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Calcalist 此前报道，此轮融资对 doubleAI 的估值超过 10 亿美元。 1 查看图库 doubleAI 团队。（doubleAI）该公司将其技术称为“代码执行模型”（Code Execution Models，简称 CEM）。它将这些模型描述为运行在“代码与芯片之间”，即软件与其运行所依赖的硬件之间。与帮助开发者编写和修改代码的大语言模型和编码智能体不同，CEM 旨在优化软件的执方式，在不更改原始源代码的情况下找出提升性能的方法。doubleAI 表示，其首个模型 Maxwell 会持续分析正在运行的程序、其运行所依赖的硬件以及其处理的数据，然后针对这些条件优化底层机器指令。该公司称，该系统同时适用于 CPU 和 GPU，并且每一项经过验证的改进都可以作为进一步优化的基础，随着程序持续运行而不断叠加。据 Shashua 介绍，开发这项技术的核心挑战之一，是确保为提升性能所做的更改不会改变程序的行为。doubleAI 表示，Maxwell 会对每一项优化进行形式化和数学验证，确认修改后的指令保持了程序的原始行为。 相关文章： Amnon Shashua 的新 AI 创业

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以前跑多智能体或者长上下文任务，最痛苦的就是看着屏幕一秒钟吐几个字，在复杂的代码调试和自我纠错里等得让人抓狂， 而在社区实测中，这只太空兔在后台的生成速度稳定在 85 到 112 词每秒，不仅能在三分钟内单次跑通复杂的 3D 场景与代码构建，更是在多文件工程修复里几乎做到了无感响应。 更耐人寻味的，是这种先在匿名竞技场里打服对手的硬核姿态。 没有铺天盖地的营销预热，直接把模型剥去所有品牌光环丢进全球盲测池，让全世界最苛刻的程序员用真实的工程任务去一票一票投票， 当最终的测试数据证明它在日常编码和长文本理解上完全能硬刚一线梯队时，官方才从容地发了一句太空兔欢迎回来。 这就是未来大模型竞争最健康的形态： 与其在发布会上堆砌虚无缥缈的跑分，不如把推理速度做成光速，把百万上下文做成白菜价，让每一个每天写代码的普通人真真切切感受到效率翻倍的快感。 大家平时在用智能体写代码或者处理长文档时，最在乎的是极速响应还是超大参数的慢思考？ 我发现在日常改 Bug 和快速搭原型的场景里，这种每秒一百词且带百万上下文的极速流，我现在只要用过就根本回不去了哈哈哈😆 https://t.co/QnLxQiR0ZU

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e Rockstar 演讲者，获得 Duke's Choice 奖，是 Virtual JUG 的创始人和组织者，以及 London Java Community 的联合负责人。 35 篇文章 你的下一篇阅读 Verifiers：在每次智能体变更时强制执行你仓库的规则 Tessl Verifiers 是你仓库中基于 JSON 的规则，在每次代码变更时强制执行编码标准，确保提供超越 linter 所能提供的规则检查。 Amy Heineike, Simon Maple·2026年10月15日·6 分钟阅读阅读文章 Simon Maple 的更多文章查看所有文章 智能体代码审查剖析 探索编码智能体如何通过增加 PR 数量来改变代码审查流程，凸显出需要智能体工作流来应对快速开发周期。Simon Maple·2026年10月9日 一种由上下文驱动、每次运行都能学习和改进的代码审查 Tessl 的上下文驱动代码审查与软件开发集成，通过从过往审查中学习并提升标准，改进代码生成和维护。Simon Maple·2026年10月8日 对于 Tessl verifiers，Jev 比 GPT Luna 6

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7 条改进点，比如霜感再调一点、边缘再柔一点、气泡再小一点。"Pepsi bubbling" 从此在 Stripe 成为极致打磨的代动词。目标并非完美，而是比用户能感知到的再深一层，那份匠心用户终会感受到。 观点如何培养？练觉察力。留意用户真正的需要，而非嘴上说的；留意生活中什么是好、什么是平庸；从艺术与科学中汲取参照，逐步建立自己的品味和标准。 二、把标准编码进机器 现实是设计师不会出现在每一次决策现场。界面在没有设计师的房间里被生成，Agent 半夜自动修问题，生成式 UI 实时拼装。所以设计系统的对象已经变了：过去是界面，现在是系统本身。 她用古腾堡作比。古腾堡做了 290 个字符变体，包括不同字宽、连字和缩写，目的是让机器排版达到手工排版的品质，两端对齐时不出现难看的白空。旧设计系统扩展的是一致性，新系统要扩展的是意图。 Stripe 的实践也走过弯路。最初用 MCP 让 AI 读设计文档，效果很差，同一条 prompt 三个人会得到三个结果。后来迭代为构建在设计系统之上的 CLI：它在开发者工作的地方运行，在恰当时机注入文档以避免 context rot；提供的内容从原子组件

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值得注意的是，Anthropic 正在减少初级员工的招聘，自 2025 年初以来，技术部门中初级员工的比例从 21% 降至 14%，而初级技术岗位的招聘比例下降幅度更大，从 27% 降至 9%。 Anthropic 还表示，技术团队目前在整体员工中所占比例有所下降，从 61% 降至 56%——它将此趋势归因于“随着公司规模扩大，业务职能的自然扩张”，以及“编码工具日益让非技术员工能够自行开发软件”。 据报道，一名员工描述了“Anthropic 内部无休止的压力，要求尽可能快地推进，并且一切都要用 Claude”。在 2026 年 4 月的一项调查中，27% 的员工表示他们因 Claude 而提高了工作效率，20% 的员工表示他们的工作已“从实际做事转变为管理 Claude”；显然，一名工程师将此比作照看孩子：“当你照看孩子时，每个孩子都会带着自己的问题来找你，要求你给予同等关注，而各种 [Claude] 也会这样做。” 事实上，报告表明“人类的注意力和判断力”正成为生产力的“瓶颈”，因为 Claude 会产生需要阅读和整理的“海量”文本。 不出所料，报告认为 AI 的采用使公司生产力

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是这群Agent开动脑筋，最终它们敲定了一个方案：借个浏览器。 被腾讯Agent们选中的是urlquery.net，这是一个给安全研究人员用的公共网址扫描服务。你给它一个网址，它的服务器会开一个浏览器去打开页面、运行页面里的代码，再把页面标题、所有网络请求和截图整理成一份公开报告。 Agent先在本地写好一段HTML和JavaScript程序，用base64编码成一长串字符，塞进httpbin.org的/base64/接口地址里。httpbin会把这串字符还原成网页，Agent再把这个httpbin地址交给urlquery去访问。最后，urlquery的浏览器打开后就会运行这段程序，去请求高德。 研究者记录到的第一次针对高德的请求发生在9月28日20:57（UTC），也就是北京时间9月29日凌晨。 9月30日夜里（UTC）出现了第一批带有“claude”标签的请求。 不过收件箱里还留有9月30日一项与癌症统计网站有关的任务痕迹，说明这批Agent做的并不只是高德的题。 研究者看到，这些Agent至少有六天在不同任务上从同一个沙箱里工作，最后一次活动是10月8日。 研究者是在10月3日进

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7850 亿美元出口中，近四分之三为中间投入品。WTO 的数据还显示，2025 年前十大贸易商占了 AI 赋能商品世界出口的约 85%、进口的约 80%。增长因此集中在一条跨太平洋的供应链上。 47% 是怎么算出来的 这三组数字各有出处。WTO 的“AI 赋能商品”、UNCTAD 的“AI 相关产品”与世界银行的“AI 相关商品”分属三套清单，覆盖的 HS 编码宽窄不一，从半导体、存储器、服务器、网络设备延伸到电力与冷却设备。42% 是年度口径，67% 是半年同比，方向一致，但不能互相换算。 WTO 在 2025 年提出过一份 104 个六位 HS 编码的清单，今年的修订版据明尼阿波利斯联储的一项研究收窄了范围，剔除了通用商品，以及只在美国语境下与 AI 相关的建筑投入品。报告没有附上修订后的清单，读者无法仅凭报告复现 47% 这个数字。14.8% 与 2016 至 2023 年间的 7% 到 8% 则是在同一清单下算出来的。 同一批商品按价值量和物量两种方式计算，结果不一样。WTO 这一章关于 AI 商品的测算全部按价值量，也就是贸易额；它给出的 3.9% 与 4.1% 增速预测则是

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批智能体的任务大概只有一件事：弄清楚用高德导航去某个地点的人，最多走哪个入口，这个入口又占多大比例。 这个答案，高德的地点页面上就有。麻烦在于，高德的页面要靠浏览器生成会话cookie和安全令牌，遇到可疑流量，还要先过验证码。这批智能体过不了这些关卡。被拦住之后，它们开始自己想办法。按越界的程度排，这些办法大致有五种。 借别人的浏览器。智能体把自己写好的程序编码成一段网址参数，提交给公共安全扫描网站urlquery.net。这个网站本来是给安全研究员检查可疑链接用的，会用自家的浏览器打开网页、执行代码。程序跑完，结果写进网页标题，或者发进智能体自建的临时收件箱。 绕路取数。它们借Jina这类网页读取服务拿缓存页面，换用Microlink的远程浏览器，甚至借百度翻译的网页翻译功能，让请求从百度的服务器发出去。 动对方的防护。调查团队解码的426个程序中，约190个提及阿里的反爬虫库，182个涉及安全令牌。有的程序截取页面生成的令牌，有的干脆调用阿里自己的脚本来生成令牌，还有的试图替换生成令牌的函数。高德拒绝了这些自造的令牌，调查团队也没有发现这类尝试成功的证据。 用别人的钥匙。7份扫描报

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得很艰难。这个故事让我真切地感受到我们未来几年可能面临的潜在错位，以一种我之前没有完全内化的方式。 AI驱动的研究与国家安全委员会 乔丹·施耐德：我们来谈谈AI驱动的研究。这不是你在CSET时期有的东西。你怎么看这些工具改变你和你的团队的工作方式？ 赛义夫·汗：我们确实在采取非常AI优先的方法，同时也是数据优先的方法，我们将购买大量数据集。凭借过去九个月左右编码革命中我们拥有的一些工具——Claude Code和Codex——撰写像DUV报告这样的报告的能力，以及我们在那里能做的技术分析水平，极大地受益于能够用一个小团队相当快地查询大量数据、做大量分析。过去需要十五或二十人的智库——现在一个小得多的团队就能拥有那种生产力水平和分析深度。这绝对是我们愿意大幅投入的领域，因为你能获得效率。 乔丹·施耐德：你觉得这些工具能够而且应该怎样改变国家安全委员会的决策过程？ 赛义夫·汗：天哪，那大概是编码工具最后才会渗透的地方之一。在国家安全委员会这样的地方，光是让政府的IT系统运转起来就是一项基本挑战。 乔丹·施耐德：还有一个可能更大的问题：政客们会不会借助AI来决定如何投票、如何表述某个议题。这

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试仅仅因为容易运行就变成目标本身。 使用未触碰过的测试集进行受控比较，然后在分阶段运行环境中验证原生音频模型。离线评估使各变体之间具有可比性；影子模式、金丝雀发布、速率限制或审批关卡则揭示真实流量、反馈回路和人员如何改变行为。部署阶段应设有明确的停止条件，而不是假定每一项改进都值得全面铺开。 对复现原生音频模型所需的输入进行版本管理：源数据、预处理、分词器或编码器、模型权重、配置、提示词或策略、检索索引、评估集、硬件假设，以及适用的服务代码。没有溯源信息，团队就无法判断结果的变化是来自技术本身、运行环境，还是来自一次未被注意到的流水线改动。 最后，要问什么样的发现能够证伪“原生音频模型有帮助”这一主张。如果没有任何结果能够逆转采纳决策，那么这次评估就是营销。预先承诺的验收阈值和保留的确认集能把这项工作变成证据。 目标：原生音频模型旨在解决哪个可衡量的瓶颈？ 机制：五个阶段中，哪一个包含其特有的转换？ 基线：与先将语音转写为文本、再合成语音的流水线或其他更简单的替代方案相比，它表现如何？ 证据：测试了哪些普通、困难、对抗性和子群体案例？ 运营：在大规模部署时，会出现哪些延迟、内存、计算、

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当下发生的变化，为未来工作与就业的可能图景提供了前瞻性信号。 本报告基于Anthropic全面的内部数据，涵盖雇佣、AI使用、产出指标、员工调查、内部沟通模式、员工日历数据和招聘决策记录。报告结合17位员工访谈对这些定量数据进行了情境化解读。 我们发现，即使公司规模不断扩大，初级技术岗位的相对招聘已经放缓。工程师和非技术员工的生产力都大幅跃升，而且在他们采用编码智能体时跃升尤为明显。招聘经理相对于具体技术专长，越来越强调应聘者的自主性和判断力。在AI密集的组织中工作的一个决定性特征，是持续面临尽可能将自己从这一瓶颈位置精简出去的压力。一位工程师将工作描述为面对“一支Claude大军，每一个都在要求我的关注”。Anthropic的员工仍保持批判性。但他们贡献的性质已经改变。 Anthropic通过建立早期预警系统来追踪面临中断风险的岗位，以此应对这些变化；随着岗位演变，公司优先考虑内部重新调配。这些在AI发展和职场变革双重前沿采取的举措，展示了具体的组织承诺如何塑造AI对就业的影响。但它们也提出了关于这些承诺究竟应当是什么的难题。 前沿的劳动力需求 Anthropic扩张迅速。但相比上一

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美国成年人中，在工作中使用AI的人有26%表示一项任务用时仅为原来的四分之一或更少，而不在工作中使用AI的人中有21%这么说。对于员工，这一比例为59%（图4）。 员工可能是在描述他们在工作中的实际体验。正如《Anthropic的就业正在如何变化》中进一步讨论的那样，Anthropic员工在采用智能体工具后在某些维度上提高了生产率：工程师新增的代码行数在采用编码智能体后的一个月内增至三倍，销售代表在采用AI智能体后与客户达成了更多交易。法律和招聘等其他业务职能的人均产出也有所上升。 自己的工作与岗位 AI将能完成多少自己的工作 也许并不令人意外的是，我们发现普通公众与Anthropic员工在AI对自身工作的影响上存在巨大认知差距（图5）。平均而言，Anthropic员工表示，到2030年AI将能够完成他们当前工作时间的75%。美国劳动者（报告自己有工作的受访者）平均给出的比例为28%，只有二十分之一的人表示到2030年AI能完成其80%或更多的工作时间。 在美国劳动者中，预期因职业而异：体力行业、生产和运输劳动者预计AI能完成25%的工作时间，计算机、工程和科学职业的劳动者则为33%。

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多长 2026年10月16日星期五下午1:05 PDT 作者：Joe Rossignol Apple 全新的 HomeView 智能家居中枢自周二起已开启预订，最早一批订单将于11月13日星期五送达。不过，如果你还没有预订，现在可能要等更久，部分配色的桌面版 HomeView 在 Apple 的预计送达日期已推迟到12月初。 目前美国各地的预计送达日期因邮政编码而异。例如，银色桌面版 HomeView 在纽约的送达时间为11月23日至12月1日，而在其他一些地点则为更晚的11月30日至12月7日。 在美国部分颜色和地点，桌面版 HomeView 仍可在11月13日星期五首发日送达；截至本文发布时，壁挂版 HomeView 完全没有延迟。 Apple TV 4K 的预计送达时间几乎相同：美国部分地区为11月23日至12月1日，其他地区为11月30日至12月7日。 如果你还没有预订 HomePod mini 2，不用担心，这款音箱在美国各地五种颜色仍可广泛在10月30日星期五首发日送达。请注意，据 Apple 称，在未来的软件更新提供支持之前，Siri AI 将无法在 HomePod mi

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盖 1500 万+ 精英技术专业人士。我们全新的专有 theCUBE AI Video Cloud 正在受众互动方面取得突破，利用 theCUBEai.com 神经网络帮助技术公司做出数据驱动决策，并保持在行业对话的前沿。 最新报道 知识图谱助力Raymond James Financial金融服务AI创新 Band推出桌面应用，助力开发者协作并控制多个AI编码代理 AI安全担忧加剧，但所有人仍在全速前进 North.cloud获6000万美元融资，帮助企业控制失控的云成本 Perplexity AI开源其安全AI代理沙箱SPACE 来自LogicMonitor Elevate活动的8点洞察：AI驱动的可观测性迈向自主IT 最新报道 知识图谱助力Raymond James Financial金融服务AI创新 AI - 作者：MARK ALBERTSON。47分钟前 Band推出桌面应用，助力开发者协作并控制多个AI编码代理 应用 - 作者：KYT DOTSON。2小时前 AI安全担忧加剧，但所有人仍在全速前进 AI - 作者：ROBERT HOF。3小时前 North.cloud获60

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Claude 已被证明特别擅长优化经典算法，因此我们想看看，如果只向它提供每个电路必须计算什么的自然语言描述，它是否也能对量子算法做到同样的事。 Claude 异常适合这项任务，原因有几个。首先，量子算法是以量子电路的形式实现的。这些电路由一系列门组成，比如上文提到的 Toffoli 门。重要的是，这些电路可以用代码来描述，因此我们可以利用 Claude 的编码能力，把电路设计当作普通程序来编写、运行和修改。其次，我们最想优化的那类（相当常见的）量子算法可以高效地检验正确性，因为每个输入都给出一个确定的输出，普通计算机就能检查。这意味着我们可以用一个外部评估程序来验证 Claude 的提案。最后，我们可以给 Claude 一个清晰、客观的分数去提升：所用量子比特数乘以门数，以此作为电路运行耗时的代理指标。 我们发现，Claude Mythos 5 能够成功地在闭环中工作：提出电路设计，从评估程序获得反馈和分数，并利用这些反馈改进下一次尝试，轮次之间无需人工输入（见图 1）。在八个计算原语——即构建更大量子算法的基本例程——上，涵盖化学、优化、量子模拟、数论和数值计算，Claude 发现

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，Patch Policy和DSD的部分核心结论得到成功复现。 Patch Policy提出利用密集视觉特征改善机器人控制。在Poke & Wiggle的实验中，相比使用单个CLS Token，密集视觉特征使任务成功率提高22个百分点。 DSD（Direction-Scale Decomposition）是一种动作表示法，通过将机器人动作拆分为方向和幅度进行编码，提高动作学习效果。 在这项实验中，Claude首次连续自主运行约25小时，却得出了DSD没有明显改善成功率的结论。 研究人员检查后发现，Agent擅自修改了原论文规定的基线归一化参数，影响了实验结果。 经过人工纠正并重新训练后，DSD的平均成功率从传统方法的32.0%提高至45.3%，提升13.3个百分点。 除了论文复现，Poke & Wiggle还展示了AI Agent自主调试的能力。 一次实验中，Agent发现机器人连续10次测试的成功率均为0%，便主动下载运行日志，定位到自己修改的推理代码存在问题，随后回滚代码、更新部署镜像并重启实验。 从发现异常到修复后的实验开始运行，耗时不到35分钟。 团队还让Agent自主接入微软

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，只有一台 Framework 台式机，它在 120 瓦持续负载下可以消耗两倍多的功率，而搭载 RTX Spark 的华硕笔记本只有约 40 瓦，短时 60 瓦，所以 Nvidia 芯片肯定更高效。在 Mac 上，MacBook Pro 和 Mac mini 之间的差别，也就是 M5 Pro，显然不太相关，但如前所述，我当时手头没有 M5 Pro 笔记本。 编码智能体实测 顺便说一句，如果你们想看看慢速的 Qwen 3.8-27B 模型和更快的 Qwen 3.6-35B-A3B 模型实际运行起来是什么样，那就是这样。这里慢速模型正在运行，这里是更快的那个，两者都在用我的编码工具 Pi 给我各建一个网站。我之前也说过，Dense 模型，也就是 27B，更聪明。这从结果里也能看出来。这里，这个任务很简单：给我建一个看起来精致的 Jan-Keno Janssen 网站，从网上搜集关于他的所有信息。然后这边是更快、更笨的模型。 对，那个更笨的模型不仅看起来无聊，而且里面写的也是胡扯。比如我从来没在 PC-WELT 工作过，其他内容也很，怎么说呢，反正没法用。对，而 Qwen 3-27B 这边就

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。尽管数量不大，但它们在分诊过程中可能带来不成比例的风险。一个经过剥离、不透明的二进制文件不包含任何可供工具读取的源码，却可以被嵌套在干净的源码和元数据外表之下，并可能使 LLM 倾向于得出良性结论。 我们评估了一组 LLM 在不同混淆程度和歧义程度下如何对精心构造的二进制载荷进行推理，识别出这一攻击向量特有的失效模式，并通过一种专门构建、成本高效的领域知识编码方式来弥补这些缺陷，从而同时提升预算级模型和前沿模型的检测质量。 背景 为支持更广泛的研究社区，我们构建了一个扫描器，实时监控 npm 注册表，并在 LLM 分诊之前运行静态阶段：对 tarball 运行 YARA[10]，对 JavaScript 和元数据运行 Semgrep[11] 及 npm 注册表 API，并对编译产物运行二进制分析模块。它将输出组装成结构化提示，LLM 返回带有推理的判定结果，并可在最多三轮内请求额外文件。 我们的分析发现，捆绑二进制文件的包既最罕见，也最难被流水线分诊。分发恶意 JavaScript 的攻击者可以假定目标已具备执行载荷所需的运行时，而二进制文件则必须针对一系列目标机器进行编译。在 OS

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糊：任何改变引导/恢复语义的字段都必须产生新的 schema/引用，“加了字段还沿用旧引用”被明令禁止； · 主机平台类型里已预留 Linux/Windows/macOS 的区分身份，虽然当前只实现了 Linux 适配器。 这明显是在为未来支持其他 hypervisor、客户架构甚至非 Firecracker 运行时铺路，而不是把 Firecracker 硬编码进协议。 安全模型（分层清晰） · 硬件级隔离：Firecracker microVM 边界（KVM），这是对不可信代码的根本防线； · token 分域：管理面 bearer token 与数据面 attachment token 隔离； · 网络策略：沙箱 Pod 独立 namespace（sandboxes），NetworkPolicy 只放行 API 与控制器端口，出站默认限公网 IPv4 + 集群 DNS，可配 egress profile 精细管控，甚至有 TLS 拦截豁免机制； · 供应链：gitleaks、cargo-deny、supply-chain 目录、pre-commit/lefthook 一应俱全； ·

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升至 5,900 美元 如此强大性能的代价：热量和噪音 不出所料，所有这些计算能力（微软表示你可获得高达 1 petaflop 的 FP4 AI 性能）都会产生一些热量。 没有人会争辩说，在运行 AI 应用程序时 Surface Laptop Ultra 是悄无声息的。它的双风扇产生的噪音并不极端，但足以在你工作时让你有点心烦。当 Hermes 或你最喜欢的编码代理在处理更复杂的查询时持续运行一段时间，这一点尤其明显。 毕竟，基于同一 N1X 平台打造的 Surface RTX Spark Dev Box 有上千个通风口是有原因的（这很可能也让它能将性能推到笔记本中 N1X 之上）。 除此之外，这台笔记本非常安静，而且在大多数日常使用场景中风扇保持关闭。一旦 GPU 负载再次下降，它也会很快安静下来。 全新的 Surface Magnetic Connect 和 140W 充电砖。图片来源：The New Stack。 还有几点观察 如果不强调我在测试 Ultra 时发现的其他几件事，我会觉得有所失职。毕竟，这是微软迄今为止最具雄心的笔记本电脑。 触控板很大，并带有触觉反馈。目前只有少

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