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近日，开源鸿蒙技术大会2025在长沙举办。江苏润开鸿公司发布基于开源鸿蒙的DAYU300和DAYU600开发平台，分别面向PC及移动智能终端场景，支持多样化设备创新。同时，开源鸿蒙6.0版本发布，在ArkUI组件、窗口能力等方面实现突破，提升开发效率与用户体验。润开鸿将持续推动开源鸿蒙生态建设，加速行业应用落地。
SoulX-Podcast语音生成模型在开源社区Hugging Face发布次日登顶TTS趋势榜。该模型由Soul AI Lab联合高校团队开发，专为多轮对话场景设计，支持中英川粤等多语言/方言与副语言风格，能生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音。它解决了传统语音系统在多轮对话中上下文衔接不自然、缺乏副语言控制能力等痛点，在播客、语音合成等场景表现突出，获开发者广泛关注。Hugging Face CEO也转发相关内容，团队未来将持续优化语音对话、拟人化表达等核心交互能力，深化开源生态建设。
苹果正在研发搭载OLED显示屏的iPad mini、iPad Air、MacBook Pro和MacBook Air机型，苹果已在iPad Pro中采用OLED屏，并计划在未来数月及数年内将OLED推广到更多设备上，从而淘汰LCD屏幕。 具体来看，iPad mini最快会在2026年配备OLED屏，同时会提升防水性能，新款iPad mini也因此涨价100美元。 至于iPad Air，其商用OLED的时间要晚于iPad mini，爆料称2026年春季亮相的iPad Air将继续使用LCD屏幕，但后续
2025年第三季度PC市场整体平稳：Intel Ultra系列在中端普及，酷睿Ultra 9285HX移动处理器性能逼近桌面版；NVIDIA推出中国特供版RTX 5090D V2，显存与位宽缩减，游戏性能降5-10%；AMD发布RX 9070 GRE，显存扩至16GB。DDR5全面取代DDR4，因停产刺激涨价，32GB成主流。固态硬盘竞争激烈，致态TiPro9000跌出榜首。笔记本性能榜由机械革命旷世16 Ultra领跑。市场缺乏升级亮点，或待双11促销刺激需求。
在OpenAI上线自己家AI浏览器ChatGPT Atlas的同一周，微软在海外发布了新的AI助手Mico和更AI化的Edge浏览器，夸克则在国内推出了新的「对话助手」功能。 这一系列消息背后，新旧巨头、两个市场产生了两个确定的共识:一个是AI助理与AI浏览器的融合会进一步深化，入口之争就是系统之争;另一个是对话会成为人与AI交互的主要方式，自然语言就是未来的编程语言。 在海外市场，OpenA
随着芯片性能的不断提升，苹果计划为iPad Pro配备VC散热系统，消费者最快会在M6 iPad Pro上看到。 Mark Gurman指出，如果iPhone与iPad Pro配备VC散热系统的尝试取得成功，苹果后续可能会将该技术应用到MacBook Air等其他被动散热设备上。 目前苹果对iPad Pro的更新周期约为18个月，因此下一代iPad Pro预计将在2027年春季发布。
ColorOS 16正式版于10月30日启动推送，首批覆盖11款OPPO和一加热门机型。该系统引入极光引擎、潮汐引擎与繁星编译器三大流畅技术，实现感官、性能与底层的全方位提升。极光引擎打造业内首个“无缝隙架构”，确保全场景丝滑交互；潮汐引擎首发芯片级动态追帧技术，系统重载流畅度提升37%，功耗降低13%；繁星编译器首创安卓跨级融合编译技术，大幅提升低算力芯片性能。此次升级将增强品牌市场竞争力，为用户带来更出色的使用体验。
本期AI日报聚焦多项技术突破：MiniMax发布低延迟语音合成系统Speech 2.6，实现实时交互；蚂蚁数科与宁波银行打造的金融AI方案入选国际标准；智源推出具身操作能力的Emu3.5多模态模型；Cursor 2.0通过自研模型实现多智能体协同编程；xAI升级Grok新增视频生成功能；OpenAI推出可定制安全模型；TikTok推出AI剪辑工具Smart Split；微软发布强化学习框架Agent Lightning提升大模型训练效率。
Soul App近日开源其播客语音合成模型SoulX-Podcast，专为多人多轮对话场景设计。该模型支持中、英、川、粤等多语言及方言，可生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音对话。除播客场景外，在通用语音合成及克隆任务中表现优异，能灵活调节节奏与副语言元素（如笑声），提升语音真实感与表现力。此次开源旨在携手开发者探索AI语音在内容创作与社交生态中的更多可能。
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
