儿童护眼小课堂：让孩子远离近视
6月6日全国爱眼日到来，跟随小熊猫团团一起踏上护眼知识探索之路！从过度使用电子设备到掌握"20-20-20"护眼法则、坚持每日户外活动2小时、维持适当读写间距、按时进行视力检测，帮助孩子在寓言故事中自然习得爱眼护眼的良好行为。共同呵护清晰视界，发现更精彩的世界。 作者：王澳颖 崔淼 杨晓平 马张芳 王晶雪 画面来源：首都医科大学附属北京同仁医院
华为发布AIDC解决方案，构建AI算力坚实基础
2026年6月4日下午，在第12届中国（上海）国际数据中心产业展览会期间，华为数据中心能源技术论坛成功举办。论坛聚焦智算基建发展，围绕AIDC供电、模块化建设、锂电安全、全场景解决方案等前沿议题展开深度研讨，并正式发布了华为AIDC解决方案。活动现场CDCC（数据中心工作组）组长、数据中心国标主编钟景华在致辞中指出，数据中心基础设施是智能世界的物理基石，华为作为涵盖从核心部件、服务器到基础设施的综合性科技企业，将在保障数据中心安全运行方面发挥关键作用。CDCC组长、数据中心国标主编 钟景华华为中国数字能源
AI速递：ChatGPT解锁持久记忆、NVIDIA祭出5500亿开源巨兽、Claude代码自主率破80%
AI领域今日掀起技术新浪潮：ChatGPT解锁「持久记忆」功能，NVIDIA推出5500亿参数开源大模型，Claude已能自主生成80%的代码。准备好了吗？让我们聚焦今日最关键的6条AI资讯。1 OpenAI 为 ChatGPT 推出「Dreaming」记忆系统ChatGPT 彻底告别「金鱼脑」——OpenAI 推出代号「Dreaming」的全新记忆框架，能在后台自动跨会话学习用户偏好与上下文，并持续刷新陈旧信息。用户现在可通过新增的「记忆总览」页面查看和管理这些记忆数据。目前已向美国 Plus/Pro
AI 前沿：ChatGPT 记忆进化/Lindy 全线切换 DeepSeek/Ideogram 4.0 问世
点击上方蓝字关注我们01ChatGPT 记忆系统迎来重磅革新OpenAI 正式为 ChatGPT 引入了记忆系统的深度升级，全新「Dreaming」架构的亮相，标志着该智能对话模型的记忆机制实现了关键性突破。Dreaming 架构的本质革新在于部署了后台持续运作的自动化机制，它摒弃了以往被动记录对话的模式，转而能够跨越多次交互提炼用户核心信息，并随时间推移主动刷新记忆状态。这表明 ChatGPT 的记忆不再是一成不变的快照，而是如同人类记忆一般，能依据用户经历动态演变，始终与用户当下状态保持同步。以旅行为
重塑 AI 时代终端：手机才是终极战场 | AIDONE 第五期
近半年来，AI Agent 最激烈的角逐场几乎都集中在电脑桌面端。这合乎常理。若论算力强弱、屏幕大小以及键盘输入的便捷度，电脑确实比手机更像 AI 施展拳脚的理想之地。它既能驾驭复杂任务，也能支撑起更长链条的工作流程。然而，手机绝非一台微缩版的电脑：它拥有摄像头，能捕捉现实世界中的白板、菜单与花草树木；它配备麦克风，能收录会议室的争论、通勤途中的灵感闪现。它存储着你的日程、联系人、地理位置以及几乎全部的「上下文」信息。更为关键的是，它时刻伴随在你左右。爱范儿坚信，AI 若要真正融入个人生活，最终必然要落脚
IDC 数据：华为荣耀领跑 2026 首季折叠屏市场
IT 之家 6 月 4 日讯，今日上午，荣耀全球首席营销官关海涛通过微博发布了国际数据公司 IDC 关于 2026 年第一季度国内折叠屏手机市场的份额报告，并附言“向优秀学习”。 IT 之家解读数据发现，华为在该季度以 60% 的出货份额稳居国内折叠屏手机市场榜首，荣耀紧随其后，占据 21% 的份额位列第二，OPPO、vivo 和小米则分别以 6%、5% 和 4% 的份额排在第三至第五位。 依据该机构去年 11 月公布的统计，2025 年第三季度中国折叠屏手机市场呈现明显复苏态势，当季出货量达 263 万
AI 重塑承保岗，未来 UA 转型分析师
人工智能已超越辅助工具范畴，正深刻重构保险行业底层的人才培养逻辑。Fidelis Partnership 正通过一次职位名称的变更，重新规划未来承保人的成长轨迹。🌐 Fidelis Partnership 已将传统“承保助理（UA）”的职衔调整为“分析师”，以彰显其培养方向正转向创新能力、敏捷决策及客户关系构建，毕竟人工智能正日益接管繁琐的行政事务。🧠 Fidelis Partnership 英国首席承保官兼直保临分财产险、能源险与工程险集团负责人 Michael Davern，与集团承保总监 John-
荣耀MagicV6马来西亚热销 市占率高达三分之一
6 月 4 日消息，荣耀全球首席营销官关海涛今日晚间发布动态，庆祝 MagicV6 折叠屏手机在马来西亚市场顺利发售。 关海涛指出，荣耀折叠屏手机在马来西亚市场的渗透率相当可观，每三台折叠屏设备中就有一台来自荣耀品牌。 根据国际数据公司 IDC 发布的 2026 年第一季度国内折叠屏手机市场份额报告，华为以 60% 的出货量占比稳居榜首，荣耀以 21% 的占比排名第二，OPPO、vivo、小米分别占据第三至第五位，市场占比依次为 6%、5%、4%。
光伏连亏，60亿跨界AIDC，大全能源20CM涨停背后的博弈
行业长期处于低谷，亏损的光伏企业都在积极寻求新的增长路径。 光伏上游多晶硅领域的领军企业大全能源（688303.SH）6月3日晚披露，其子公司大全能源科技（上海）有限公司与昆山经济技术开发区管委会签署投资协议，拟在当地新设独立法人实体，打造智慧能源系统制造基地，专注于储能系统、固态变压器、固态断路器及固态电池等产品的研发与产销。 受此利好刺激，6月4日早盘大全能源股价强势封死20CM涨停，报价22.46元，对应总市值达481.81亿元，午间封单量逾6万手。 该项目总投资额高达60亿元，分两期实施，一期投资
AMD回应NVIDIA入局：RTX Spark虽好，我们新旗舰更强
快科技6月4日讯，老舅推出重磅新品，作为“表外甥”的AMD自然要客套几句。当然，在商业寒暄之外，核心目的还是推广自家产品。 在COMPUTEX2026大会上，NVIDIA推出的RTX Spark无疑是消费级AIPC市场最受瞩目的新品。面对强劲对手的加入，AMD高管团队在受访时，既表达了欢迎之意，也清晰展示了自家产品的竞争实力。 AMD客户端业务高级副总裁兼总经理RahulTikoo直言：“很高兴NVIDIA最终加入这场角逐，过去近两年我们几乎是该领域的独行者，而大内存对智能体AI负载日益重要。” 他认为，
一季度折叠屏战报：荣耀份额倍增稳居第二
IDC 发布了 2026 年第一季度中国折叠屏手机市场报告，华为、荣耀、OPPO、vivo 及小米依次占据前五席位。尤为引人注目的是，荣耀在折叠屏领域的市场占有率由 2025 年的 9.1% 激增至 21%，实现翻番增长，成为唯一达成此成就的品牌，并牢固占据亚军位置。 作为荣耀今年 3 月推出的高端折叠旗舰，荣耀 Magic V6 聚焦于 AI 生产力，借助 MagicOS 10 系统与 YOYO 智能体的深度融合，构建了涵盖会议协作、文档处理、跨端互联及隐私安全的全方位办公生态。该机率先采用自研至臻黑钻
特斯拉稳坐韩国进口车市场头把交椅 四个月持续领跑
周四公布的行业数据显示，特斯拉5月份连续第四个月蝉联韩国进口车销量冠军，主要归功于Model Y车型的出色表现。 韩国汽车进口商与分销商协会（KAIDA）数据显示，上月新注册的进口乘用车达29860辆，同比上涨5.9%。 特斯拉以10866辆的销量稳居第一，自2月起始终保持领先地位。 宝马上个月销量达到6555辆，梅赛德斯-奔驰以3553辆排名第三。比亚迪销量为1032辆，位列第七。 特斯拉Model Y以8762辆的销量成为最畅销进口车型，宝马5系以2060辆紧随其后，特斯拉Model 3以1301辆位
德昌电机股价上扬 机构看好新业务驱动增长
以香港为基点，拓展全球视野。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票火热进行中！发现最具潜力的资本推动力，您的投票具有决定性影响 立即参与投票德昌电机控股(26.78, 1.40, 5.52%)（00179）盘中最高上涨7.25%，当前价位27.22港元，成交总额2.16亿港元。中金公司早前分析称，FY25/26年度公司资本支出占营收比例达7.8%，较上年同期5.4%有所提升，公司预测未来仍将维持高位，主要由于加大对多项新兴业务的投入。机器人领域：目前已与海外多家顶级Tier1厂商建立合作关系，专注研发关节与灵巧手
NVIDIA RTX Spark笔记本定价曝光：N1x系列万元起步
快科技6月3日消息，根据摩根士丹利发布的分析报告，采用NVIDIA RTX Spark平台的笔记本电脑价格定位较高，其中N1x芯片版本起售价为2899美元（约合19629元人民币），而入门级N1型号起价1799美元（约12181元人民币）。 需要说明的是，上述价格基于16/32GB内存及512GB/1TB存储的基础规格，并非搭载128GB内存与4TB SSD的高配版本。 此外，具体零售价格会因品牌和配置差异出现明显波动，部分顶级配置机型的价格可能显著超出基础定价。 在Computex 2026展会上，已有
NVIDIA发布物理AI智能体开发栈，开发周期大幅缩短
摘要：本文解析NVIDIA在GTC台北及Computex大会上的最新物理AI开发工具，揭示其如何将物理AI技术栈全面智能化，使AI智能体能够自主完成数据生成、仿真、训练及部署的全链路流程，将机器人开发周期从数周缩减至数小时。此外，项目还开源了人形机器人参考设计，有效降低了物理AI的开发门槛，推动机器人、自动驾驶及工业数字孪生的广泛普及。引言：物理AI开发的效率瓶颈尽管物理AI发展迅速，但机器人、自动驾驶和工业数字孪生的开发却面临日益复杂的门槛。传统模式下，开发者需自主构建从数据生成到训练部署的全链路，耗费