站长之家(ChinaZ.com) 1月21日 消息：此前，LG在更新页面中移除了G5 和V20 手机，这意味着这两款手机将无法再获得系统更新，也就是说这两款手机无法获得Android 9. 0 系统升级。不过这一消息引起了极大的反响，最新消息显示LG似乎已经改口了。
据外媒Notebook check报道，LG给出的官方更新路线图已经再次更新，LG V20 确认会收到Android Pie系统升级，不过需要等到今年第三季度，虽然时间有点久，不过有总比没有好。
目前，LG已经为LG G7 ThinQ手机韩国用户推送了Android 9. 0 系统更新，其他地区相信也会在不久后更新。
（举报）
快科技4月16日消息，在今日举行的鸿蒙智行新品发布会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东表示，问界M8将在第三季度全系升级至华为ADS 4智驾。目前，该车搭载华为ADS 3.3高阶智能驾驶系统，支持车位到车位，上车自己开，下车自己停，自主连贯通过园区闸机、环岛与ETC通道等。此外，华为ADS 3.3的VPD泊车代驾支持从地库到地面、跨楼层泊车代驾，让停车变得更加轻松。一旦
快科技4月20日消息，日前，抖音博主老张是大佬”在其作品评论区曝光了小米NAS发布时间。针对网友提出的小米NAS什么时候发布、是否会带Docker问题，该博主透露，小米NAS将在第三季度发布，采用ARM架构（博主写的atm架构，应该是输错了），理论会有Docker。据了解，今年1月，小米生态链总经理陈波在直播时透露了小米NAS最新进展，称目前已进入到开发的尾声，逐渐要转入到制�
华为与赛力斯联合打造的全新问界M8正式上市，新车定位家庭旗舰SUV，共推出Max和Ultra三款配置，售价区间35.98万至44.98万元。该车型基于华为途灵智能底盘打造，车身尺寸达到5190/1999/1795mm，轴距3105mm，提供五座与六座两种布局选择。问界M8采用家族化设计语言，配备华为百万像素智慧大灯系统及贯穿式LED灯组，尾部采用与M9相似的像素式尾灯设�
腾讯混元3D模型升级至v2.5版本，建模精度和贴图真实度显著提升。新版本参数体量从1B增至10B，有效面片数增加超10倍，支持1024几何分辨率。纹理系统支持4K高清贴图和凹凸细节，率先支持多视图生成PBR模型。针对动画场景优化骨骼蒙皮系统，支持非标准姿态自动绑定。新增文生/图生3D减面模型、多视图建模模板等专业工作流。混元3D v2.5已全面更新至腾讯AI创作引擎，免费生成额度提升至每日20次，并正式上线腾讯云API面向企业开放。GitHub开源版本累计Star超1.2万。
LG电子在其官方网站宣布，将于2025年6月30日正式停止LG手机的软件升级、更新中心以及LG Bridge（PC工具）服务。服务终止后，LG将不再提供任何软件升级支持，消费者若需要升级软件，需在2025年6月30日之前完成操作。
苹果将在6月WWDC发布iOS 19系统，这将是十年来最大更新。主要升级包括：1）全新UI设计，引入类似visionOS的半透明窗口，增强视觉层次感；2）AI功能升级，延续双轨策略，整合自研大模型和第三方AI如Gemini；3）生产力提升，支持外接显示器并加入类似iPadOS的多任务调度功能，为折叠屏iPhone提前布局。iOS 19旨在简化操作、提升效率，同时为未来硬件创新做好准备。
本文介绍了多个前沿的人工智能产品和技术动态，包括SkyReels-V2视频生成模型、讯飞星火大模型升级、宇树科技人形机器人比赛计划、Coze Space AI协作平台、Gemma3 QAT优化模型、英特尔AI Playground工具、Reachy2人形机器人发布、ChatTS-14B语音研究项目、Figma推出AI设计工具以及MarkItDown MCP文档转换工具，展示了AI技术在多领域的广泛应用与创新发展潜力。
快科技4月16日消息，deepin深度操作系统团队发布了deepin 23.1版本，主要解决基础组件更新后的安装效率问题，大幅提升新用户安装体验，同时集成多项功能优化与问题修复，进一步优化系统使用。本次版本重点改进：硬件兼容性与内核优化：集成Linux 6.6/6.12内核更新、NVIDIA显卡驱动升级、Intel/AMD CPU处理器微码更新，全面提升硬件支持与底层性能；核心功能增强：DDE新增智能镜像源管理、紧凑模式入口，全局搜索支持离线自然语言与AI处理能力；开发工具与跨平台支持：应用商店适配Debian/Ubuntu/Arch等子系统环境，支持快速启动；如意玲珑
目前上市的新品已经全面搭载AI大模型技术，例如小度大金刚Pro和小米智能音箱等搭载大模型技术的新品在4月上市，兼顾了声学、美学和语音技术的多方面升级。
DeepSeek发布数学推理模型DeepSeek-Prover-V2，包含7B和671B两个参数版本。该模型采用"递归+强化学习"训练方法，在MiniF2F测试集上达到88.9%通过率，解决了PutnamBench中的49道题目。关键技术包括：1) 使用DeepSeek-V3分解复杂定理生成子目标；2) GRPO算法从多个候选方案中自动学习最优解；3) 通过思维链整合非形式化推理与形式化证明。模型在AIME竞赛题和教科书题目上也表现优异，7B小模型意外在部分问题上超越大模型。论文指出该方法为通向AGI提供了正确路径，未来将扩展至IMO级别数学难题。
