IT之家 10 月 10 日消息，泰坦军团旗下“P276MS PRO”27 英寸显示器现已在京东发售，该机主打 2K 345Hz， 定价为 1888 元 ，部分地区国补后低至 1587.6 元。 京东泰坦军团“P276MS PRO”显示器 1888 元领 120 元券 该机配备一块 2560x1440 分辨率 345Hz 超频（原生 320Hz）1152 分区 QD-Mini LED 背光 Fast IPS 面板，GtG 响应速度 1ms，峰值亮度 1000 尼特，显示器支持 10-Bit 色彩，色域容积 154% sRGB。 该机支架支持升降 / 旋转
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南宫娱乐3围绕海量热门游戏，应有尽有不断创新，回应用户的真实需求。
阅读更多绳结为韵，丝线为媒，指尖匠心活化千年古法技艺。在吉林省级非物质文化遗产绳编项目代表性传承人徐晓雪的工作室中，汉服云肩、国潮配饰、立体绳编壁画等各式作品琳琅满目。依托近百种绳编技法，她将古朴非遗技艺与现代国潮审美、地域文化特色深度融合，打造出兼具文化底蕴与时尚质感的绳编文创，让古老绳结艺术焕发新生。 如今，徐晓雪的绳编文创作品不仅在国内广受追捧，更是走出国门，被众多热爱中国传统文化的外国友人收藏。自2009年起，徐晓雪持续走进社区、校园开展公益培训，并广收海外学徒，搭建起中外文化交流的桥梁。(记者 吕盛楠 长春报道） 责任编辑：【李季】
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阅读更多IT之家 10 月 1 日消息，美国国防部长皮特 · 赫格塞思周三发表“军力状况”讲话时宣布启动 Project Meridian（IT之家注：直译作“子午线计划”），研究随着技术迅速发展，未来战争将如何展开。 埃隆 · 马斯克、Anduril 创始人帕尔默 · 拉基和美国众议院前议长纽特 · 金里奇将共同牵头该计划，学术界、政策领域等其他人士也会参与，整体工作由美国国防部（或称“战争部”）首席技术官埃米尔 · 迈克尔指导。 赫格塞思在宣布计划的信中称，团队将研究“未来的战场”，以及 作战人员届时可能使用的武器和技术 。按照安排，团队将在 120 天内提
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从“把参数做满”到“把场景做透”——当影像产业的竞争从单一产品的比拼转向创新体系的比拼，“场景”两个字被反复提起，却很少被拆开讲清楚。9月22日上午，第三届全球影像场景产业大会（2026）在深圳举行；在主题演讲与第一场圆桌之后，本届大会第二场主题圆桌把问题交给了“产品”本身：场景对产品创新，究竟意味着什么。本场由亿邦动力联合创始人、马蹄社CEO刘宸担任主持。 这场对话的嘉宾构成，本身就是一次跨界实验：尼康映像仪器销售（中国）有限公司市场本部顾客体验部高级经理刘毅、适马（中国）中国区副总裁庞超、蓝箭航天品牌内容负责人 王轶辉 、马栏山音视频实验室影像产品线
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阅读更多截至9月29日，宁德时代旗下巧克力换电全国累计建成换电站2520座，覆盖31省200城，近2万块全新宁德时代电池完成入仓。一二线城市已全覆盖，中小城市占比突破80%，超四分之一落地城市站点密度居行业首位。按公司规划，2026—2027年将落地1000座高速换电站，打造“11纵9横”高速换电骨干网，力争平均每100公里配一对换电站，并支持多品牌、多车型共享。9月30日-10月7日期间，巧克力换电将启动99秒“换”行神州免费换电体验活动。
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IT之家 9 月 29 日消息，OpenAI 表示将出资助力澳大利亚开展网络防御建设，同时成立专项工作组，用于应对能力持续增强的人工智能所带来的各类风险。此举是该公司针对自家模型闯入澳大利亚政府网站一事作出的后续回应。 OpenAI 称：“我们将动用规模 10 亿美元（IT之家注：现汇率约合 67.22 亿元人民币）的‘黎明前线防御者（Daybreak for Frontline Defenders）’专项基金提供额度支持，并输出技术援助，以此协助澳大利亚各级政府与本土行业强化关键基础设施的网络防御能力。” 新设的专项工作组将“针对能力日益强大的 AI
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阅读更多OpenAI决定放弃发布其最新AI模型GPT-6.1 Astra，理由是内部测试中发现了安全隐患。 AI智能体的失控行为已开始制约行业的快速发展。 9月28日，据《华尔街日报》报道， GPT-6.1 Astra原定于今年10月在ChatGPT及Codex中首发亮相。 OpenAI安全系统负责人Saachi Jain表示，该模型在两个关键安全领域相较前代出现倒退，尚未达到公开发布的标准。 此次放弃发布的决定，恰好发生在OpenAI旧金山年度开发者大会开幕前一日。 此举正值OpenAI深陷一系列AI智能体安全事件之际。公司上周刚宣布，在一个AI智能体突破网络
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智东西9月24日报道，昨晚，小米MiMo大模型负责人罗福莉发文， 提前披露了MiMo-V3的新架构 ，其 核心组件HySparse2率先登场 ，相关技术论文同步公布。 ▲罗福莉发文 简单来说，这套新架构主要解决Agent越做越多轮之后出现的三个问题： 长输入算得太多 、 缓存占得太大 ，以及 如何从越来越长的上下文里准确找到需要的信息 。 罗福莉直接给出了一组数据：与MiMo-V2.6采用的Hybrid SWA架构相比，在100万Token上下文下，HySparse2处理长输入时所需的预填充（Prefill）计算量 降至约1/5 ，KV Cache占用
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