提起安卓经典神机，你会想到哪款？
那么，2013年的HTC M7，还有人记得吗？
One M7是HTC出品的经典安卓手机之一，其独特的工业设计，让HTC扬名立万，后续的M8和M9都几乎抄袭了M7，但同时也见证了HTC的没落。
M7的独特之处在于120道工序一体式金属外壳，据说工艺难度完全超过了当时iPhone 5，树立了行业新标杆。此外，SLCD3屏幕、Ultrapixel摄像头、Boomsound立体声扬声器等，同样让人印象深刻。
最新消息称，One M7/M8的操刀人，HTC前首席设计师Scott Croyle已经跳槽到苹果公司，成为Beats设计总监。
在苹果公司，设计岗位是薪资最高的专业岗，甚至超过了软件和硬件研发工程师。
讽刺的是，HTC曾经控股Beats，只是后来被苹果全资收购了。
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今天下午，红魔11 Pro系列正式亮相，这是红魔最强电竞旗舰。 作为新一代电竞旗舰，红魔11 Pro系列重新定义未来电竞性能美学。努比亚技术有限公司董事长倪飞表示，手机行业设计雷同，红魔敢于不同。 据悉，红魔11 Pro系列延续了红魔透明设计血统，率先采用水冷可视化设计，同时加入了透明RGB灯效，辨识度拉满。
亚数TrustAsia推出LiteSSL公益项目，旨在解决HTTPS普及中TLS/SSL证书部署成本高、流程复杂等痛点。该项目提供免费、自动化证书服务，基于国产可信根证书实现全球兼容，通过本土化验证节点提升效率，并支持ACME协议实现一键部署。LiteSSL致力于构建开放安全生态，邀请开发者共同推动HTTPS成为互联网默认配置，筑牢数据传输安全基石。
在半导体制造领域，数据驱动的精准决策成为提升良率、降低成本的核心。传统数据分析系统面临三大挑战：技术门槛高、分析周期长、知识传承难。格创东智推出的GT+Insights产品，通过自然语言交互实现“对话即分析”，大幅降低使用门槛。该系统采用语义建模技术，将复杂物理数据转化为业务友好模型，支持分钟级全链路良率根因分析。目前已在多家半导体企业成功落地，助力客户显著提升生产效率，推动行业向智能化持续迈进。
本文对比ChatGPT与Perplexity两大AI搜索平台：ChatGPT作为全能型助手，整合搜索与多任务处理，但存在信息时效性不足；Perplexity专注垂直搜索，强调引用透明与权威来源。针对AI搜索优化（GEO），提出差异化策略：面向ChatGPT需构建结构化知识库、强化品牌实体识别；面向Perplexity需注重权威数据引用和元数据优化。文章还介绍了AIBase的GEO监测工具，通过曝光率等指标量化内容在AI生态中的可见度，并给出可落地的优化行动方案。
OpenAI于10月22日推出首款AI驱动浏览器ChatGPT Atlas，以个性化上网体验为核心。用户点击“Ask ChatGPT”即可在侧边栏实时互动，实现网页摘要生成、航班预订、文档编辑等多样化任务。目前仅支持macOS，未来将扩展至Windows和移动端。高级代理功能暂限付费用户使用，其特色包括自动捕捉页面上下文、分屏浏览及记忆用户操作历史，旨在通过自然对话提升网络使用效率。
AI数据智能体TabTabAI正式上线，以“零门槛交互+全流程自主处理”为核心优势，打破数据分析技术壁垒。该工具通过自然语言对话，支持多源数据采集、智能处理、深度洞察与可视化，让普通职场人无需编程背景即可完成复杂分析任务。其多智能体协同架构与自动化能力，覆盖从数据收集到决策建议的全链路，助力用户将原始数据高效转化为精准决策依据，真正实现“人人都是数据分析师”。
传统SEO追求"谷歌首页排名"，生成式AI时代则需追求"被AI引用"。AI模型不提供明确排名算法，更像黑箱，使内容创作者困惑。GEO优化的核心是让内容具备"可引用性"：权威清晰、结构化信息、语义覆盖多维度、模型检索映射。需通过AIBase等GEO排名查询工具验证"AI曝光率"，分析引用语境、竞争差距，调整内容结构以提升AI引用倾向。SEO优化机器如何找到你，GEO则优化AI如何引用你。
本文探讨AI搜索时代品牌面临的"隐身危机"，指出AI搜索用户年增538.7%，但品牌在AI回答中提及率不足20%。提出三大核心策略：1）构建权威背书矩阵，通过知乎等高权重平台获取自然提及；2）优化AI友好内容，采用对话式标题和结构化数据；3）建立数据监测闭环，通过A/B测试持续迭代。强调需善用监测工具实时追踪品牌在豆包、文心一言等AI模型的曝光表现，避免内容"注水"。最终实现从"被动等待"到主动抢占AI"第一屏"的转变。
十年前，AI还停留在算力、模型与数据此消彼长的层面。如今，技术的发展早已超乎想象。 2025年上半年，Google DeepMind重磅推出的AlphaEvolve揭示了一个重要趋势:AI开始拥有“自我成长”的能力。 AlphaEvolve是一种典型的“自进化系统”，它结合了Gemini模型的创造性问题解决能力，以及自动化评估器（Evaluator）的反馈学习机制，能够判断“什么是好的”，并据此不断自我优化。 �
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
