，三星主要竞争对手 Oura 在德国的起售价为 399 欧元，根据材质的不同最高售价为 599 欧元。 另外和三星的其它可穿戴设备相比，Galaxy Watch 最贵的是 Watch 5 Pro，于 2022 年上市，Wi-Fi 版本售价为 449 欧元，LTE 蜂窝网络版本售价为 499 欧元。 消息源表示 Galaxy Ring 会有黑色、银色和金色三种颜色，以及 5 号到 13 号共计 9 种尺寸。 IT之家查询该媒体报道，并未发现三星订阅计划信息，而此前消息称三星会为 Galaxy Ring 推出包月订阅计划，满足用户的更多个性化需求。

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西7月6日报道，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2024）于7月4日开幕。本次大会上，蚂蚁云科技集团将产品全面升级，并推出围绕以正教育大模型为核心驱动的AI智慧教育整体解决方案，包括教学评一体化AI课堂、虚拟现实互动课堂、智慧作业辅导批改、智慧体育测评、智慧心理健康监测、智慧平安校园-校园防欺凌等内容。 在大模型应用中，教育领域成为多家企业的首个发力点。蚂蚁云科技集团在今年4月首次发布的以正教育大模型，专为教育行业的多方用户设计，涵盖教师端、学生端、家长端和管理端。 在现场演示环节中，蚂蚁云科技集团以正教育大模型教师端的TA助教展现出了全面的能力，如辅助教师生成定制化、个性化的教学材料；高效、准确地批改作业及辅导辅助；对学生的测验结果进行深入分析和评价，生成详细的学生报告等。这些能力能够极大地提升教学效率，为教师减负，从教师侧实现对学生的因材施教。 蚂蚁云科技集团以正教育大模型管理端为教育管理者提供高效智能的数据驾驶舱和AI助手，展示实时数据和通过自然语言交互来生成定制化的校园业务数据，及根据输出的结果给出科学的政策建议。 教育元宇宙-虚拟现实互动课堂基于以正教育大模型及虚拟现实技术，通过数智虚拟老师和虚拟课堂，为学生提供一对一互动式教学和心理辅导。 一体化AI课堂通过课堂全维感知、模型驱动等技术分析课堂数据，实现差异化的教学评价、个性化的学习监督、一体化的过程评价，达成教学评一体化。 智慧作业辅导批改融合了点阵码和智慧笔技术，采集教师批改结果，生成学情统计与分析结果，实现精准教学。 还有AI体育、智慧心理健康监测、智慧平安校园-校园防欺凌等，覆盖教育全场景，吸引了大量观众体验参观。

“这很苹果”。 一直以来，苹果的宣传风格主打一个随心所欲，无论是视频还是文案，如果你没有点“果式领悟力”还真的很难看懂。这就导致一个结果：能理解的用户看得津津有味，而不能理解的用户则是一头雾水，不知道它想表达什么。 这不，果子哥又在iOS 18的中文宣传标语上整花活了，生涩难懂的宣传文案引来了众多数码博主和网友的吐槽。虽然不清楚这次是无心之失，还是有意为之，总之苹果宣传目的是达到了。 “真的很你”，这宣传语真的很苹果 近日，苹果大陆官网最新上线了iOS 18介绍页面，详细展示了iOS 18的新设计和新功能。原本这是再正常不过的事情了，但苹果给iOS 18介绍页面植入了一个很奇怪的宣传语——“真的很你”。 图源：苹果官网 当小雷看到这句话时，瞬间有种小脑萎缩的感觉，明明每个字我都认识，但连在一起却怎么也读不懂。一开始，我还认为是苹果工作人员失误，或许很快就会得到修正。可等了半个小时也没等来官方行动，这一刻我终于明白，原来这就是苹果的“创意”文案。 同样因此感到不适的还有众多网友，他们在社交媒体上发表了质疑：“苹果的营销文案还真的挺反人类的”、“‘真的很你’这个翻译真的离谱”。还有网友幽默评论道，“比机翻还机翻”、“真的很难懂你”。 作为参考，苹果美国官网的iOS 18宣传文案是“Yours.Truly”，苹果大陆官网的“真的很你”很可能就是直译过来，虽然小雷大致能猜测出苹果想表达的意思或许是iOS 18拥有更丰富的自定义内容，比如手机APP和小组件可以随意排列，但咱就是说，这种翻译方式看起来确实有些难懂。 对比之下，苹果中国台湾官网的宣传文案为“真的，就很你”，而苹果中国香港官网则使用了更直接的表达方式，“徹底，非常你”。虽然这两个宣传文案同样有些生涩难懂，但总比“真的很你”要更容易理解些。 图源：苹果官网/左中国香港，右中国台湾 跟着iOS 18一起发布的还有iPadOS 18和macOS Sequoia，苹果大陆官网的宣传文案分别为“全改写，新标杆”、“犀利一如 Mac”，同样是果味十足。这样看来，苹果翻译团队闹出的笑话还真不少，几乎每年苹果大陆官网发布的标语翻译都会对网友的中文理解能力发起挑战。 图源：苹果官网 大家还记得当年iPhone 6的标语是什么吗？没错就是那句经典的“Bigger than bigger”，英文其实没什么毛病，毕竟iPhone 6和6 Plus确实是苹果迈向大屏手机的第一步。 然而，当年苹果大陆官网是这样翻译的：“比更大还更大”。相信稍微具备英文能力的朋友都很难给出这么直接的翻译，相比之下，中国台湾和中国香港“岂止与大”的翻译就接地气多了。 图源：微博/iPhone 6产品页 同样出人意料的中文文案还有很多很多，比如“让妈妈开心的礼物，开了又开”、“开发者的大事，大快所有人心的大好事”、“服务器，为人民服务”、“真的笑，笑出声”。 图源：微博/iPad Air产品页 这些能明白表达什么意思，但感觉又不像人话的中文全部来自苹果大陆官网的产品介绍。不知道为什么，苹果大陆官网的宣传语经常被翻译成这种奇葩画风，给人带来极强的违和感，语感和逻辑与正常中文表达完全不一样。 当然，你也能理解为苹果想通过独特的表达方式来塑造特殊记忆点，形成品牌的梗和辨识度。但从用户角度出发，我并不认为这是一件好事，玩梗带来的热度和流量完全无法弥补对品牌造成的损害。 中文翻译离谱，海外品牌频频翻车 事实上，对中文翻译漫不经心的远不止苹果一个，不少国外企业也患上了“翻译困难症”。其中最为大众所熟知的应该就是微软了，因为微软Windows操作系统中存在很多奇奇怪怪的中文翻译，网友甚至为其量身打造了专有名词“微软式中文”。 “你的电脑正在重启，坐和放宽”，这是微软在Windows 10预览版安装界面上的错误翻译而产生的短语，英文原文是“Sit back and relax”。虽然这个“神翻译”在后续的版本中很快被修正 ，但是这个短语却在网络中流传开来，成为又一个用来吐槽错漏的翻译的短语。 图源：微博/Windows 10预览版安装界面 Windows来到中国也已经有20多年时间了，在中文化的过程中，微软整出过很多这样让人触不及防的“金句”，当然这是高情商的表达，低情商的就是机翻还不带人工校验的错误翻译。 这些微软式中文力求营造出符合温馨体贴的感觉，略带粗鲁的翻译却让人内心的疑惑和血压同步上升。 “滚回到以前的版本”，回滚和滚回的意思可完全不一样，这翻译显然不太礼貌了。 图源：微博/Win10 预览版降级时的标题 “不要说我们没有警告过你...”，来自微软的警告，这不客气的升级警告可是会吓跑用户的。 图源：微博/WP 升级预览版前的警告 “幸福倒计时”，霸道总裁文风，Windows更新容不得半点拒绝。 图源：微博/Win10 强制更新前弹窗 “Windows 10不是面向我们所有人，而是面向我们每一个人”，我们还是能看出Windows系统神翻译的“文学修养”，一句谦虚又自负的自我介绍是微软冲击茅盾文学奖的一大步。 图源：微博/Windows 10 宣传页描述 类似的微软式中文实在太多，相信每个Windows用户都深有体会。简单来说微软式中文大多来自Bing的机翻，虽然读不太通，但严格意义上也不能算错误翻译。偶尔也有微软员工输入的错别字，加上微软后期没有专人进行检查，导致语序、时态、惯用词、排版都不符合汉语用户的使用习惯。 这也是苹果、微软等国外企业出现低级翻译错误的主要原因。 苹果微软们该多上点心 表面上看，一些企业在翻译中文时出现的错误是由于对中国文化不了解以及翻译过程中缺乏仔细审查。但实际上，这些奇怪的中文翻译反映出企业对翻译工作不够重视。 本土化是所有跨国业务都需要面临的问题，而要判断一个企业的本土化做的是否足够，首当其冲的就是翻译问题。然而，一些企业在进入中国市场时，往往忽视了翻译的重要性，导致出现了许多令人啼笑皆非的翻译错误。这些错误不仅损害了企业的品牌形象，也影响了与消费者的沟通。 首先，翻译不仅仅是语言的转换，更是文化的传递。一个成功的翻译应该能够准确传达原文的意思，同时考虑到目标语言的文化背景和使用习惯。例如，一些西方的俚语或双关语，在中文中可能没有对应的表达方式，如果直接翻译，不仅无法达到预期的效果，反而可能引起误解。 图源：苹果官网 其次，翻译的质量直接影响到产品的市场接受度。在竞争激烈的市场环境中，消费者对产品的选择往往取决于细节。一个充满错误的翻译，很容易让消费者对产品的质量产生怀疑，从而影响购买决策。 再者，翻译错误还可能涉及到法律风险。在某些情况下，错误的翻译可能会违反当地的法律法规，给企业带来不必要的麻烦。例如，一些产品说明书如果翻译不当，可能会误导消费者，导致使用不当，甚至引发安全事故。 微软、苹果作为各自领域的头部品牌，进行本土化时更应该重视翻译工作，投入足够的资源和精力。这包括聘请专业的翻译人员，进行严格的质量控制，以及与本土文化专家合作，确保翻译的准确性和适宜性。只有这样，企业才能在跨文化交流中减少障碍，赢得消费者的信任和支持。 最后，企业还应该建立起一套有效的反馈机制，及时收集和处理消费者对翻译的意见和建议。这不仅可以帮助企业不断改进翻译质量，也是对消费者尊重和重视的体现。 奇葩中文翻译背后反映的是企业对本土化的不重视，随着本土化工作的愈发完善，这些“野蛮生长”的XX式中文终究会成为互联网的记忆，小雷期待苹果下一次中文宣传文案能让用户读懂。

iPhone 16 还没进入「赛场」，它的对手们已经准备「抢跑」。 不久前，苹果在 WWDC24 上为我们展示了许多新技术和产品，引起了业内外的广泛关注，期待 Apple 智能 iPhone 16 「王者归来」。 而随着苹果秋季发布会的临近，苹果的对手们也开始摩拳擦掌，希望能在苹果之前抢占先机，集中放出了即将在下半年推出的新消息： 7 月初，三星将发布新的折叠屏旗舰手机； 8 月，一向以「后发制人」著称的 Google 也反常提档，抢在 iPhone 16 发布前一个月发布 Pixel 9 系列新机； 9 月华为的 Mate 70 系列新机，毫无疑问会是「纯血鸿蒙」和鸿蒙智能的示范机型，称为 iPhone 不可忽视的对手。 2024 下半年，是智能手机一年一度的「机皇之战」，也是 AI 终端的「第一次世界大战」。 7月：三星折叠屏 + GalaxyAI，中杯大杯超大杯 第一个奔赴战场的是三星。 三星宣布将在 7 月 10 日举办 Galaxy Unpacked 特别活动，从发布会名称到海报上的「V」形立方体再到十字星标志，三星手机的牌已经呼之欲出——折叠屏和 AI。 按惯例，三星这次会更新 Galaxy Z Flip6 和 Galaxy Z Fold6 大小两款折叠屏手机。 根据爆料和渲染图，Galaxy Z Fold6 外形采用了更加方正硬朗的设计，与 Galaxy S24 系列的设计语言一致，外部屏幕尺寸进一步加码到 6.4 英寸，展开后也会比上一代屏幕更大，且更加轻薄。据爆料，Galaxy Z Fold6 展开厚度为 5.6mm，折叠厚度约 12.1mm，折叠时比前代产品薄了 1.3mm。 但是和荣耀 Magic V2、vivo X Fold3 这样折叠仅有 10mm 左右厚度的产品相比，Galaxy Z Fold6 的厚度控制表现只能说中规中矩。 三星 Galaxy Z Fold6，图片来自 OnLeaks 另据法国媒体 Pigtou 透露，Galaxy Z Fold6 采用了全新的铰链方案，称能更好地均衡显示屏负载，做到兼顾体验和耐用性，据称当设备折叠到一定位置时，用户可以获得触觉反馈体验，增加对设备的掌控感。 有意思的是，传闻三星还会发布一款 Galaxy Z Fold 6 Ultra 机型，有着更极致的设计，可能会采用钛金属材质，并且配备 S Pen，且在性能、影像上均有提升。不过目前我们对此仍知之甚少。 图片来自 Pigtou 至于另一款小折叠手机 Galaxy Z Flip6，据爆料来看主要升级了铰链，折叠缝隙更小，另外在影像方面，采用了主摄 5000 万 +1200 万双摄方案，前置 1000 万像素摄像头，作为 Android 阵营的扛把子，三星显然非常清楚用户到底需要什么。 三星 Galaxy Z Flip6，图片来自 OnLeaks 虽然三星曾经是折叠屏的开创者，但如今却已经不再是领跑者。 根据最新的 Counterpoint Research 可折叠智能手机出货量追踪报告显示，相比 2023 年第一季度，三星在 2024 年第一季度在折叠屏手机领域的市场占比出现了明显下降，被摩托罗拉、华为、荣耀等品牌蚕食了大量市场份额。 Galaxy Z Fold6 及 Galaxy Z Flip6 将成为三星能否夺回「头把交椅」的关键，压力着实不小。 图片来自 Counterpoint Research 官网 为此，AI 可能会成为三星产品的另一大卖点。 此前 Galaxy S24 发布时，三星就演示过同声传译、圈图即搜、AI 修图等多项能力，而经过大半年的酝酿，三星 Galaxy AI 还会有哪些升级，尤其是在折叠屏手机这样的新形态下，AI 是否能带来更多助力值得期待。 三星 S24 圈图即搜功能 8 月：Google Pixel 9，变凸了也变强了 乔布斯最认可的计算机科学家艾伦·凯（Alan Kay）有句名言： 真正认真对待软件的人就应该自己做硬件。 这句话不只影响了 iPhone，也影响了 Google。凭借软硬结合的系统优势，Google Pixel 系列可以说是「Android 手机里的 iPhone」，有着不可思议的流畅度和深度定制的软硬结合。 除了适配性更好的系统，Pixel 系列还有一个标志性的特征——圆润的机身搭配凸起的条状镜头模组，但这一特点或将在 Pixel 9 这一代将会发生巨大的变化。 从左到右分别为 Pixel 9 Pro、Pixel 9、Pixel 8、Pixel 7，图片来自Rozetked 前不久，Google 官宣将在 8 月 13 日举办 Google Pixel 新机发布会，而根据俄罗斯媒体 Rozetked 爆料，Pixel 9 系列将会采用直角边框的设计，让整体风格略显硬朗，尺寸相比上一代基本变化不大，镜头模组的凸起值增加到了 12mm，但牺牲手感换来的是更好的长焦潜望镜头。 Pixel 9，图片来自 OnLeaks 此外，该消息源还公布了 Pixel 9 的安兔兔跑分成绩，其中 Pixel 9 的得分为 1071616 分，Pixel 9 Pro 的得分为 1148452 分，谷歌 Pixel 9 Pro XL 的得分为 1176410 分。 相比上一代 90 万分的成绩而言有提升，但有限。不过 Pixel 系列一直也不是以处理器见长，更何况这一代还使用了 Exynos Modem 5400 基带，可能还会有卫星通信功能。 网友展示卫星通信 UI 界面 另据 Android Authority 的爆料，Pixel 9 系列除了尺寸大小不同、性能存在差距的标准版和 Pro 机型之外，还存在一款小尺寸但具备 Pro 性能的型号，对于小屏手机爱好者而言可能是个好消息。此外，Google Pixel Fold 系列折叠屏手机可能也会出现在这次发布会上。 Pixel 9，图片来自 OnLeaks 一次性发布四款新机，Google 不可能在 AI 方面毫无建树。 去年，Google 就为 Pixel 8 Pro 内置了Gemini Nano，这是一个最大 32 亿参数量的端侧大模型，能够支持 Pixel 8 Pro 实现录音摘要、AI 修图、智能回复等功能，而在 Pixel 9 的发布会上，Google 可能会披露更多关于手机 AI 能力的信息。 Pixel 8 上的录音摘要功能 The Information 报道称，Google 将为 Pixel 系列手机加入一款名为「Pixie」的 AI 助手（又是一个谐音梗）取代原来的 Google 助手，能够跨应用操作并调取相关数据，类似于 Apple 智能加持下的 Siri。 这个 Pixie 不仅能使用 Pixel 手机上的 Gmail、地图和其他来自谷歌产品的数据，还可以执行复杂的多模态任务，例如能够根据用户拍摄的照片，找到售卖该产品的最近商店，并指引用户购买等。 一年前，Google 为 Pixel 8 引入了一系列的 AI 能力——如手机能为你自动修图、给没有笑的人 P 上笑脸甚至能做到超现实的移形换位。 与 Pixel 8 系列一同推出的 Best Take 功能 Google Photos 应用程序中的 Magic Editor 对于这些 AI 能力的加持，当时业界有过不小的争论。但一年后，AI 修图已经是所有新手机必备的卖点，而 AI 录音摘要、智能回复等功能，也成为不少人工作生活中的刚需。 或许，今年 Google 又会再次引领潮流，给行业带来一些新的 AI 冲击。 Pixel 9，图片来自 OnLeaks 9 月：第一款纯血鸿蒙旗舰 Mate70 来势汹汹 华为鸿蒙作为 iOS、Android 以外的第三大操作系统，近期也越来越受到关注。 不久前华为刚刚在开发者大会上开启了纯血鸿蒙的 beta 测试，实现了从系统内核到文件系统，从编程语言到编译器、运行时、编程框架，再到设计系统、集成开发环境，乃至 AI 框架和大模型技术，它都实现了全栈自研，真正成为「纯血」鸿蒙。 在纯血鸿蒙系统里，应用与应用之间的壁垒被打破，数据和服务成为了新的基础单元，无须点开一个个应用，就可以一口气完成多项服务。以此为基础，华为又内嵌了系统级的鸿蒙智能架构，用 AI 智能体带来了全新的交互范式。 华为小艺展示跨应用服务能力 同时，纯血鸿蒙不仅是技术上的变革，也意味着激活了一个全新的市场。 从 2019 年至今，鸿蒙生态在经历了多次迭代后，设备数量已经超过 9 亿，主流应用超过 5000 款。根据 Counterpoint Research 最新数据，HarmonyOS 在中国的市场份额已由 2023 年一季度的 8% 上涨至 2024 年一季度的 17%， 正式超过 iOS，成为中国智能手机市场第二大操作系统。 图片来自 Counterpoint Research 在开发者大会上，余承东还表示，纯血鸿蒙将在第四季度为 Mate70 正式商用。 据爆料，华为 Mate70 和 Mate60 一样，共有四款机型，分别是标准版、Pro 版、Pro+ 版及非凡大师版。其中 Mate70 Pro+ 有可能采用钛金属框架，以提高强度并降低重量，而非凡大师版本则沿用陶瓷机身工艺。 华为 Mate 60 非凡大师版 性能优化是鸿蒙 NEXT 系统的优点之一，有爆料称华为 Mate70 其性能将达到骁龙 8 Gen3 的水平，而图形性能则有望追赶骁龙 8 Gen2，重回性能体验的第一梯队。 华为 Mate70 是否会和 Mate 60 一样成功仍未可知，但可以确定的是，和鸿蒙 NEXT 结合后的 Mate70 会是下半年最值得关注的产品。 不难看出，2024 下半年 iPhone 16 的竞争对手们在硬件创新之外，不约而同地将目光投向了 AI 与软件生态的深度结合，这注定将会成为一场从硬件、软件到 AI 表现的全面较量。 无论最终谁能成为市场赢家，这场「机皇之争」都将称为 AI 走向应用的关键之战。 2024 下半年，注定不会平静。

IT之家 7 月 6 日消息，在接受 The National 采访时候，苹果公司三位高管谈到了 iOS 18 照片应用的全新设计，官方称其为“有史以来最大规模的照片应用重新设计”。 苹果公司人机界面设计团队高级总监比利・索伦蒂诺（Billy Sorrentino）解释了这一重大重新设计背后的动机，IT之家翻译其观点部分内容如下： 随着功能、用户和资料库的增加，[照片] 应用程序的密度也在增加。 因此，我们在深度智能的基础上创建了一个简单、精简的单一视图照片体验，新版照片应用的设计非常注重自定义，让用户可以对界面布局进行更多控制。 苹果公司相机和照片产品营销团队经理德拉・胡夫（Della Huff）解释说： 通过结合深度智能和灵活的定制选项，照片应用可以更加个性化。每个人都有不同的工作流程，因此自动定制在这里确实非常关键。

快科技7月6日消息，据爆料，小米MIX Fold 4将会在本月正式发布，虽然官方迟迟没有公布，但目前线下已经开启盲订活动。 据网友反馈的截图来看，这次可以交100元订金参与，可以享受四大权益，支持以旧换新，发布会后也支持无条件退款。 小米MIX Fold 4将会是小米有史以来最强大的折叠屏旗舰，各方面都达到行业顶级，将进入折叠屏第一梯队。 目前该机外观渲染图已经被曝光，采用了类似小米11 Ultra的相机模组布局，只是相比少了一块副屏。 图中也能看出该机会主打影像，徕卡影像系统，后置5000万主摄、1200万超广角、6000万2倍中焦以及1000万5倍潜望长焦，同时配备徕卡Summilux镜头。 该机在机身优化上也有重磅升级，在折叠状态下的厚度不到10mm，是行业内最轻薄的折叠屏之一。 核心搭载骁龙8 Gen3，支持卫星通信、5.5G网络，内置超5000mAh大电池，还支持无线充电、IPX8防水。

IT之家 7 月 6 日消息，三星社区版主在回复网友反馈时表示，在最新版 NavStar 应用程序中已经移除相关按钮组合，但没有解释移除的具体原因。 三星为 Galaxy 智能手机和平板推出了 NavStar 应用程序，为用户提供了额外选项定制导航栏以及滑动手势，让用户根据自身使用习惯定制使用体验。 NavStar 其中一个选项是让用户定制导航栏，当前版本的 NavStar 应用程序提供十七套按钮，每套按钮都有不同的设计，IT之家附上相关截图如下： 而三星用户反馈在安装最新版 NavStar 应用程序之后，不再提供这些按钮组合。Good Lock 版主证实情况确实如此，但没有解释其原因。