文章核心观点 - 一篇非科学的对比测试显示，在2012年的老旧硬件上，Windows 11在绝大多数性能测试中表现垫底，而Windows 8.1成为意外赢家[1] - 测试结果凸显了Windows 11在老旧硬件上资源占用高、运行效率低的问题，但测试条件对现代操作系统不公，无法代表其在主流硬件上的真实体验[33] 测试背景与方法 - 测试由YouTube博主TrigrZolt进行，对比了Windows XP、Vista、7、8.1、10、11六代系统[1] - 测试硬件为6台2012年发布的联想ThinkPad X220笔记本，配置为酷睿i5-2520M处理器、8GB内存、256GB机械硬盘[3] - Windows 11通过绕过官方限制的方式安装在该老旧硬件上，而该硬件本身并不在Win11的官方支持列表中[5] 系统性能测试结果 开机速度 - Windows 8.1开机速度最快，Windows 11垫底，且开机后存在明显卡顿[6][8] 存储占用 - Windows XP安装测试软件后总占用空间仅18.9GB，表现最佳[9] - Windows 11占用37.3GB，但并非最差，Windows 7占用44.6GB，Windows Vista占用37.8GB[9] 内存管理 - 空闲状态下，Windows XP仅占用0.8GB内存，Windows 11平均占用3.3GB，峰值达3.7GB[11] - Windows 11后台常驻大量服务，包括遥测功能，导致内存占用高[11] 浏览器多开测试 - 在内存占用达到5GB前，测试各系统能同时打开的浏览器标签页数量[14] - Windows 8.1以252个标签页的纪录大幅领先，Windows 11仅能打开49个，甚至不如能打开50个的Windows XP[16] 续航与媒体处理 - 电池续航测试中，Windows 11最先关机，但所有系统续航差距仅两分钟左右[17] - 音频导出测试，Windows 11排名第五，仅优于出现异常的Vista[19] - 视频渲染测试，Windows 11垫底，Windows 10第一，XP和Vista因无法运行测试软件被淘汰[19] 软件启动速度 - 在文件资源管理器、画图、计算器、Adobe Reader、VLC播放器五项应用启动测试中，Windows 11速度全部垫底[21] 网页与文件操作 - 网页图片加载测试，Windows 11获得第三名，但在其他网页加载测试中重回倒数第一[24] - 文件传输测试，Windows 11获得第二名，仅次于Windows 10[26] - 恶意软件扫描测试，Windows 11排名第四，冠军是Windows 7[26] 基准测试 - CPU-Z测试：Windows XP单核性能冠军，Windows 7多核性能榜首，Windows 11单核成绩略高但多核表现不佳[27] - CrystalDiskMark测试：Windows 11与Windows 10并列第三，冠军是Windows XP[29] - Cinebench R10测试：单核项目Windows 8.1夺冠，Windows 11排第四；多核项目Windows 11以微弱优势险胜Windows 10，避免垫底[31] 测试总结与讨论 - 纵观全场测试，Windows 11未在任何项目中获胜，测试博主将总冠军授予Windows 8.1，称赞其运行速度和系统稳定性[33] - 测试硬件过于老旧，且使用机械硬盘，严重限制了Windows 11等现代系统的表现，若使用主流硬件（如NVMe固态硬盘）结果可能反转[13][33] - 即便在相同不利条件下，Windows 10的表现也远好于Windows 11，这一点让微软难堪[33] - 测试引发网友对Windows 8.1的“平反”，认为它是最后一个未预装臃肿软件的系统，其优化努力意外使桌面版运行飞快[34][35]

社交媒体用户互动与内容传播 - 一篇关于网店客服与自称北京大学客户的对话截图引发广泛讨论，单条评论互动量超过1063条回复 [8] - 该内容衍生出关于“北大不包邮”的幽默评论，获得超过10万次点赞 [8] - 围绕名校身份、职业选择等话题的讨论持续发酵，相关回复点赞数从数千到数万不等，显示了话题的高传播性 [8][9] 消费者行为与电商平台体验 - 用户提及拼多多（pdd）的退款服务，将其作为日常消费的参照 [23] - 客服与消费者的对话场景揭示了线上零售中客服沟通的即时性与复杂性 [1][4][5][6] 内容创作与读者互动模式 - 网络作者与读者在凌晨时段保持互动，作者在03:45回复读者关于剧情点梗的请求 [58] - 读者对作者文笔表示赞赏，认为其描写“让人仿佛身临其境” [31] 职场沟通与代际认知 - 年轻员工就“对领导说辛苦了是否合适”寻求网络建议，相关评论获得2.5万点赞，反映了职场沟通礼仪的困惑 [64] - 用户评论表示已到能“理解”父母和年轻一代双方想法的年纪 [80] 健康与生活方式话题 - 有用户分享健身时因饮食（红薯）导致尴尬经历的具体细节，引发共鸣 [33] - 关于阿尔茨海默症患者力大无穷的描述获得讨论，有评论称需两名保安才能按住 [12][14] - 针对户外运动（鳌太线）安全，出现“山顶没有卖烤肠的山一律不能爬”的戏谑总结，被称为“肠生不死定律” [18][19] 人际关系与社交礼仪 - 用户将给朋友的结婚份子钱比喻为“分手费”，因朋友婚后关系疏远而感到困扰 [40][41] - 关于婚礼习俗（结婚当天来姨妈）的讨论引发幽默建议，相关评论获4154点赞 [27] 科技产品消费与用户心理 - 用户将苹果手机从iPhone 3更换到iPhone 17，评论区用隐喻讨论产品迭代与性能变化，相关回复获6581点赞 [51][52] - 存在“买了新东西后，旧物突然变好用”的消费心理描述 [78] 宠物与动物观察 - 对动物园鱼类外形（眼睛鼓、身体弯）的观察，被幽默地类比为人类不良坐姿导致的问题，评论获1万点赞 [71] - 松鼠因冬季囤积脂肪被形容为“健康肥硕又灵活的...大便”，该评论获1.2万点赞 [73]

公司动态 - 小米汽车于1月9日完成了全国首台定制服务车型小米SU7 Ultra竞速红的交付，车主为北京孙先生，选择了极夜黑与冰河蓝双色内饰 [1] - 小米汽车定制服务于2023年9月推出，首批提供26项个性化配置选项，涵盖外观、内饰、细节标识等多个维度 [2] - 定制服务首期覆盖小米YU7 Max和小米SU7 Ultra两款高端车型，服务定金为80000元人民币 [2] - 定制服务以每月限量40台的方式开启为期一年的试运营 [2] 行业与战略 - 公司创始人雷军表示，定制服务以往是百万豪车才有的配置，公司旨在让售价二三十万人民币的车型车主也能享受此项服务 [2] - 公司承认定制服务在运营上很辛苦、很不容易 [2]

文章核心观点 - 生成式AI的普及导致传统课后作业和笔试等评估方式失效，教育行业面临评估模式变革的迫切需求[2] - 利用语音AI代理进行规模化口试，是应对上述挑战的有效且经济可行的创新解决方案[4][5] - AI口试系统不仅能以极低成本实现大规模实时评估，还能通过多模型评审和结构化反馈，更精准地检验学生的真实理解与能力，并反哺教学改进[13][14][29][30] AI对传统教育评估的冲击与挑战 - 学生利用LLM（大语言模型）完成作业的质量异常提升，但被随机提问时却无法解释自己的作业内容，表明传统书面作业已无法有效评估真实能力[1] - 在小组项目中，学生可利用Gemini 3.0、NotebookLM等工具生成无破绽的演示文稿，即使未参与项目也能进行完美展示，教师难以分辨[2] - 传统通过课后作业衡量学生理解程度的旧模式已经彻底失效[2] 口试作为评估新方案的价值与障碍 - 口试能要求学生进行实时推理、灵活应用知识并为自己决策辩护，且没有LLM辅助，能更真实反映学生水平[3] - 口试规模化落地的核心障碍是后勤协调困难，例如协调36名学生的考试时间已具挑战，班级规模扩大十倍后问题将更严峻[4] AI口试系统的设计与实施 - 采用ElevenLabs的对话式AI平台构建“语音口试智能体”，其基础版AI考官仅需几分钟即可搭建上线[5] - 系统关键功能包括：利用动态变量传入学生个性化信息实现“个性化口试”[6]；采用多子Agent协作的工作流设计，防止对话偏离轨道并使调试可控[7][12] - 具体口试流程分为两部分：围绕学生结课项目细节提问[9]；随机抽取课程案例进行现场分析提问[10] - 工作流由三个子Agent组成：身份验证Agent、项目讨论Agent、案例讨论Agent[11][12] AI口试的成本与效果数据 - 在36名学生的实践中，总成本为15美元，人均成本0.42美元（约人民币2.9元）[13][14] - 若采用纯人工口试，需2名考官，总工时30小时，按助教时薪25美元计算成本高达750美元，教授时薪成本更高[14] - 9天内完成全部口试，平均耗时25分钟，每场对话平均交互65轮[13] - 三个AI模型评分一致度达89%（误差在1分以内）[13] - 口试时长与得分完全不相关（相关系数r = -0.03），耗时最短的9分钟考试获得最高分19分（满分20分），耗时最长的64分钟考试仅得12分[13][31][32] 多模型评分委员会机制与效果 - 采用Claude、Gemini、ChatGPT组成“LLM评分委员会”，模型先独立评分，再互相参考评分和理由进行修正，最后由Claude担任主考官生成最终评分[22] - 第一轮评分一致性差：三个模型评分完全一致为0%，仅23%的评分误差在2分以内，最大平均误差接近4分[22] - 模型初始打分风格差异大：Gemini平均分17.0，Claude平均分13.4，OpenAI平均分14.0[22][23] - 进入审议环节后，评分一致性飞跃，Gemini在参考其他模型依据后平均分下调2.0分至15.0分[23][24] - 在不同考核维度上，模型评分一致率不同：“问题框架设计”和“评估指标选择”维度一致率达100%，“实验设计”维度一致率仅57%，后者反映了学生回答本身存在模糊性[26][28] AI口试系统的优势与教学反馈 - AI系统能自动生成包含“优点/不足/改进行动”的三段式结构化反馈，并直接引用学生原话作为证据，其反馈质量远超人类水平[29][30] - 通过考点成绩分析，精准暴露教学漏洞，例如“实验设计”考点平均分仅1.94分（满分4分），远低于“问题框架设计”考点的3.39分，促使教师意识到课程中A/B测试方法论讲解过于仓促[30][31] - 具体分数分布显示：8%的学生（3名）在“实验设计”考点得0分，42%的学生（15名）得2分，无人得满分4分[31] 实践中的问题与优化 - 初期选用声音过于“吓人”，优化方向是进行A/B测试，优化理解体验而非强调权威感[16][17] - AI曾一次性提出包含4个问题的复合问题，增加学生认知负荷，优化方案是在Prompt中规定一次只提一个问题[18] - AI在重复问题时擅自改写问题，导致题目变更，解决方案是要求AI在重复时必须逐字复述[19] - AI不给学生思考时间，将短暂沉默视为没听懂，优化措施是延长触发追问的超时等待时间从5秒至10秒[20] - LLM无法保证真正的随机性，例如在案例选择中“Zillow”被选中的概率异常高达8%，解决方案是将随机性逻辑从Prompt转移至代码层面实现[21] 学生反馈与未来展望 - 学生问卷调查显示：仅13%的学生更喜欢AI口试，57%倾向于传统笔试，83%认为AI口试比笔试更有压力[33] - 但同时，70%的学生认同AI口试能更准确地检验他们的真实理解水平，这是所有调查选项中认可度最高的一项[33] - 课后作业时代已经落幕，退回传统线下考试是技术倒退，教育需要能奖励真正理解、决策和实时推理能力的评估方式[35] - AI使得曾经因规模问题被淘汰的口试重新变得规模化、可落地，且系统可开放给学生用于反复练习，因为考题是实时生成的[36] - 核心思路可行，但执行细节仍需迭代优化[35]

转自：喵大白话 咪咪啊你这何止是擦了哈哈哈哈哈 非得花个钱再扔是吧哈哈哈 cr：dy@退休冯老师 cr：dy@没什么好遗憾的- 雪地穿短袖也是狠人 3 will 19 A P 1957 18 g Hua 找大爷帮补 董 %公众号·喵大白话 cr：dy@没想好叫啥 挺浪漫的一司机还选了粉红 战绩可查：拐杖-1 橘子-6 紧急撤回一个恶评 下午3:32 下午3:38 爸 这是哪? 台 荒山野岭的. 不要把自己置于危险 中, o 学校 爸 噢, 还满美的 % 公众号 · 喵大白话 cr：dy@瓦斯不爆炸 可把咱奶都给气无语了 | 俺奶大半夜的收到信息和 晚上9:43 D 电话轰炸 ··· 求你了 晚上9:43 D 我等你一个多 小时 看来司机终究是错付了 这谁听了不酥麻 晚上9:44 D 『培申话 Cr; dy@香香香哪 本地系统那叫一个地道儿 cr：xhs@Cadong 内心OS：爱咋咋别来烦 cr：xhs@月入三千的小比 狡猾程度堪比火锅里的宽粉 cr：dy@Helen英语碎碎念 蛋白都不吃有点挑食啊 ia t and the state c r：d y @ 魔 丸 小 新 找了半天宝宝 好险差点就要ace了 ...

项目背景与规模 - 英国政府将覆盖170万公务员、管理1890亿英镑（约合人民币1.78万亿元）养老金资产的公务员养老金系统（CSPS）运营权授予外包巨头Capita [1] - 该项目合同金额高达2.39亿英镑（约合人民币22.6亿元），被官方称为“英国公共部门史上规模最大的养老金系统迁移项目” [3] 系统上线与故障表现 - 新系统于2025年12月1日正式上线，但上线第一天即出现全国范围的IT故障 [3] - 故障表现为大量低级问题，包括密码和用户名被识别为不存在、登录页面死循环跳转、链接点击无反应或互相套娃、页面显示测试文本等，用户评价其像未完成的测试版 [4] 公司的应对措施与用户反馈 - 面对系统故障，Capita项目负责人在12月17日的邮件中建议用户，若非紧急问题，请等待几周后上线的AI聊天机器人，以便公司集中精力改进系统 [5][6] - 此回应引发用户强烈不满，社交媒体上的共识是用户不需要AI，只需要一个能正常工作的网站 [7][8] - Capita将问题部分归因于上线初期访问量远超预期，大量用户仅为确认数据而登录导致系统被“挤爆”，并建议用户除非紧急，否则等待春季年度对账单发布后再访问 [8] - 截至1月6日，公司公布已有超过8.3万名用户完成注册，并已投入超500名全职员工处理因系统迁移产生的大量积压咨询 [9] 公司的未来规划与愿景 - Capita描绘了宏大的未来蓝图，计划打造“以AI为核心”的超大规模服务体系，包括实时追踪业务进度和线上退休规划管理等功能 [7][10] - 公司计划在3月前上线一套“直觉化数字工具”，并承诺随着系统成熟，将通过更多自动化与AI提升处理准确率和速度，减少用户对邮件和电话的依赖 [10] 项目影响与信任危机 - 用户批评该项目似乎只为满足12月1日上线的KPI，而牺牲了产品质量，并对自身养老金能否正常发放表示担忧 [10] - 用户指出决策过程缺乏透明度，并认为如果事先征询养老金计划成员的意见，他们不会选择让Capita管理该计划 [10] - 舆论认为公司试图将责任推卸给外部因素，而非问责负责交付的经理，导致用户信任严重受损 [9][10]

内存条价格暴涨现象 - 海力士和三星的256G DDR5服务器内存条单根价格超过4万元，部分高达49999元/根 [1] - 按一盒100根计算，价格接近500万元，其价值被形容为超过上海不少房产 [1] - 电商平台显示，标价49999元的海力士或三星256G DDR5服务器内存条已售出数百至上千件，显示市场存在实际交易 [3][4] 内存芯片价格飙升的驱动因素 - 全球AI算力需求激增导致内存半导体严重供不应求，内存芯片价格飙升 [7] - 三星与海力士已向服务器、PC及智能手机用DRAM客户提出涨价，2024年第一季度报价较2023年第四季度上涨60%-70% [7] - 市场研究公司DRAMeXchange将第一季度服务器用DRAM固定交易价格涨幅预期上调至60%至65% [7] 供需失衡与行业动态 - 内存厂商正集中精力生产HBM3E，导致服务器DRAM产能遭受积压，供需鸿沟拉大 [8] - 谷歌和微软等公司拓展基于推理的AI服务业务，推动服务器通用DRAM需求激增 [8] - 正在为客户开发ASIC的博通增加HBM3E订单，进一步加剧了DRAM短缺 [8] 市场接受度与厂商底气 - 半导体行业人士表示，客户清楚三星和SK海力士短期内很难迅速提升产能，因此预计客户会接受大幅涨价 [7] - 大型客户认为可以承受AI基础设施所需支出，不太可能强烈反对DRAM价格上涨，因其更看重实现基于推理的AI盈利 [7] - 存储龙头大幅涨价的底气，来自对服务器DRAM短缺问题日益严重的预期 [8]

转自：喵大白话 老板：鸟都不鸟！哈哈哈哈哈 cr：dy@好饭无人来拼 修复得好像也有点道理呢 cr：dy@肥宅哥哥 整个过程甚至还有航拍哈哈哈 cr：dy@foxcat.白菜 是要穿同款鞋才给上地铁吗 喵还以为是什么新品种香蕉 又涨知识了 The The APPEALING AND GREAT TASING EXTI EXTRALARGE FRUIT BRING YOU H 兔子翻白眼什么说法? 偶然间翻到的豆角种子,兔子吃了会翻白眼吗?#豆角 #兔 2 公众号 · 喵大白话 子 #农学类 种子半黑半白,向兔子翻白眼 ♡ 3781 作者赞过 长这样 昨天 15:20 黑龙江 回复 00 23 3 4 5 中 六 日 后 谁家孩子的爱车被拖了 cr：dy@ 热心市民•᷄ࡇ•᷅小张 也可以是娃哈哈哈 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 （这个原来还有那么大瓶的吗？） d the the De 大家都在搜: 营养快线大瓶1.5升Q ୮ × 843条评论 你这是营养高铁吧 ® 224806喵大 DE 昨天20:28 · 陕西 回复 cr：xhs@徐拖沓兼 它是不是在出片哈哈哈哈哈 昨天 15:20 黑龙江 回复 0 cr：dy ...

文章核心观点 - 文章核心围绕菲尔兹奖得主陶哲轩与其子女Riley Tao的公开对谈展开 对谈主要探讨了人工智能如何与人类科学家协作以加速科学进步 并提出了人机协作的新范式[1][2][24] - 文章同时报道了陶哲轩子女William Tao在2025年宣布选择非二元性别身份并改名为Riley Tao的事件 引发了公众关注[2][3][11] 陶哲轩子女Riley Tao的个人情况 - 陶哲轩与妻子Laura育有一子一女 儿子原名William 女儿名Madeleine[9] - 2025年 William Tao正式宣布选择非二元性别身份 并改名为Riley Tao 陶哲轩对此表示完全尊重与支持[11][13] - Riley Tao是SAIR基金会的主持人 一名大二学生 新型作家 关注科学与人工智能领域[14] - Riley Tao创作并希望推广一部青少年奇幻题材小说 主题涉及跨性别高中生发现自我身份 此外还创作过关于跨纬度生物遭遇职场歧视的短篇科幻小说 显示其对跨性别议题的关注始于2022年[21][23] SAIR项目背景 - SAIR全称为Science & AI Research Foundation 是一个致力于推动科学研究与人工智能协同发展的国际科研机构[27] - 该机构由陶哲轩等科学家领袖共同发起 其成立的部分原因是联邦科研预算的削减[27] - Riley Tao承担了SAIR在媒体上的许多推广工作[28] 人工智能与人类科研协作的新范式 - 陶哲轩将人工智能比喻为喷气式发动机 动力强大但不可靠 需要被装入“飞机”并辅以工程、验证和规则才能安全有效地发挥作用[31][34] - 人工智能正在改变数学研究等领域的游戏规则 陶哲轩本人在研究中频繁使用人工智能进行文献检索、编写代码和运行实验[36] - 新的协作范式是：人工智能负责高速探索和试错 人类则负责最终的判断、抽象与推广[37][38][44] - 人工智能的本质被描述为一种概率性猜测机器 其输出需要经过“过滤系统”的检验 在数学领域 这套系统是形式化验证 此思路可应用于其他科学领域[46][49][51] 人工智能在科研中的具体作用与局限 - 人工智能擅长在庞大的可能空间中进行探索和试错 例如陶哲轩与谷歌DeepMind团队合作 使用AlphaEvolve探索“nodum set”的结构问题 人工智能在参数规模较小的情况下提供了聪明的构造方案[42] - 人类科学家能从人工智能有限的输出案例中理解背后逻辑 并将其抽象、推广为适用于任意大规模参数的通用构造方法 最终完成完全由人类证明的论文[42][45] - 人工智能无法自动证明定理 其真正价值在于承担传统研究中极其昂贵却又重要的探索工作[40][42] 对人类与人工智能关系的展望 - 陶哲轩引用经济学“比较优势”概念 认为未来不是人工智能超越人类 而是各自发挥相对优势进行协作 人工智能的优势在于处理海量信息与跨领域筛选 人类的优势在于跨领域的抽象、迁移与从少数例子中顿悟规律[53] - 人工智能能降低参与高端科研的门槛 将复杂问题拆解为子问题后 普通研究者和业余爱好者均可借助人工智能参与探索或验证[55] - 未来的科研突破可能源于人类智慧、人工智能能力与大规模协作三者的乘积[56] - 陶哲轩对人工智能在国际数学奥赛中夺金持冷静态度 认为一旦“刷爆”基准测试 人工智能可能只是在学习如何应试 而非解决真实、混乱、开放的科研问题 关键是将成熟的人工智能技术打磨成嵌入真实科研流程的工具[57][60][62][63] - 未来十年、二十年的核心议题是人类与人工智能如何根据各自特性进行分工协作[65]

黄仁勋在CES 2026上的核心观点与行业洞察 - 黄仁勋在CES 2026上的核心主题围绕物理AI展开，包括机器人和自动驾驶，并将机器人定位为“AI新移民”，以解决人口结构问题并承担人类不愿从事的工作 [10] - 黄仁勋预计“今年内”就能看到在移动能力、关节活动度与精细动作技能上达到人类水平的机器人 [12] - 黄仁勋将AI基础设施定位为“AI工厂”，认为这是一种前所未见的新型基础设施建设，持续将电力、芯片和数据转化为智能产出 [35] 机器人产业的展望与挑战 - 从人口结构看，已无法支撑理想的经济规模，需要“AI新移民”机器人来助力生产车间 [10] - “机器人革命”将推动经济发展，经济增长又会创造更多就业岗位 [11] - 未来大量岗位不会被AI取代，但制造业等领域的体力蓝领岗位可能会消失 [11] - 当前机器人通常只有视觉感知，必须具备触觉能力，相关精细动作技能的研发难度极大，但行业正在积极推进技术突破 [13] 自动驾驶领域的战略与布局 - 英伟达发布了全球首款开源、大规模的自动驾驶视觉-语言-行动推理模型Alpamayo 1 [15] - 英伟达与特斯拉FSD的核心区别在于定位：英伟达不生产自动驾驶汽车，而是为所有想要研发自动驾驶汽车的企业提供完整的技术栈与全套解决方案 [16] - 英伟达打造了三大核心计算平台：用于模型训练的训练计算机、用于算法验证的仿真计算机以及部署在终端的机器人计算机（车载计算平台），并为这三大平台配备了完整的软件栈 [17] - 客户可根据需求灵活选择使用全套方案、部分模块或某个组件 [18] - 英伟达的合作覆盖行业上下游，客户包括特斯拉、Waymo、小鹏汽车、Nuro、Lucid和Uber等 [19] - 英伟达奉行全面开源的策略，目标是赋能全球自动驾驶产业，所有具备移动能力的载具都应实现自动驾驶 [22] - 全球道路上有超过10亿辆汽车，未来10年其中将有数亿辆具备强大的自动驾驶能力，该领域很可能成为未来十年内规模最大、增长最快的科技产业之一 [20] 游戏显卡与消费级市场的动态 - 在CES 2026上，英伟达没有发布消费级游戏显卡 [24] - DDR5内存价格暴涨，SSD价格同步攀升，部分零售渠道中RTX 5090的售价甚至逼近4000美元，显卡价格遭受内存成本上升和供应紧张预期的“双重挤压” [25] - 针对增加旧款显卡产量以应对市场的方案，黄仁勋回应“有这种可能”，并考虑将最新一代的AI技术移植到上一代的GPU产品中 [25][26] - 最新的DLSS 4.5会导致旧款显卡性能大幅下降，下放AI能力需要付出不小的研发成本 [27] - AMD高管也透露，AMD或计划复产旧款AM4接口桌面处理器以增加市场供应 [29] AI游戏与图形技术的未来 - 英伟达在CES 2026上推出了全新的DLSS 4.5版本和增强版多帧生成模型 [31] - 黄仁勋认为未来的图形技术发展方向是神经渲染，本质就是DLSS，并预计未来将具备生成几乎任何风格图像的能力，能以每秒500帧的速度呈现照片级画质 [31] - 未来的渲染方式很可能是在更少但质量极高的像素上执行更多AI运算 [32] - 未来的视频游戏本质上会充满AI角色，每个角色都会拥有自己的AI并通过AI进行机器人式动画驱动，游戏的真实感将在未来几年大幅跃升 [32] AI基础设施与内存供应链 - 当前高带宽内存供应紧张，现有HBM容量远不足以支撑GPU运行需求，且内存瓶颈只会愈发严重 [36] - 英伟达提出了“新型存储内存平台”概念，并定位为“全球最大记忆体买家之一”，是横跨HBM、GDDR与LPDDR的关键需求引擎 [36] - 随着AI工作负载规模急速扩大，对内存的需求已是系统层级的竞争 [36] - 英伟达是全球首家且在短期内几乎是唯一的HBM4主要用户，已与主要内存供应商建立高度紧密的规划机制，直接协同规划产能，确保新产品量产节奏与平台发布同步 [36] - 各家HBM供应商正在为英伟达全面扩产，且产线“全部表现非常好” [36] 其他重要动态 - 黄仁勋在CES 2026后出席联想Tech World活动，与杨元庆共同宣布“联想人工智能云超级工厂”，英伟达最新发布的Vera Rubin将是该合作的重要组成部分 [6] - 黄仁勋在IEEE颁奖现场领取了2026年IEEE荣誉奖章，IEEE授予该奖以表彰其领先行业数十年的前瞻布局能力和对创新的不断坚持 [7][8]