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IT之家 10 月 20 日消息，奇妙工具箱今日数据显示， 华为 鸿蒙 HarmonyOS 操作系统装机量突破 9,500 万台 ，目前约 95,288,247 台。 据IT之家此前报道，在今年 3 月的直播中，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东透露，鸿蒙系统用户规模正经历急剧增长， 预计将在今年冬季前突破 1 亿大关 。 另外，在 10 月 1 日的华为 Mate 90 系列及全场景新品发布会上，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东宣布，鸿蒙 HarmonyOS 6 | HarmonyOS 7 终端设备数突破 9000 万。 华为官网披露，截至 2026 年 6 月，全球鸿蒙开发者规模已超 1100 万，华为应用市场可获取的鸿蒙应用与服务数量突破 38 万。第三方数据显示，鸿蒙已稳居中国第二大智能手机操作系统，2026 年第一季度在中国智能手机市场份额达 19%。
IT之家 10 月 20 日消息，比亚迪官方在 10 月 18 日宣布，旗下个性化品牌 —— 方程豹汽车 60 万台销量达成 。 比亚迪股份有限公司执行副总裁何志奇发文谈及了方程豹品牌此次新突破。他介绍称，方程豹作为比亚迪品牌矩阵里最年轻的一员，成立刚满三年， 月销已连续三个月站稳 4 万台 。 何志奇还透露， 钛 9 很快就要和大家正式见面 ，团队正在尽全力让它比大家想的再好一点，希望能给大家带来超预期的产品体验。 据IT之家此前报道， 比亚迪方程豹钛 9 是方程豹品牌旗下钛系列的第三款车型 ，定位科技新奢旗舰 SUV，预计四季度上市。该车搭载比亚迪闪充技术 + 二代刀片电池、DMS 全新混动平台、云辇-A 车身控制系统、iATS 智能全地形，采用 2+2+2 大六座布局，车身尺寸为 5270×1999×1880mm。
IT之家 10 月 20 日消息，据科技媒体 Sammobile 今天报道，三星马来西亚总裁 Charles Kim 接受采访时表示，他乐于看见苹果 iPhone Duo 等竞争对手入局折叠屏手机市场。 Charles Kim 表示：“三星已经在 2019 年推出首款折叠屏手机 Galaxy Fold。如今其他品牌纷纷进入这一赛道，恰恰说明我们早年的理念，越来越受到移动行业重视。” IT之家从原报道了解到，这名总裁认为，折叠屏手机过去是相对小众的消费品类。今年市场格局迎来变化，越来越多品牌加入这一领域。折叠屏手机的市场认可度正不断提高，竞争也随之加剧。 他还认为， 竞争将让整个行业继续突破 ：“竞争正是推动我们不断学习、持续改进每一代 Z 系列产品的关键因素。” 此外 Charles Kim 还表示，现在市场的焦点正在从“手机能折叠吗？”转向“我为什么需要一部折叠屏手机？”，表明消费者越来越想要选购折叠手机。
IT之家 10 月 20 日消息，工业和信息化部今日发文，按照《中华人民共和国标准化法》和《强制性国家标准管理办法》，工业和信息化部装备工业一司组织全国汽车标准化技术委员会开展了《汽车数据安全要求》等五项强制性国家标准的制修订， 已形成征求意见稿，现公开征求社会各界意见 。 IT之家注意到，五项强制性国家标准的意见中就包含《智能网联汽车泊车组合驾驶辅助系统安全要求（征求意见稿）》和《智能网联汽车自动泊车系统安全要求（征求意见稿）》。 对于组合泊车辅助（L2），要求监测驾驶员视线： 系统在激活状态下， 应至少采用视线脱离检测方式 ，持续检测驾驶员是否在执行相应的动态驾驶任务（系统无法检测到驾驶员眼睛的注视方向和头部姿态也视为视线脱离）。 在驾驶员视线脱离后 最迟 5s ，系统应发出 EOR（视线回归提示）。 若驾驶员继续视线脱离，系统应在发出 EOR 后 最迟 3s 升级 EOR。 在系统发出升级的 EOR 后，若驾驶员继续视线脱离， 系统应在升级的 EOR 后最迟 5s 发出 DCA （立即控制警告）。 警告发出后最迟 10 秒，触发风险减缓功能，或者使车辆静止。对于遥控泊车，则做了更多要求： 系统的最大设计操作距离不应超过 10 米 。若系统确保终端设备与车辆之间有直接视线， 系统的最大设计操作距离可扩展至最大 15 米 。 系统在执行泊入功能和泊出功能过程中，应向驾驶员提供有效的控制方式确保驾驶员监测车辆运行状态， 有效的控制方式为驾驶员持续操纵终端设备 。 不准许驾驶员通过终端设备或车辆制造商声明的其他控制方式直接影响车辆转向角 ，准许驾驶员通过终端设备降低驾驶员可设置的最高车速。 记忆泊车还明确限制了车速： 系统激活状态下系统控制的车速范围上限不应高于 10km/h，运行速度上限不应高于 15km/h 。若系统支持驾驶员设置车速，驾驶员可设置的最高车速不应高于 10km/h。
IT之家 10 月 20 日消息，据《商业内幕》今天报道，英伟达首席执行官黄仁勋过去一周访欧期间，向欧洲各国领导人传递了明确信号：必须摆脱束缚大胆行动， 否则欧洲可能永远无法参与 AI 竞赛 。 IT之家从原报道获悉，黄仁勋过去几天先后访问法国、瑞典、英国和德国，为今日在柏林开幕的 GTC 大会做准备。他在此期间多次强调，欧洲需要加快 AI 发展步伐，不应过度依赖监管。 周一晚间，黄仁勋与德国总理弗里德里希 · 默茨展开对话。当谈到欧洲如何监管 AI 时，黄仁勋认为安全必须放在首位，但决策者不能只拿着监管的大棒，就指望技术领先他国。 黄仁勋表示：“ 如果这个行业无法蓬勃发展 ， 那没什么可监管的 。德国需要培育本土 AI 产业，同时确保其发展安全。” 在他看来，政策制定者应重点监管 AI 应用，就像监管互联网产品一样， 而不是试图对底层技术进行全面监管 。 默茨回应称，欧洲正努力寻找创新与监管的平衡。他认为“完全不监管”不是正确答案，但过于严格的规则同样不可取。 黄仁勋回应道：“给德国一个机会，给这个行业一个机会。” 此外，黄仁勋与默茨还将 AI 描述为一种潜在的解决方案，有望帮助德国摆脱经济低迷。黄仁勋认为，德国的制造业、工程技术专长是优势。借助 AI，他们可以将这些长项转化为竞争力，在下一场技术竞赛中占据有利位置。 几天前，黄仁勋同样在英国传递了紧迫的信息。他认为英国人总是纠结于失败，并解释称：“你们拥有聪明的人才、优秀的文化、年轻一代，整个社会充满活力。但不知为何，即使有一百万个理由可以让你们取得成功，你们还是会找到不去做的理由。 我觉得 ， 你们把事情想得太复杂了 。”
IT之家 10 月 20 日消息，Adobe 公司昨日宣布，Lightroom 移动版修图软件已经支持“睁眼”AI 修图功能，用户只需要点一下，就能修复照片中闭着的眼睛。 IT之家了解到，Adobe 此前已经在 Photoshop Elements 中提供类似功能，不过它只是从同一人物的另一张照片中提取眼睛进行替换，因此修复效果有时并不理想。 相比之下，Lightroom 移动版的“睁眼”功能使用生成式 AI，替换后的眼睛可以与照片的光线、人物姿势匹配。系统还会选择 Lightroom 照片库同一个人的其他照片做参考，确保生成的眼睛在颜色、大小和形状上都与本人相符。
IT之家 10 月 20 日消息，苹果公司今日发布新闻稿，宣布与多家美国公司建立新合作关系，为 iPhone 18 Pro 和 iPhone Duo 等产品提供关键组件。 苹果确认， 公司将于今年晚些时候开始 ， 在美国得克萨斯州休斯敦先进制造中心（AMC）组装 Mac mini 。 IT之家注意到，苹果运营主管 Sabih Khan 曾在今年表示，美国组装的 Mac mini 将主要供应美国市场，海外市场订单仍将继续由亚洲工厂生产。
IT之家 10 月 20 日消息，据 TechCrunch、Mashable 当地时间 10 月 19 日报道，部分开发者和普通用户开始借助 Claude Code 等 AI 工具，对智能电视中的广告和预装软件进行清理、禁用追踪功能，以减少广告干扰并改善操作流畅度。 其中一个名为 CleanYourTV 的项目由开发者 Gathin T. 发起。他将父母使用的小米电视型号提供给 Claude Code，后者通过 Wi-Fi 连接电视，禁用了 25 个小米软件包，并生成了一个新的启动器，将原本的电视主屏幕替换为更简洁的界面。 Gathin T. 随后公开了相关提示词和项目代码，并称接下来两天有数千名用户尝试在自己的设备上进行类似改造。 另一个名为 DumbTV 的项目由开发者 Muzzammil Yasin Sabuwala 开发，目标是减少电视广告、用户行为追踪和不必要的软件更新。Sabuwala 告诉 TechCrunch，该项目使用了 DeepSeek V4.1 Flash、Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 等模型辅助开发。 据 TechCrunch 报道，DumbTV 已在 Fire TV Edition 电视以及索尼、TCL、飞利浦、海信、小米等品牌的 Android TV 或 Google TV 设备上进行端到端测试，也支持 Nvidia Shield 设备。项目开发者建议用户使用自己偏好的 AI 智能体，并结合 GitHub 上的项目代码完成相关配置。 除使用现成项目外，还有用户直接让 AI 编程智能体协助修改电视系统。X 用户 Ryan Doyle 于 10 月 17 日分享称，他向 Claude Code 提供电视产品信息并询问能否修改设备，随后按照其引导移除了广告和部分预装软件，调整了屏幕保护程序，并改善了界面响应速度。
北京时间 10 月 20 日，据路透社报道，高通首席执行官克里斯蒂亚诺 · 安蒙在一份内部备忘录中告知员工，公司将在年度员工评估后，开展以绩效为重点的全球裁员，相关通知将于 11 月开始发出。 路透社查阅的这份备忘录于周一发出。安蒙表示，此举旨在建立更强的绩效文化，并解决公司持续未能达到预期的情况。备忘录未披露裁员人数，路透社也暂时无法确定此次裁员的规模。 安蒙称，在作出裁员决定时，公司将综合考虑业务重点、组织需求、技能和专业能力。他表示，随着业务扩张，公司所需的能力和技能也在变化，必须让合适的人担任合适的岗位，使员工充分发挥能力，并推动公司持续取得成功。 高通暂未回应路透社的置评请求。截至 2025 年 9 月，高通全球员工约为 5.2 万人，其中多数为全职员工。该公司的财年通常于 9 月下旬结束。 据路透社报道，作为全球最大的智能手机芯片制造商之一，高通今年受到消费电子产品销售低迷的冲击，存储芯片价格飙升抑制了关键市场的需求。 今年以来，高通股价累计上涨约 1.5%，同期标普 500 指数涨幅超过 12%，费城半导体指数涨幅接近 60%。周二美股盘前，高通股价下跌约 1%。 在 7 月下旬发布的最近一期财报中，高通预计季度利润将低于市场预期，并表示来自苹果产品的收入将以快于此前预期的速度下滑。不过，公司同时表示，到 2027 财年，数据中心及其他非手机业务的增长将足以抵消上述收入损失，并带来额外增长。 随着业务向快速增长的 AI 数据中心市场拓展，高通预计，2027 财年，公司芯片销售收入的大部分将来自智能手机以外的业务。
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by galadran · 834 points · 369 comments · https://blog.mozilla.org/security/2026/10/20/protecting-fire... https://bugzilla.mozilla.org/show_bug.cgi?id=2083449
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by robtherobber · 336 points · 194 comments, no article summary provided
番茄小说 “发疯”了。 几天前，番茄小说发布了一条平台通知，核心只有一句话签约模式调整通知：Lv.0与Lv.1作者此后新创建的作品，只能选择“完本签约”； 此前已创建的作品不受影响。按照完本签约规则，作者需先写完整本书，依作品主分类达到15万或30万字，才能申请签约。 这意味着，受新规影响的作者要先承担整本书的创作投入。完本签约作品在签约前不向平台读者展示，也没有这本书的稿费收入。连载时可以边写边观察读者反应，如今这段试错要由作者自己完成。 作者的不满也随之而来：写作已经花掉了时间，能否签约、能否拿到推荐，却要等到最后才能知道。 然而，事情很快变得诡异起来。有作者直接在网上开源自己的AI小说工具：只要输入小说类型，就可以一键生成百万字，完美契合番茄小说新规。还有作者开始宣传“付费上班”的新思路：给自己的番茄账号打赏4500块，正好可以升到LV.2，快速开启连载权限…… 另一种应对也很快出现。一名工具开发者发帖称，正在调试一款输入小说类型就能生成百万字的AI工具，做好后会免费提供。这条帖子至少暴露了新规的一个难题：写够字数，对批量生成工具和真人作者，意味着很不一样的投入。 我在番茄用AI薅羊毛 番茄大概是全网第一个被AI掀了桌子的平台面临的麻烦，是AI把批量产文的成本降了下来，平台却仍要从海量投稿中挑出值得读的故事。 2024年那会儿，番茄对AI的态度是“率先支持”。AI辅助写作功能上线，逻辑很朴素：让机器帮作者多产出，平台多赚广告费。结果AI很快病毒式扩散，到了反向淘汰真人写手的地步。最初，番茄已在内测AI辅助写作功能，让机器协助作者构思和续写。平台希望提高创作效率，但同样的工具也可以被用来大量生成情节重复、前后矛盾的低质小说。 去年3月，番茄单日首秀新书从一年前的400本左右直接蹦到5606部，同比涨了1302%。到2026年，单日新书入库稳定在5000本以上，平台自己都承认“几乎全是AI批量生成的”。人类作者那点“爆肝”，在代码面前像手摇纺织机遇上了流水线。到2025年4月，番茄已在签约流程公告中提出，对大篇幅使用AI生成、情节套路化和叙事混乱的低质内容加强审核，并采取拒签、下架等措施。 AI作者整出来的活，远不止“写得快”这么朴素。有博主用AI两天写完一部20万字小说，直接上传番茄，一路过五万字签约、八万字评估，最后完结收工，全程“只管发，不用码字，不用水文，不用动脑”。B站上有人扒出了一个叫@苏原生的番茄作者，利用AI批量生成番茄小说，发布了1500本作品，狠狠地赚番茄的流量钱。工具端更魔幻：有平台号称48小时生成500万字长篇小说，6000多名作者在上面日常“创作”；GitHub上还有专为番茄设计的AI长篇写作系统，卖点写得清清楚楚——“可签约、能变现”。更隐蔽的套利发生在签约之后。《经济观察报》的报道中，一位番茄编辑描述：有作者自己写设定和开篇，
当用户询问“我的退款什么时候到”时，助手却回复通用政策说明——这种答非所问的根源可能藏在路由、检索、知识版本或生成环节。本文通过真实案例拆解排查链路，从日志还原到意图识别、知识检索、模型生成，教你用证据定位问题，避免盲目修改提示词。 用户在订单页问“我的退款什么时候到”，助手回了一句“退款申请提交后，平台会按原支付方式退回，请耐心等待”。用户要的是自己那笔钱的进度，它给的是通用说明。 碰到这种，手别太快。答非所问，错的可能在路由，可能在检索，可能在知识版本，也可能在生成，还有可能压根没调到实时数据。一上来就改提示词，多半白改。 就说这个例子。那句话是从帮助中心的通用退款说明里拿来的，这笔订单的退款状态其实是“已完成”，助手当次压根没调订单接口。个人进度查询压根没走到实时查询这一步。 可这只是个假设。真到线上，得先确认当时是不是这么回事。要看那一轮的记录：用户原话和时间、入口和订单上下文、意图和路由结果、检索候选和版本、送进模型的上下文、工具调用和返回、提示词和模型配置版本，还有最终回答。少了这些，只能复现相似的症状，说不清当初为什么答错。 先把那一轮的日志翻出来 这条请求可以按日志还原：从订单页进来；用户问退款什么时候到；系统路由到了政策问答；检索返回通用退款说明；没调退款查询；模型就着这些材料组织出一段政策回复。 顺着这条链查，范围就小了。订单页没把上下文传进客服，个人进度查询根本无从开始；上下文传了，看路由有没有识别出“查这笔订单”；路由对了，看退款接口有没有被调、返回了什么。 日志要是没留检索结果或接口记录，就用授权测试账号和固定订单状态，在测试环境重放这个问题，知识版本、提示词、模型、配置都固定住。重放能说明当前配置下还会不会出同样的现象；线上状态已经变了、原配置又没留档，它证明不了当时的根因。这个分寸要拿捏。 他问的是规则，还是自己的单 “退款通过后多久到账”是在问一般规则；“我这笔退款什么时候到”是在查自己的订单。两句话挨着，处理路径可能完全不同。系统能读到订单页上下文，分类时就得把上下文一起算进去；用户从公共入口进来，就先确认订单对象，再决定要不要查实时状态。 意图识别这块，别光看问法，看实际路由结果，再拿一组边界相近的问题验分类： “退款一般多久到账？”——查通用规则。 “退款通过后，通常几天能到账？”——查规则，回答要说明适用条件。 “我这笔退款现在到哪一步？”——查个人进度，需要订单上下文和业务接口。 “订单号……，这笔退款为什么还没到？”——查个人进度并解释当前状态；状态解释不了原因，转人工核查。 这组问题要连入口条件一起测。光把问法加进样例，说明不了分类就是根因，得核对当时的上下文、路由输出，还有改完相邻的规则问题是不是还走原路。 路由对了，再看知识检索。看检索候选、排序、文档版本，还有最后注入模型的片段。候选里有正确文档但排序靠后，
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by ggcr · 2210 points · 852 comments, no article summary provided
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