就像Surface Pro在推出之后遇到了很多OEM厂商的对手那样，昨天刚刚发布399美元Surface Go自然成为了新的目标。据Slashleaks，新鲜曝光联想IdeaPad D330应该就是类似产品定位的存在。配置上，D330有望采用10.1英寸1920x1200分辨率（16：10）显示屏，Intel奔腾银牌N5000处理器，右侧
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苹果正与谷歌就使用Gemini AI引擎为新一代Siri提供技术支持进行初步谈判，这一动向表明苹果可能进一步将人工智能能力外包，成为其AI战略的关键一步。 据知情人士透露，这家iPhone制造商近期已与Alphabet旗下谷歌接触，商讨合作构建一款定制化AI模型，以用于明年预计推出的新版本Siri。 谷歌目前已开始训练一款可在苹果服务器上运行的模型。苹果在生成式人工智能领域起步�
本文汇总了AI领域最新动态：谷歌推出Gemini 2.5 Flash图像编辑模型，字节发布Waver 1.0视频生成工具；百度“梯子AI”提供无广告搜索；文心快码新增终端编码功能；腾讯游戏VISVISE工具集提升动画制作效率；自动驾驶配送机器人RM5进军外卖行业；DeepSeek V3.1出现字符Bug已修复；谷歌翻译升级实时同传和AI陪练；全球首现AI勒索软件PromptLock威胁网络安全；Anthropic推出Chrome浏览器AI助手Claude。
明天除了Mate XTs亮相外，还有MatePad Mini，而它到底算是平板还是手机呢？ 现在有博主晒出了MatePad Mini外包装盒，从产品名称上看，华为给它定位是手机（数字移动电话机）。 对于这款新机，今天我们也报道了相关内容，比如曝光的价格是：12GB 256GB售价为3999元；12GB 512GB售价为4499元；12GB 512GB柔光版售价为4999元。
明天华为要举行新品发布会，除了新的三折叠屏手机外，还有MatePad Mini。 现在，有博主曝光了华为MatePad Mini不同内存版本的价格，具体来说：12GB 256GB售价为3999元；12GB 512GB售价为4499元；12GB 512GB柔光版售价为4999元。 汇总之前曝光的消息，华为MatePad Mini将推出多个版本，包括标准版、柔光版（配备防眩光屏幕，适合手写笔创作）、插卡版（支持5G网络和通话功能）、read版”（�
某跨境电商CTO复盘会上展示：GPT-5 Standard处理百万级商品描述时，费用比Gemini 2.5 Flash-Lite高35%，响应速度慢0.8秒。大模型选型面临参数迷雾、场景错配、隐藏成本三重困境。AIbase选型对比平台通过真实数据测试，提供透明价格拆解和性能雷达图，帮助规避预算陷阱。实测显示GPT-5在合同逻辑分析准确率高3.2%，而Gemini表格解析速度快40%、月总成本低26%。工具可动态追踪官方调价，生成定制化决策报告，用数据替代经验主义，提升技术选型效率。
近日，谷歌发布了一份技术报告，详细说明了其Gemini大模型在每次查询中消耗的能源量。 据谷歌介绍，这是迄今为止大型人工智能公司发布的最透明估算，也是研究人员期待已久的报告。 报告称，Gemini应用的文字回答平均每次消耗0.24瓦特小时（Wh）的能量，大约相当于运行微波炉一秒钟，并排放0.03克二氧化碳当量。 据此前媒体报道，谷歌近日发布Gemini系列最轻量版本Gemma 3
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
2025年9月1日，雷鸟推出34Q9 Mini LED电竞显示器，定价3999元。该产品采用2304分区Mini LED背光和HVA面板，实现1ms响应速度和4000:1对比度，精准切入3000-4000元市场空档。凭借华星光电供应链优势，产品在画质、色域（97% DCI-P3）及多设备兼容性（90W Type-C）上表现突出，覆盖电竞玩家、内容创作者和多设备用户三大群体。业界认为该产品可能重塑中高端显示器市场格局，加速Mini LED技术普及。
华为于2025年9月4日发布全新HUAWEI MatePad Mini平板，主打8.8英寸轻薄设计，仅重255g、厚5.1mm。搭载鸿蒙5.1系统，支持插卡通话和蜂窝网络，配备柔性OLED全面屏，峰值亮度达1800nits。内置6400mAh电池，支持66W快充。提供办公、阅读、创作等多场景体验，售价3999元起，9月12日正式开售。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
