加拿大政府当地时间6月10日向议会提交一项数字安全法案，拟禁止16岁以下儿童使用社交媒体平台，但对能够满足特定安全标准的平台设豁免条款。该法案还计划通过设立数字监管机构，为人工智能聊天机器人制定安全标准，以降低其对未成年人的潜在风险。 根据法案草案，未按规定履行义务的公司，最高将面临相当于其全球营收3%或最高1，000万加元（约720万美元）的罚款，以金额较高者为准。负责加拿大身份与文化事务的部长马克·米勒表示，社交媒体平台和AI聊天机器人“被设计用来抓住注意力”，不利于儿童健康成长，已成为许多加拿大青少年焦虑、孤立、抑郁等心理健康问题的来源。他强调，这一立法将为年轻人提供更安全的环境，帮助他们更多进行线下社交、专注学业并掌握现实世界技能。 该法案的提交背景之一，是加拿大近年一起严重大规模枪击案的遇难者家属向美国法院起诉OpenAI，指控公司明知嫌疑人曾在ChatGPT上透露作案计划却未报警。报道指出，OpenAI方面对置评请求暂未予以回应。 在社交媒体监管方面，加拿大正跟进澳大利亚等国的最新动向。2025年12月，澳大利亚成为全球首个立法禁止16岁以下未成年人使用社交媒体的国家，在该法生效后一个月内，社交媒体公司共注销了约500万个青少年账户。此外，法国、丹麦和波兰也在考虑收紧儿童使用社交媒体的规定，而希腊已宣布将从2027年1月起禁止15岁以下人群访问社交平台。 按照加拿大官员在技术吹风会上的说明，这项数字安全法案可能需要约一年时间在议会完成审议通过，法案落地后，数字监管机构的筹建预计还需18个月左右。Google发言人表示，公司愿与联邦政府合作，为各平台建立更高的安全标准，以便让家长对孩子的线上体验更有信心和掌控力。拥有Facebook和Instagram的Meta则称，公司与立法者一样，希望为年轻用户提供安全、积极的在线体验，目前正在评估《数字安全法》的具体内容。埃隆·马斯克旗下的X（前身为Twitter）以及Snapchat则尚未对置评请求作出回应。 学界认为，加拿大的方案在范围和要求上都将超出澳大利亚现行法律。多伦多大学专攻技术与隐私问题的副教授布雷特·卡拉韦指出，加拿大拟议的政策将带来更复杂的一系列平台义务，其目标是推动对社交媒体生态的整体“再设计”，以提高对儿童的安全性，而不仅仅是限制访问。他还指出，加拿大拟议立法的范围更广，因其同时涉及对AI技术的监管。报道称，加拿大总理马克·卡尼目前在议会中仅掌握微弱多数，而议会即将进入夏季休会期，这也给法案推进的实际节奏增添了不确定性。 查看评论
有人在用Hugging Face 的数据做代码安全审计方向的SFT 和强化学习吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
6月8日，苹果公司在加利福尼亚州库比蒂诺举行的年度全球开发者大会（WWDC）上全面展示了其在人工智能领域的最新进展，重点发布了全新升级的 Siri 及“Apple Intelligence”能力。在主题演讲后的技术交流环节中，苹果高管首次披露，公司正与Google及英伟达在云端模型和算力基础设施方面展开深度合作，以支持其最先进的云端大模型 Apple Foundation Model Cloud Pro（AFM Cloud Pro）。 在当天的主旨演讲中，苹果通过多段现场演示展示了新一代 Siri 的对话能力，这一版本可以与用户进行连续自然的双向交流，相比以往的语音助手有显著升级。演示中，Siri 能够帮用户查询演唱会日期、设置购票提醒，并在出行前规划路线、导航至途中接朋友再前往演出场馆，体现了对上下文和多步骤任务的综合处理能力。 与众多在大模型竞赛中大规模投入基础设施的硅谷公司不同，苹果在发布会上再次强调其差异化路径：不盲目追求“最大”“最强”的通用模型，而是聚焦隐私保护与使用体验，将隐私优势作为核心卖点。苹果软件工程高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi）在发布会上表示，一些企业似乎只是为了“AI 而 AI”而竞赛，却未充分考虑这项技术最终要为普通人服务的初衷。 不过，在坚持自身隐私与架构理念的同时，苹果也引入了传统 AI 领军企业的技术力量。苹果高管在总部举行的技术说明会上向媒体表示，公司的最先进云端模型 AFM Cloud Pro 将运行在英伟达 GPU 之上，并部署在苹果的 Private Cloud Compute（私有云计算）基础设施中，同时与Google云环境相结合。苹果方面介绍，公司与Google和英伟达合作，将自家的私有云计算能力扩展至Google云中的英伟达 GPU 集群，同时保持苹果一贯强调的隐私保护标准。 负责 AI 的苹果高管 Amar Subramanya 在交流中称，AFM Cloud Pro 的能力可与Google的 Gemini 前沿模型相媲美，面向的是对算力和模型能力要求更高的复杂场景。他表示，这一模型将在云端运行，与本地设备上的模型形成互补，以便根据任务复杂度和隐私需求进行灵活调用。 苹果软件副总裁 Sebastian Marineau-Mes 进一步解释了选择英伟达最新芯片的原因：一方面苹果希望获得尖端算力，另一方面必须确保这些芯片以一种更“私密”的方式进行配置，使芯片提供方无法访问或读取服务器上的具体数据内容。他提到，英伟达近期在“模糊化机密计算”（ambiguous confidential compute）等方向上的改进，为苹果与Google搭建符合其隐私标准的系统提供了关键技术基础。 在架构层面，苹果高管详细介绍了 Apple Intelligence 的整体设计思路。苹果在自家操作系统及软件中加入了一个名为“system orchestrator（系统协调器）”的核心组件，该组件会根据每一次 AI 请求的算力需求以及所需访问的个人数据范围，判断应由本地模型还是云端模型来处理，从而在性能与隐私之间做出动态平衡。费德里吉表示，这一系统协调器是整个隐私架构的关键枢纽，用以确保用户数据在各种处理路径上都能获得同等级别的保护。 技术说明会也披露了更多苹果与Google合作的细节。费德里吉表示，嵌入在苹果设备中的 Apple Intelligence 主要采用苹果自研的模型，而非外界此前猜测的Google Gemini 公版模型，同时也没有直接采纳Google的标准云基础设施。相反，Google的相关技术主要被用于协助构建苹果自家的第三代 AFM 云端模型，这些模型被专门设计和调优以在 Apple Silicon 芯片上高效运行。 Subramanya 介绍称，苹果此次对外公布了四类模型：AFM Core、Core Advanced、Cloud 和 Cloud Image，这些模型全部针对 Apple Silicon 进行了定制优化，并使用苹果的专有数据进行训练，同时结合强化学习方法，并在训练过程中利用了Google Gemini 前沿模型的输出进行精调。这一策略使苹果既能保持模型和数据的主导权，又能借助行业领先模型的能力来提升自身产品质量。 在与 OpenAI、Anthropic 等以“云端大模型＋大规模数据收集”为核心策略的公司形成对比时，苹果不断突出其“更私密”的定位。苹果强调，Apple Intelligence 不会像部分网页端 AI 服务那样大量收集用户使用数据，而是尽可能依托本地存储的信息，如日历、短信等，在用户授权范围内为其提供个性化体验。这也与苹果长期以来围绕隐私构建品牌形象的路径相一致。 在资本市场的关注下，苹果如何通过 AI 讲好下一阶段增长故事仍面临挑战，但 WWDC 2026 的一系列发布显示，公司正在通过自研模型、本地算力、与Google及英伟达的合作，试图在“隐私优先”的前提下补齐云端大模型能力。在 AI 版图快速演变的当下，苹果的这一混合策略或将成为其与其他科技巨头竞争时的重要差异点。 查看评论
IT之家 5 月 29 日消息，鸿蒙智行全新一代问界 M9 已于 5 月 27 日正式发布上市：标准版 47.98 万元起，Ultimate 领世加长版 64.98 万元起。 华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东称其是地球上已经上市的车里最强悍的 SUV 且没有之一。 问界汽车今日宣布，全新一代问界 M9 系列开创“工厂自动驾驶测试”新模式。这一模式实现了从车辆下线检测到最终入库的全流程无人化操作 —— 每台全新一代问界 M9 从起点出发后，依靠全自动微米级自动校准技术，自动驶过检测线，随后自动进入强化路试环节，包含超过 100 项全天候不间断的无人驾驶路面测试，接着完成超过 200 项 AI 商品化检测和 350 项智能自检，单车累计检测次数超过 4400 次，最后自动泊车入库，全程无需任何人工驾驶参与。 传统新车出厂前的检测线、路试、功能测试及泊车入库等环节通常需要多名专业驾驶员接力完成，而问界 M9 工厂通过将量产车型的智驾系统与工厂自动化检测网络打通，使车辆在出厂前就能够“自己开自己”，以高度统一的操作标准完成全部检测流程。 赛力斯超级工厂此前已实现车身工艺 100% 自动化，配备超 3000 台机器人智能协同，冲压、焊接、涂装车间自动化率均达到 100%。工厂还应用了物联网、大数据、数字孪生、5G、AI 等新一代信息技术，构建了“一车一档”全生命周期质量追溯体系。 相关阅读： 《 华为余承东：全新一代问界 M9 上市 24 小时大定突破 2 万台 》 《 华为余承东：全新问界 M9 系列 1 小时大定突破 11000 台 》 《 鸿蒙智行全新一代问界 M9 发布：标准版 47.98 万元起，Ultimate 领世加长版 64.98 万元起 》 《 华为余承东不谦虚了：全新一代问界 M9 是地球已上市的车里最强悍 SUV，没有之一 》
英伟达公司首席执行官黄仁勋近日呼吁其重要合作伙伴美超微电脑公司在合规管理方面“收紧”，背景是台湾本周拘捕三名涉嫌就其与这家美国合作伙伴生产的人工智能服务器作出虚假申报的人士。 该案件被视为台湾首次针对半导体走私展开的重大执法行动，此前美国对包括英伟达 AI 加速器在内的高端芯片出口中国实施了严格限制，相关灰色交易随之抬头。 仁勋周六抵达台北后对媒体表示，英伟达对各家合作伙伴一贯采取“严格”的合规态度，并会向合作方充分说明相关出口管制及法律法规要求，强调公司不会在监管问题上留下模糊空间。 他指出，在当前地缘政治与监管环境趋紧的情况下，任何与高性能 AI 芯片和服务器有关的业务环节，都必须在合规与透明度上进一步提高标准。 这起事件在台湾科技业和资本市场引发关注。随着美国对向中国出口高端 AI 芯片的限制日益收紧，部分厂商被指通过虚假申报、转运等方式试图绕开管制，将AI服务器及相关部件输往受限市场。 台湾此次拘捕三人，被外界视为对半导体和 AI 供应链中潜在违规行为发出的明确信号，也促使与英伟达等国际芯片巨头合作的系统厂商面临更大合规压力。 在 AI 浪潮带动下，英伟达 GPU 和加速卡长期处于全球供不应求状态，围绕这些产品的供应链成为监管和市场同时关注的焦点。 分析人士认为，随着美国及其他地区不断强化出口管制和科技安全审查，像美超微这样的服务器厂商将需要投入更多资源在合规体系建设、客户审查以及跨境物流监控上，以避免触碰监管红线并影响与关键芯片供应商的合作关系。 查看评论
IT之家 5 月 21 日消息，Stellantis 今天通过新闻稿披露了新的 600 亿欧元战略计划，旨在加速增长和利润。根据介绍，Stellantis 计划加强玛莎拉蒂的未来。玛莎拉蒂品牌主打“纯粹奢华”，拥有独特的客户传承和强大的车型阵容，并将增加两款 E 级全新车型 ，详细的路线图将在 2026 年 12 月于摩德纳正式公布。 IT之家注：此处提到的“E 级（E-segment）”系欧洲标准，指 行政级 / 中大型豪华车 ，车长通常在 4.9 米至 5.1 米 之间，轴距在 2.9 米至 3.0 米左右。 ▲ 玛莎拉蒂总裁 GT（已停产） 玛莎拉蒂 2025 年销量仅为 11127 辆，相比 2023 年暴跌约 58%。如果进一步回顾，当前表现与 2017 年约 49000 辆的巅峰时期形成强烈反差。 而在本月中旬，更是一度出现“比亚迪考虑收购玛莎拉蒂”的传闻，后遭比亚迪方面否认。此外，“云见 Insight”也称，鸿蒙智行、江淮汽车、Stellantis 及玛莎拉蒂品牌正就 共同打造玛莎拉蒂品牌的新能源车 展开洽谈。
IT之家 5 月 21 日消息，路虎推出旗舰卫士 Octa 车型还不到两年，如今这款传奇硬派越野车似乎又要迎来一款性能更为强悍的衍生版本。目前这款新车的名称尚未公布，可能会成为最接近梅赛德斯-AMG G63 4×4² 的车型，不过并未配备后者标志性的门式车桥。 近日，一辆重度伪装的该车测试原型车现身纽博格林赛道进行路试，此地十分适合对车辆进行极限性能测试。不过这款新车并非主打赛道性能，核心定位依旧是征服各类极端复杂的越野路况。 IT之家注意到，能一眼看出其与卫士 Octa 的诸多差异，比如车辆两侧 A 柱均加装了高位涉水喉，相比 Octa 能应对更深的涉水路况，有效避免发动机进水熄火。 除此之外，新车配备了尺寸更为厚重的固特异牧马人系列轮胎，车身离地间隙更高，轮眉宽度也进一步加大。显而易见，路虎希望借助这款新车，将卫士的越野实力提升至全新高度，该车大概率会与近期曝光的改款卫士一同正式发布。 从双涉水喉带来的双进气布局来看，这款全新卫士大概率沿用 Octa 同款、由宝马提供的 4.4 升双涡轮增压 V8 发动机。该发动机在 Octa 车型上可输出 626 马力、750 牛 · 米峰值扭矩，是迄今为止动力最强的卫士车型。 倘若这款越野强化版卫士如期随同 2027 款改款卫士一同上市，其也将同步搭载新款车型的多项升级配置，其中包含经过重新调校的前格栅，同时有望新增第二排独立航空座椅版本。
英伟达将向硅谷芯片制造商迈威尔（Marvell）投资20亿美元，旨在强化网络技术，将其AI芯片接入规模更庞大的数据中心。两家半导体企业周二表示，将合作研发硅光子技术，借助光学技术升级数据中心网络系统，提升数据传输速率。 英伟达与迈威尔的交易，还将助力科技巨头将自研定制AI芯片接入英伟达的数据中心系统。 迈威尔为亚马逊等美国科技巨头设计专用AI加速芯片，可替代英伟达的通用图形处理器（GPU）。 两家公司称，此次合作将实现此类定制AI芯片与英伟达GPU、网络及存储系统的无缝集成。 英伟达正凭借其在AI处理器领域的领先地位，拓展为面向AI数据中心的综合平台，巩固其在科技巨头斥资数十亿美元角逐AI主导权的核心基础设施中的地位。 本月早些时候，英伟达推出首款专为AI推理（AI模型响应用户查询并生成文本、代码等输出的过程）设计的专用芯片，这是其核心AI芯片产品首次拓展至GPU之外。 周二，迈威尔纽约股价大涨12.8%；过去12个月累计涨幅超50%，市值达866亿美元。 迈威尔首席执行官Matt Murphy表示，合作将助力客户提升扩展性与效率：“我们与英伟达的深化合作，反映出高速连接、光学互连与加速基础设施在AI规模化发展中的重要性日益凸显。” 英伟达与迈威尔近期均通过并购巩固其在AI数据中心市场的地位。 上月，迈威尔完成对Celestial AI的33亿美元收购。后者研发的光子技术可连接数十万颗AI加速芯片。 将AI芯片大规模集群化，已成为构建和部署前沿AI系统（如谷歌Gemini、Anthropic Claude Code、OpenAI ChatGPT）的关键。 自2019年以69亿美元收购网络设备商Mellanox以来，英伟达逐步将业务拓展至GPU之外。 去年12月，英伟达与AI芯片初创企业Groq达成约200亿美元交易，吸纳其核心人才并授权其技术，为今年3月推出新款推理芯片奠定基础。 查看评论
IT之家 5 月 17 日消息，Momenta 今日宣布，广汽昊铂 S600 全系搭载 Momenta 强化学习大模型。 官方海报显示，广汽星灵智行 ADiGO GSD 3.0 智能驾驶辅助系统融合 Momenta R6 强化学习大模型，全系标配激光雷达， 全系搭载城市 + 高速领航辅助 。 此外，该车支持全场景智能泊车辅助，300+ 种停车位有位就能泊，支持记忆泊车辅助、代客泊车辅助， 长时间未控制自主靠边 。 广汽昊铂 S600 现已开启预售，定位“新豪华智慧运动 SUV”，共推出四款车型， 预售权益价 18.89 万起。 IT之家整理价格如下： EV 660 Max 官方预售价 20.99 万元，预售权益价 18.89 万元 EV 660 Max+ 官方预售价 21.99 万元，预售权益价 19.89 万元 REV 230 Max 官方预售价 20.99 万元，预售权益价 18.89 万元 REV215 四驱 Ultra+ 官方预售价 22.99 万元，预售权益价 20.89 万元
IT之家 5 月 14 日消息，大型科技企业之间的 AI 竞争，已经不只是比拼谁的大模型更强、聊天机器人更聪明。越来越多科技巨头开始通过收购 AI 初创公司补强自身 AI 业务，希望同时获得技术、产品和核心人才。 作为 OpenAI 早期投资方的微软，目前也正在积极寻找新的 AI 收购目标。北京时间 14 日（今天）上午，据路透社援引知情人士消息称，微软已经开始接触 部分可能愿意出售的 AI 初创公司 ，希望借此吸纳 AI 研发人才，并利用后者的技术推进自研前沿 AI 模型开发。 微软目前关注的目标之一，是 2024 年诞生的 AI 初创公司 Inception。Inception 由多名斯坦福大学毕业生创立，主要研发大语言模型。2025 年末，微软已经通过旗下创投基金 M12 投资 Inception。 Inception 创始团队目前希望获得超过 10 亿美元估值，但谈判仍在继续，尚未达成最终交易。 微软早在 2019 年便投资 OpenAI，此后累计投入资金已经 接近 1000 亿美元 （IT之家注：现汇率约合 6805.7 亿元人民币）。不过，OpenAI 近来开始 逐步降低对微软的依赖 ，并与亚马逊等其他科技企业达成新的云计算与投资合作。 与此同时，微软也正在加快推进自研大语言模型，希望减少对 OpenAI 技术体系的依赖。因此，收购 AI 初创公司及相关团队，也成为微软 扩大 AI 布局的重要方式之一 。 上个月，SpaceX 宣布与 AI 编程初创公司 Cursor 达成合作，并获得以约 600 亿美元（现汇率约合 4083.42 亿元人民币）估值收购 Cursor 的选择权。后续报道称，微软其实比 SpaceX 更早研究过收购 Cursor，但由于担忧监管审查压力，最终放弃了推进交易。
在今年 I/O 开发者大会前夕的 Android 专场活动上，Google再度将重心放在自家通用大模型 Gemini 上，宣布一系列围绕“帮你操控手机”的新功能，这些功能将出现在 Chrome 浏览器、系统自动填表以及更多应用场景中。 Google同时推出了一个全新的概念名称——“Gemini Intelligence”。据Google Android 体验总监 Ben Greenwood 介绍，这一名称代表“在最先进的Android设备上释放 Gemini 的最佳能力”，本质上是对现有与新功能的一次打包整合，且主要面向 Galaxy S26 等高端旗舰机型，形成类似“高级Android体验”的功能集合。 位于这一集合核心的，是此前已经在部分 Pixel 和三星 Galaxy 新机上测试的任务自动化功能。该功能允许 Gemini 直接在手机上代为操作特定应用，之前主要支持叫车与外卖等少数 App，如今Google宣布将“很快”开放到更广泛的应用生态中。 此外，任务自动化也将从仅支持语音和文本指令，升级为多模态输入，用户可以通过截图或照片来触发操作，例如把笔记应用里的一张购物清单截图交给 Gemini，由它在电商或买菜平台中自动添加购物车——前提是设备本身支持 Gemini Intelligence。 在 Gemini Intelligence 旗下，Google还首次公布一项名为“Create My Widget（创建我的组件）”的新功能，被官方视作迈向“生成式界面（generative UI）”的第一步。用户只需用自然语言描述自己想要的小组件功能，Gemini 便能自动生成对应的桌面组件。 Google给出的示例包括：为骑行爱好者定制一块突出显示风速和降水概率的天气组件，或是每周自动推荐“三个高蛋白备餐菜谱”的食谱组件。生成后，这些组件不仅能出现在手机桌面，还会同步扩展到 Wear OS 智能手表上，形成跨设备的统一体验。 从交互理念上看，Google希望用户把组件视作“可以随手用 AI 写在桌面上的迷你应用”，从而推动界面形态向即时生成、按需变化的方向演进。业界也由此关注，Google是否会在 I/O 大会上进一步阐释“生成式 UI”的长期路线：是让界面真正按场景即刻重构，还是更多停留在组件层面的个性化尝试。 除系统层功能外，Google还将 Gemini 的部分桌面端能力搬到了 Android 版 Chrome 浏览器中。未来用户将在 Chrome 内看到独立的 Gemini 按钮，可以直接把当前网页内容分享给 Gemini，并在浏览器内部就页面信息提问或生成摘要。 对于订阅了Google AI Pro 或 Ultra 计划的用户，Chrome 还会提供“自动浏览（auto browse）”辅助完成任务，例如自动帮你在网站间跳转、填信息并完成预约等。这一功能预计会在 6 月下旬开始逐步推送。 在系统层的另一个重要入口——自动填表方面，Gemini 也将“有条件地”更深度介入。Google表示，用户可以选择将 Gemini 接入Android自动填充功能，由它协助填写各类表单。 为此，Gemini 会借助其所谓的“个人智能（Personal Intelligence）”接口，在获得授权的情况下，从 Google Photos、Gmail 等个人数据源中检索相关信息，例如自动识别照片中的车牌号并填入表格。 这种做法一方面明显提升了填写效率，另一方面也引发了关于隐私与便利边界的新讨论——到底是“极其贴心”，还是“有点诡异”，留给用户自行判断。 根据Google的规划，Gemini Intelligence 旗下各项功能将在今年内“分批次、按成熟度”陆续上线，首批推送对象仍将是三星 Galaxy 和Google Pixel 等高端Android机型，预计从今夏开始陆续接收更新。 查看评论
如图，同一个账号用sub2api反代，接入codex里长思考的频率很低很低，我甚至一度以为是不是降智了，但测juice没问题和在特别关键的阶段会慢下来进行长思考又让我打消了这个怀疑。 但今天接入cursor，几乎俩三步就要触发一次长思考。 这是否说明gpt在codex上的强化学习应该是有显著偏好的，且更省钱。 但是，对于代码质量而言，不知道是好处更多还是坏处更多了。不知道大家是否有相同的体验 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
学生，有点闲钱，预算3000，需求如下： 搞点本地部署做边缘推理实验，例如vln,vla,端到端，全身跟踪，三维重建，issacgym sim2real之类的场景，主要是推理，我可以去租90系做训练 硬件平台准备了双PCIE的微星B760,12100,16g内存和850w电源 目前问grok下来3080是比较不错的选择，但感觉内存是不是少了点，60系大内存又感觉核心规模和1080没啥区别。 对二手产品，噪声水平没意见（我的主力机和副机大半都是二手凑起来的 ） 求问各位佬友有无相关经验，恳请能指导一下。 小背景：大一买的1080用了三年，跑过视觉模型训练也跑过1BLLM模型推理，年初飞升显卡星球，只能拿亮机卡顶着用，副机12500h modt平台拿32EU核显跑这些任务跑到内存爆满也不够用。最近看了点项目，论文啥的，感觉传统导航，传统规划，传统建图快被模型based的蹬烂了，只得硬着头皮去学这方面的东西 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
韩国存储大厂 SK 海力士正与英特尔展开合作，计划在高带宽存储（HBM）产品上引入英特尔的 Embedded Multi-die Interconnect Bridge（EMIB）2.5D 封装技术。随着 SK 海力士寻求供应链多元化、而越来越多客户将英特尔晶圆代工（Intel Foundry）视为先进封装候选，这家存储厂商已着手与英特尔在 2.5D 封装方向开展研发合作。 英特尔当前主打的 2.5D 封装方案正是 EMIB，通过在封装基板中嵌入硅桥，实现多颗芯粒之间的高密度互连。SK 海力士希望将这一技术整合进其 HBM 产品线，推测重点是让新一代 HBM4 在结构与接口上满足 EMIB 集成要求，以便在其 AI 芯片客户选择英特尔晶圆厂进行下一代加速器先进封装时无缝对接。 此前有报道指出，英特尔小尺寸硅桥 EMIB 方案，包括带嵌入式金属绝缘金属电容的 EMIB‑M，以及带硅通孔（TSV）的 EMIB‑T，在逻辑芯片之间以及逻辑芯片与 HBM 之间提供了成本相对较低、岸线密度极高的互连路径。不过，到目前为止，SK 海力士在高端 AI 封装上一直依赖台积电及其 CoWoS 2.5D 封装技术。随着 CoWoS 在产能与工艺复杂度层面逐步逼近极限，而客户开始主动寻找可替代的先进封装路径，EMIB 正在成为延续芯粒化路线的有力选项，有望在超越传统 830 平方毫米光罩面积限制的同时，实现更多方向上的扩展与堆叠。 SK 海力士的 DRAM 与 HBM 芯片主要由自家工厂制造，但公司本身并不涉足复杂的系统级先进封装，当前最前沿的封装形式是混合键合：将多片硅直接堆叠，并通过成千上万颗 TSV 完成垂直互连。在 AI 加速器场景中，厂商需要把这种 HBM 封装与 GPU/专用加速芯粒共同整合到一个大封装内，往往涉及十余个此类 HBM 封装一并打在同一基板上。这正是台积电 CoWoS 的用武之地，而接下来英特尔 EMIB 也将加入竞争，为同一类高密度系统级封装需求提供替代或并行方案。 目前外界尚不清楚首批基于 SK 海力士 HBM 与英特尔 EMIB 结合的产品何时问世。可以确认的是，双方在相关 2.5D 封装与接口标准上的联合研发已在推进，业内普遍预期在未来数个季度内有望看到初步成果或产品落地信号。 查看评论
boss-skill 最新版 3.8.2： 澄清需求后一把梭，全程无需介入，任务耗时 2h 10m 47s 。执行更稳，产出更可靠。 https://github.com/echoVic/boss-skill
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IT之家 5 月 9 日消息，微软昨日（5 月 8 日）发布公告，宣布在其集成开发环境 Visual Studio 2026 中，已集成最新版 Windows 驱动程序工具包（WDK）， 让开发者可以构建、测试和打包 Windows 驱动。 IT之家注：Windows 驱动程序工具包是微软提供的驱动开发工具集合，包含编译、测试、打包驱动所需组件，以及代码示例、文档和调试支持。该工具包主要面向硬件厂商、系统开发者和企业 IT 团队，用来为 Windows 编写和验证驱动。 微软表示开发者目前已能在 Visual Studio 2026 中构建、测试和打包 Windows 驱动，同时继续选择 NuGet、MSI、SDK MSI 和 EWDK ISO 等多种分发形式。 微软仍优先推荐基于 NuGet 的 WDK，用来适配更现代、更自动化的驱动开发工作流。但微软没有放弃传统部署方式。 对于依赖传统目录结构，或需要离线、自包含构建环境的团队，微软依然继续支持 WDK MSI、SDK MSI 和 EWDK ISO。这类场景常见于内网开发、受控生产环境，或需要固定构建镜像的企业项目。 对驱动开发者来说，这意味着新版工具链已经不只是预览可用，而是可以直接接入日常项目，用来构建、测试和打包 Windows 驱动。
Google本周宣布，Android 版 Chrome 浏览器现已支持向网站仅共享“近似位置”，而非默认提供的精准地理位置，为用户带来更细粒度的隐私控制选项。 Google表示，在叫外卖、下单配送或查找最近的 ATM 等场景下，网站确实需要较为精准的位置数据，但在获取本地天气、阅读本地新闻等服务时，近似位置已经足够使用。 Google在博客文章中指出，通过允许用户选择共享近似位置，Chrome 正在“把对位置信息的控制权更多交还给用户”。 用户在需要导航等场景时，依然可以选择共享精准位置，因此这一新功能不会以牺牲核心使用体验为代价。 换句话说，用户可以根据不同网站、不同场景，对位置精度进行动态选择，而不必在“全开”与“全关”之间做二选一。 除 Android 端外，Google计划在未来数月内将这一近似位置功能带到桌面版 Chrome，但目前尚未公布具体时间表。 至于这一功能是否以及何时会登陆 iOS 版 Chrome，Google未给出任何承诺或安排。 这种“平台分步推进”的节奏，延续了Google在新隐私功能上先行支持自家生态、再逐步扩展到其他平台的一贯做法。 为了配合这一调整，Google还计划推出新的 Web API，允许开发者在请求位置权限时，明确选择“近似位置”，或仅在确属必要时才请求“精准位置”。 Google鼓励网站开发者重新审视自身对位置数据的依赖程度，仅在站点功能确实依赖精确定位时，才向用户发起精准位置请求。 这一策略意在从源头减少对高精度位置的滥用，让“默认更少数据”成为业界通行做法。 对于 Android 用户而言，这一改动被视为在隐私保护方面的一次“小胜利”。 用户在浏览网页时，将获得更透明、更可控的位置信息共享体验，而网站也需在功能与数据收集之间重新寻找平衡。 在围绕数据隐私和定向追踪的争议持续发酵的大背景下，Chrome 通过引入近似位置选项，为移动端浏览器的隐私控制再添一层缓冲。 查看评论
苹果近日在美国密歇根州东兰辛举行其制造业学院（Apple Manufacturing Academy）首届春季论坛活动，地点位于密歇根州立大学校园，吸引了数百家美国制造企业代表参会，集中展示企业如何将该项目中学习到的人工智能技术应用于实际业务场景。本次活动也是该学院迄今规模最大的一次线下交流。 论坛的重要环节之一是多场线下参观交流。来自密歇根的医疗影像设备服务和翻新企业 Block Imaging 在其工厂接待了与会者，现场展示公司如何把学院课程中获得的AI和智能制造培训成果直接落地到生产一线，用于提升CT、核磁共振等医疗影像设备的维修和翻新流程。与会者还前往密歇根州立大学稀有同位素束设施（Facility for Rare Isotope Beams）以及 Peckham 等机构，了解不同行业在数字化、自动化和AI应用上的实践案例。 除企业参观外，论坛在校园内还安排了多场主题演讲和讨论。来自麦肯锡（McKinsey）、麦格纳（Magna）、LightGuide 和美敦力（Medtronic）等机构的嘉宾，围绕“物理世界中的AI在制造业的应用”和“AI解决方案规模化落地的挑战”等议题发表演讲，探讨如何将AI从试点阶段推广到更大范围的生产体系中。活动尾声还举办了海报展示环节，密歇根州立大学学生以及来自全美各地中小企业的项目代表，集中展示他们基于学院培训开展的各类实践项目和研究成果。 苹果产品运营副总裁 Priya Balasubramaniam 出席论坛并发表演讲，同时与密歇根州立大学校长 Kevin M. Guskiewicz 进行炉边对谈，围绕AI对制造运营模式的重塑，以及工人在AI赋能经济中的技能转型需求展开交流。Block Imaging 技术培训总监 Katie Runyon 在活动中表示，苹果制造业学院已为其团队带来实实在在的改变：她提到，公司从苹果工程师和密歇根州立大学专家处获得的培训极具实用性，能够直接用于生产车间操作，显著改善团队的工作方式，并提升向医疗机构交付产品和服务的质量，因此公司会持续参与这一项目。 苹果制造业学院于去年正式启动，是苹果此前宣布的5000亿美元美国投资承诺的一部分，该项目面向全美中小企业免费开放，由苹果工程师与密歇根州立大学专家共同授课，帮助企业导入AI与智能制造技术，优化供应链和生产流程。这是目前北美唯一此类学院项目，已通过数十场线下培训支持了超过150家企业，并在不久前新增了线上虚拟课程，以便更多地区的企业参与学习。 查看评论