今日，来画Soom重磅上线Mac版，并支持M1 芯片，成为全球首批支持M1 芯片的视频演示工具。来画Soom最早在海外上线， 3 个月时间注册用户破十几万。自 4 月 15 日在国内正式发布Windows版，仅用两周时间，来画Soom就光速推出Mac版。此次来画Soom上线支持M1 芯片的Mac版具有里程碑意义
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国庆假期，赛德斯推出两款头戴式耳机：全能旗舰“魔羽130”与轻便旅伴“逸M1”。魔羽130支持四模连接与双场景优化，适配游戏、音乐、影音等多种场景，具备低延迟、ENC降噪及透传模式；逸M1仅重118克，搭载主动降噪与高保真单元，续航达25小时，折叠设计便携出行。两款产品以专业音质承包全天候假日体验，让宅家充电或旅行漫步皆有高品质声音相伴。
雷军刚刚讲述了玄戒O1的项目的开发过程，他强调当初坚持要做最先进工艺。 但3nm芯片的成本非常高，仅投片费的大概需要2000万美元。 在历经多年研发之后，玄戒O1的样品在去年5月22号回来，大家集体到机场迎接。 雷军还调侃道，这么这么珍贵的芯片就装在一个普普通通的纸袋里，是不是有一点低调奢华?
iQOO 15于9月23日发布，搭载自研电竞芯片Q3，支持全场景光线追踪、超清分辨率与超级帧率，开启手机“显卡时代”。该芯片是行业唯一同时支持超分、超帧和光追的独立显示芯片。iQOO 15首发QNSS超级渲染引擎，实现《大型开放世界手游》原生全场景光追，带来行业领先的2K原画超分及2K+144FPS超分超帧并发，堪称性能碾压机。官方实测显示，运行大型开放世界手游原生60帧+极高画质模式，平均帧率60.2帧，功耗3.9W。此外，iQOO 15全球首发2K三星珠峰屏，采用三星最新M14发光材料，通过创新光刻工艺去除传统偏光层，提升透光效率并延长屏幕寿命。
iQOO于9月23日举行iQOO 15电竞性能技术沟通会，公布新机屏幕细节。该机全球首发2K三星珠峰屏，采用最新发光材料M14，并首发2K+LEAD OLED显示技术，通过创新光刻工艺去除偏光层，提升透光效率。相比上代，发光效率提升40%，功耗降低44%，使用寿命延长50%，拖影减少60%。屏幕手动峰值亮度达1000尼特，全屏峰值2600尼特，局部峰值6000尼特。对比iPhone 16 Pro Max的1.5K屏，iQOO 15的2K屏功耗更低，色彩覆盖达P3色域的1.18倍，显示效果更通透。
今日小米官方又晒出了小米17Pro/Pro Max上背屏功能的精彩演示。 小米17Pro/Pro Max所搭载的这块背屏尺寸颇大，正因如此，其展示内容极为丰富。从各种风格的时间样式，到灵动鲜活的动态壁纸，再到可爱的卡通人物与动物形象，一应俱全。 不仅如此，它还具备无限屏模式，预计还能实现自定义显示图片、动图等效果，与小折叠设备上的背屏用途基本一致。用户可借助徕卡三摄�
短剧的风这下是真的吹到了视频号。 “00后帅气多金董事长爱上干保洁40岁离异的我”;“和自己闪婚的黄昏恋老伴，竟然是豪门。”……最近小编一打开手机随便刷一刷视频号，便能邂逅许多爆款“雷人”短剧。 前几天，就连金融反腐题材的《K线成长记》都火了，证券时报发的全集转发就突破1万+。 它们剧情够爽、反转够快，即便有的剧情夸张、逻辑欠缺，依旧赢得网友
如今，AI赋能业务已非遥不可及，而是切实帮助企业降本增效的新方案。文章以获客、销售、服务、办公四大场景为例，说明AI如何替代重复性工作：营销人员可借助AI工具快速生成高质量素材；销售可将客户跟进、资料更新等琐事交给AI，专注高价值沟通；售后AI能24小时响应基础问题，提升服务效率；办公场景中，AI还能辅助招聘筛选、邮件撰写等日常任务。通过引入具备理解、推理、执行能力的智能工具，企业能以更少人力、更高效率实现业务优化，未来率先布局AI的企业将更具竞争优势。
全世界对计算机的需求量总共可能只有5台”。1943年，IBM 董事长托马斯·沃森做出这个著名误判时，无法想象未来每个人口袋里的手机的算力都远超当年的超级计算机。 "640KB 内存对任何人都足够了”，38年之后，虽真实性存疑，但广泛流传出自比尔·盖茨的这句话同样成为技术预判失误的经典案例。 这些预言之所以被历史铭记，不仅因为它们错了，更因为它们揭示了技�
9月25日，雷军站在国家会议中心的舞台上，第六次进行年度演讲，主题名为“改变”。这场演讲，和他发布的小米17系列以及玄戒O1芯片、小米汽车的幕后故事，为外界提供了一个窗口，重新审视这家始终能在关键赛道占据一席之地的公司。 在当下的科技行业，能在单一赛道脱颖而出，已经是千军万马过独木桥。小米却同时闯进造手机、造芯片、造车这三大公认的“高投入、�
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
