俗話說知識改變命運，中國對教育是非常重視的，學習平板正是隨著時代發展順應教育需求的産物，經過二十多年的發展，現在已經相當成熟了。市場上常見的學習平板品牌有:科大訊飛學習平板，小度智能學習平板，步步高家教機，希沃網課學習機等，令消費者眼花缭亂，不知所措。那麽消費者
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除了新能源汽车、智能手机，学习机应该是硬件领域，最具增长潜质的一条赛道。 尤其被冠以AI 的定语之后，这个故事想象空间又被放大了。特别是在当下的暑期，AI 学习机卖疯了。 行业宏观层面，2025年第一季度，AI学习机全渠道销量达126.5万台，同比上涨29.4%，销售额40.2亿元，同比上涨15.8%。 其中，作业帮、学而思、科大讯飞、步步高、小猿和小度为销量排名前六的品牌?
OpenAI正式發布GPT-5大模型，距離GPT-4推出已29個月。GPT-5雖仍是當前最全面的模型，但性能提升未與主流模型拉開顯著差距，部分場景甚至被Grok4和Claude+Opus4.1超越。OpenAI強調此次升級重點在于減少幻覺、提升指令遵循能力和降低模型谄媚性，而非單純追求性能突破。與此同時，國産大模型代表星火X1也在7月25日升級，同樣聚焦解決幻覺問題，在事實性幻覺和忠誠性幻覺治理上取得突破。全球頂尖大模型正從"能用"向"好用"轉變，OpenAI和科大訊飛都通過多目標獎勵機制和思維鏈監控等技術手段改善模型可靠性。星火X1已全面賦能教育、醫療、企業應用等行業，在複雜場景任務上滿足用戶核心需求。大模型産業已進入規模化落地關鍵期，中國人工智能産業正從追趕走向領先階段。
博主數碼闲聊站爆料，苹果折叠屏将在明年下半年登场，在苹果折叠屏之后，安卓阵营的折叠屏也调整了方向。 他表示，TOP5厂商不止一家会在明年下半年推出折叠屏新品，其屏幕尺寸、屏幕比例都将全面对标苹果。该博主表示，苹果的硬件整合以及研发能力都非常强，第一代折叠屏就做得非常成熟。 虽然苹果折叠屏推出时间晚于安卓厂商，但是苹果仍然是行业标杆，安卓阵
海尔推出"一机三系统"中央空调解决方案，整合制冷制熱、新风换气和湿度调节三大功能，解决传统家电占用空间、安装复杂等问题。该方案采用自研核心部件和H-AIR智慧平台，能自动监测调节温湿度、洁净度和含氧量，实现24小时恒温恒湿恒净。针对老房用户推出"8小时极速换新"服务，承诺一个工作日内完成核心换装，采用保护性施工流程减少对现有装修破坏。这套创新方案既节省空间和预算，又能一步到位提升居家舒适度，让用户无需操心设备切换，享受无感舒适体验。
?8月5日，在河北秦皇岛的海域上发生了有趣一幕。当天，一家人出海钓鱼，本是惬意休闲的活动，却因爸爸和儿子截然不同的状态，成了网络上的欢乐谈资。 出海不久后，爸爸就出现了严重的晕船反应，一直呕吐不止。而另一边，儿子却仿佛自带“钓鱼光环”，鱼钩频频有鱼上钩，收获颇丰。同船的一位大爷见状，忍不住幽默打趣道:“得感谢你爹打窝打得好。”原来，在钓
2025世界人工智能大会(WAIC)上，科大讯飞展区成为焦点，展示20余款AI产品，呈现技术创新与产业赋能成果。其星火语音大模型支持37种主流语言，效果超越OpenAI Whisper v3，并覆盖130+语种和8万专业词汇。讯飞还举办多语言国际研讨会，汇聚20国30位专家，构建亚欧学术交流平台。作为中国AI领军企业，讯飞坚持自主可控技术路线，打造开放共赢生态，已在新加坡等地建立站点，拥有52.4万海外开发者。从大阪世博会到WAIC，讯飞正推动中国AI技术走向全球舞台中央，展现中国智慧。
?8月5日，浙江台州一位年仅3岁的幼儿因展现惊人运动天赋引发网络熱议。视频中，这位仍穿着尿不湿的幼童在定制双杠上自如翻转，在吊环间轻松摆荡，其协调性与力量感远超同龄儿童，被网友戏称为"先天体操圣体"。 据孩子母亲徐女士介绍，幼童尚未满2岁时便展现出对支撑动作的特殊兴趣，常扶着家具完成类似俯卧撑的姿势。发现孩子运动潜能后，徐女士特意定?
为了更好地阐释这一观点，周鸿祎打了一个生动的比方:在面对危险时，你只需在奔跑，不一定要比熊快，只要比同伴快就足够好。他进一步分析道，在当下这场AI引发的巨大变革面前，许多成功人士容易陷入一个误区。由于过往的成功经历，他们积累了丰富的经验，却也因此容易轻视新出现的事物。 周鸿祎总结称，这种看不起新事物的心态，会让他们缺乏认真学习的动力，进
文章介紹了小熊電器郁金香熨燙機如何幫助現代都市人實現精致生活。該産品通過350kPa高壓蒸汽和110g/min納米蒸汽量，能快速撫平衣物褶皺，實現即熨即穿。配備6檔溫控系統和AI恒溫精控，可針對不同面料智能調節溫度，保護真絲、羊毛等嬌貴面料。180°旋轉手柄和一鍵自清潔設計提升了使用便捷性。産品兼具藝術造型與實用功能，讓熨燙從繁瑣家務升華爲享受生活的方式，幫助用戶在快節奏生活中保持從容優雅的生活態度。
量子机器学习(QML)正成为计算科学领域的研究熱點。传统机器学习面临计算瓶颈和数据处理的局限性，而量子计算凭借其并行处理能力展现出巨大潜力。微算科技提出基于量子纠缠的新型训练算法，通过量子叠加态同时处理多个训练样本，大幅提升训练效率。该算法利用贝尔不等式构建成本函数，能同时优化多个样本误差，避免传统方法中的局部最优问题。量子分类器不仅能处理单一样本信息，还能在量子态中对多个样本进行并行处理。尽管量子计算仍面临硬件稳定性等挑战，但随着技术进步，QML有望在复杂分类任务中展现革命性优势，成为未来科技创新的重要方向。
