热点 - AI 日报：每天 5 分钟，看懂全网在聊什么

8月26日消息，SuperCLUE Image放出8月份中文文生图测评榜单。

这次一共测了14款国内外主流模型，还新增复杂信息布局这个考核维度，专门看模型做信息图、分镜、UI界面的能力。

这次榜单最大看点，商汤SenseNova U1 Pro拿到93.81分，以0.58分的微弱优势超过OpenAI GPT Image 2，直接拿下全球总榜第一。

字节跳动Doubao Seedream 5.0 pro、阿里Qwen Image 3.0 Pro紧随其后。总榜前五里面，国内模型占了3个。

从得分情况能看出来，现在不少模型做画面还原、创意生成已经很成熟，这两项平均分接近90分。

真正拉开差距的是图文一致性，还有刚新增的复杂信息布局，两项平均分只有72分出头。特别是复杂信息布局，最高分和最低分差74.2分，是分化最厉害的一项。

简单说，生成好看图片的大模型很多，但能在一张图里搞定大量文字、表格、流程图的模型很少。

榜单也能看出明显两极分化。排名前2的商汤、OpenAI模型，六大测评维度全部站在第一梯队，属于全能选手。

但很多中尾部模型偏科很严重，某一项能力很强，别的维度直接拉胯，只靠单个亮点已经冲不上高排名。

国产模型不是所有项目都占优。汉字生成、现实复现这两块国内表现更好，可在图文一致性上，和海外模型还有16.56分的不小差距。

总的来说，国产头部文生图已经站上全球第一的位置，但不是整体全部领先。能不能处理复杂图文信息，已经变成判断文生图模型好不好用的核心标准。

8月26日消息，今日，华为宣布，2026中国电信研究院AITMark奖项出炉。

其中，华为小艺获AI手机智能体综合评分第一，华为Pura X Max则获得旗舰手机场景智能评测综合评分第一，在影像、办公等各场景智能评分均第一。

据了解，目前华为小艺已升级为基于Agentic自演进架构的智慧大脑，具备更强的意图理解、任务规划和服务分发能力，可与操作系统、智能体、应用以及元服务等进行协同。

今年6月，华为还推出小艺Claw智能体，主打主动执行、深度记忆、多端协同与系统安全四大能力。

该智能体支持一键唤醒、开箱即用，并于此前获得中国信通院相关安全认证，成为国内首个获得国家级智库认证的Claw类智能体。

终端方面，今年7月，华为Pura X Max获得国标人工智能L3等级手机首证。

该国家标准主要根据智能终端完成任务时的智能化水平，以及用户在任务执行过程中的参与程度，将产品划分为L1响应级、L2工具级和L3辅助级。

评测主要围绕感知、认知、执行、记忆和学习等维度，对终端的端侧智能能力以及端云协同能力进行综合评价。

其中，L1主要支持简单指令理解和单步骤工具调用；L2进一步具备内容生成、上下文记忆以及预设多步骤任务执行能力。

而L3则代表更高一级的智能化水平，终端不仅能够理解复杂意图、完成复杂推理，还可以自主拆解任务、规划工作流，并根据任务需求调用相应工具，最终完成多步骤操作。

此次小艺和Pura X Max分别在AI手机智能体与旗舰手机场景智能评测中拿下综合评分第一，也进一步体现了华为在端侧AI、智能体以及系统级AI能力上的持续投入。

8月26日消息，AMD官方文档确认，将会有两套Zen6客户端处理器家族使用AM5插槽，分别为Olympic Ridge CPU与Medusa1 APU。

据文档披露，Olympic Ridge被定位为下一代主流锐龙桌面处理器，根据此前泄露的规格，Zen 6架构可能会将每个CCD的核心数量从8个提升至12个，使得顶级型号的总核心数有望达到24核。

此外为了应对AI计算需求，该系列处理器可能首次在桌面端集成NPU，但为了平衡晶圆面积，可能会取消目前锐龙7000/9000系列中集成的基础核显。

相比之下，Medusa1系列的定位更为灵活，文档显示该系列将同时支持笔记本移动端的FP10接口和桌面端的AM5插槽，而规格更小的Medusa2则明确标注仅支持FP10移动接口。

在平台兼容性方面，AMD在今年5月的Computex展会上已明确承诺，AM5插槽的支持周期将延长至2029年，此次Zen 6系列产品的曝光，进一步证实了AMD在长效平台策略上的决心。

目前AMD尚未公布Olympic Ridge或Medusa1的具体型号命名及发售时间。

8月26日消息，近日，长城汽车发布2026年半年报：上半年营收首次突破千亿元，但归母净利润近乎腰斩；海外销量实现反超国内，出海成为核心增长引擎。

财报显示，长城上半年累计销售新车57.58万辆，同比增长1.22%；营收1021.01亿元，同比上涨10.58%。

其中，整车销售收入达到888.16亿元，同比增长11.37%，占总营收的87%；其余132.86亿元主要来自零部件及其他业务。

用整车销售收入和销量简单估算，长城上半年的单车收入大约是15.4万元，较去年同期提升了近10%，公司综合毛利率18.37%，与去年同期18.38%基本持平。

然而归母净利润24.65亿元，同比大幅下滑61.11%，扣非净利润同样下降55.04%，呈现明显的增收不增利局面。

利润之所以大幅下滑，财报官方解释为海外税收补贴收益收回延期叠加汇率波动，财务费用受汇兑影响出现大幅变化，去年同期存在大额汇兑收益，本期转为损失，对利润形成明显压制。

销量结构发生历史性转变：上半年国内销量28.67万辆，同比下滑22.53%；海外销量28.90万辆，同比大涨 5.46%，海外销量首次超过国内市场，填补国内下滑缺口，贡献约55%的营业收入，哈弗、坦克两大主力品牌海外均实现高速增长。

国内存量市场智能化竞争白热化，高阶智驾成为购车重要考量；而海外市场，长城的SUV、越野、混动产品优势可以充分释放。不过出海是一把双刃剑，海外渠道建设、本地建厂也带来汇率敞口与持续资本开支。

值得注意的是，公司经营现金流净额104.36亿元，远超净利润，期末现金及现金等价物 275.88 亿元，现金流保持稳健。

🏨 酒店 · 环保

🔥 大瓶换小瓶，既是环保账也是成本账，酒店行业正在掀起一场洗护用品的"减法革命"。

出差住酒店的朋友可能都发现了，过去浴室里整整齐齐摆着的一次性小瓶洗发水、沐浴露，正被墙上一支支大瓶装按压泵所取代。这背后究竟有何玄机？核心原因无外乎三点：环保、成本、政策。

先说环保。据相关统计，一家中型酒店每年因一次性小瓶洗护用品产生的塑料垃圾可达数万个，这些几毫升容量的瓶子体积小、难回收，大量进入填埋或焚烧环节。随着国家大力倡导绿色消费、减少一次性塑料制品，酒店行业作为耗材大户，自然成为减塑的重点对象。#酒店为何把小瓶洗护换成大瓶# 背后，正是行业向绿色低碳转型的真实写照。

对酒店经营者来说，环保口号再响，最终还要落到真金白银上。一次性小瓶从采购、灌装到开盖，看似单价不高，但算上损耗和浪费，成本并不低。改用大瓶装后，单次采购成本明显下降，还省去了频繁更换和包装环节。

更重要的是，大瓶装减少了不必要的浪费。过去客人用不完就丢掉的小瓶，如今可以按需取用，避免"开一瓶用一次"的尴尬。行业测算显示，部分酒店改用大瓶洗护后，洗护用品综合成本可降低两至三成，对利润率普遍承压的酒店业而言，这笔账相当划算。

不过，大瓶换装的推进并非一帆风顺。有消费者担心，大瓶反复使用是否影响卫生，个别酒店也确实出现过清洁不到位、空瓶未及时更换的问题。如何在绿色与卫生之间找到平衡，成为新课题。

业内人士认为，只要建立规范的开盖、消毒和更换机制，大瓶装的卫生风险完全可以控制。随着更多酒店加入减塑行列，行业标准也在逐步完善，未来的住客既能享受安心洗护，也能为环保出一份力。这场关于洗护用品的变革，才刚刚开始。

综合央广网、21世纪经济报道、上观新闻报道 | 2026-08-26

丹巴美人谷，位于四川省甘孜藏族自治州丹巴县，被誉为"千碉之国"和"中国最美丽的乡村"。这里不仅是嘉绒藏族文化的发祥地之一，更因独特的美人谷传说而闻名——据说这里"盛产美女"，山谷里藏寨错落、碉楼林立，如同镶嵌在大渡河峡谷中的一颗明珠。

丹巴自古有"美人谷"之称，相传西夏王族后裔曾逃难至此，与当地嘉绒藏族融合，带来了高贵的血统与出众的容貌。如今行走在藏寨之间，仍能感受到当地姑娘们爽朗的笑容与热情的待客之道。当然，美人谷最动人的不只是人，更是那依山而建、层层叠叠的藏式民居，与身后的雪山、峡谷构成一幅绝美的田园画卷。

甲居藏寨：被《中国国家地理》评为"中国最美乡村"之首，百余户藏家错落分布在落差千米的山坡上，红白相间的石砌楼房，家家户户屋顶插满经幡，清晨云雾缭绕时美如仙境。

梭坡古碉群：丹巴素有"千碉之国"之称，梭坡是现存碉楼最集中的地方。古碉多为方形或八角形，高者达数十米，是古代嘉绒藏族的防御工事，也是研究当地历史文化的活化石。

中路藏寨：相比甲居更显宁静原始，坐落在开阔的台地上，碉楼与藏房错落有致，春天梨花盛开时，白色的花朵与藏寨交织，美得令人窒息。

一日游推荐：早晨先登观景台俯瞰甲居藏寨全景，中午下山穿行于藏寨巷弄之间，下午前往中路藏寨感受更原生态的藏族生活，傍晚时分在观景台等待日落，看金色阳光洒满峡谷。若时间充裕，可安排2-3天，深度体验藏家风情与徒步线路。

从成都出发，可乘班车或包车前往丹巴县城，全程约330公里、6-7小时车程。进入各个藏寨需换乘当地小巴或包车。住宿方面，甲居藏寨内有多家藏家乐，可以体验最地道的藏式民宿，品尝酥油茶、糌粑和藏式火锅，人均约100-200元/晚。

📷 图片来源

• 📷 图1：jetsun - Danba, Garze, Sichuan, China - panoramio，Wikimedia Commons，CC BY-SA 3.0
• 📷 图2：于/Yu 回/Hui from Chengdu, China - Late Spring Danba,Sichuan,China，Wikimedia Commons，CC BY-SA 2.0
• 📷 图3：jetsun - Danba, Garze, Sichuan, China - panoramio，Wikimedia Commons，CC BY-SA 3.0

自研芯片这场硬仗，小米这次是真的动真格了。一次性甩出三款芯片，其中面向汽车的3nm高算力智驾AI芯片玄戒D100，直接把"端侧大模型"的门槛又抬高了一截——这阵仗，放在国产芯片里都算得上罕见。

玄戒D100的配置相当能打：内置20核CPU和16核高算力NPU，单芯片最高支持160GB内存，本地就能部署200B以上参数的大模型，还支持多芯片融合计算。这意味着它既能给个人用户提供本地超高AI算力，也能上车驱动智驾算法，一脚踏进"个人AI+智能驾驶"双赛道。

算一笔账，就知道小米的野心有多沉：过去五年累计投入超180亿元造芯，预算准备到500亿，研发团队3000人以上。从2016年试水到现在，小米明确把自研芯片锁定在端侧AI推理——训练芯片交给数据中心，而手机、汽车、机器人的"大脑"要攥在自己手里。同日苹果M6也用上2nm制程，两大玩家同场亮剑，端侧AI军备竞赛肉眼可见地升温。

更值得玩味的是战略考量：当端侧算力成为AI落地的关键底座，谁能把芯片和自家生态（手机、汽车、机器人）焊死，谁就能在"AI全家桶"里掌握主动权。小米这步棋，赌的不仅是性能，更是整个生态的协同壁垒。

一句话总结：小米造芯十年磨一剑，玄戒D100把"本地大模型+智能驾驶"焊进一枚芯片，端侧AI的战火，正式烧到白热化。

AI 生成 . DeepSeek | 搜索综合

出发前，你把攻略做到事无巨细：几点起床、几点到哪个景点、中午吃哪家店、下午赶哪趟车，精确到分。你觉得自己这叫「高效规划、不虚此行」。可真到了当地，你却发现自己像个「打卡机器」——从一个景点冲向另一个景点，拍照、赶路、再拍照，一天下来腿都断了，晚上躺床上回想，脑子里却一片空白，甚至比上班还累。

这种「攻略式旅行」，你中招了吗？

如果你也有这种「玩得越满越累、回来啥都记不住」的体验，问题可能不在你的体力，而在「行程过满」正在悄悄毁掉你的旅行体验。

先说说「行程过满」的真相。旅行的本质，是「换一种方式生活」，是「放松、感受、体验」，而不是「完成任务」。你把行程排得满满当当，其实是在用「上班打卡」的心态去旅行——景点是任务、攻略是deadline、拍照是KPI。这样的旅行，身体在赶路，心却一刻都没放松过，当然比上班还累。

第二个问题，是「过满的行程」会剥夺「意外的惊喜」。旅行最迷人的地方，恰恰是那些「计划之外」的瞬间：偶遇的一家小店、转角看到的风景、跟当地人聊天的某个下午。可当你把每一分钟都排满，你就没有留给「惊喜」任何空间。你一路狂奔赶行程，那些最动人的「不期而遇」，全都与你擦肩而过。

第三个问题，是「过满的行程」让你「只见景点，不见城市」。你为了赶进度，只能走马观花地看景点，没时间去感受一座城市的「气息」——街头巷尾的烟火气、当地人的生活方式、慢下来喝杯咖啡的闲适。旅行真正的收获，往往藏在这些「慢」里，而不是那些「打卡点」里。

那到底该怎么安排旅行才不累？给你三个「松弛感」建议。第一，「留白」：每天的行程，别排满，留出至少一两段「空白时间」，用来随便逛逛、歇歇脚、或者临时起意去个有意思的地方。

第二，「抓大放小」：挑出两三个「必去」的重头景点，剩下的随缘，别贪多求全——与其走马观花看十个，不如深入体验两三个。第三，「放慢节奏」：把「打卡赶路」换成「漫步感受」，多在当地住几晚、多坐坐公共交通、多跟当地人聊聊，你会发现，慢下来的旅行，反而记得更牢、收获更多。

记住，旅行不是「把地图上的点都踩一遍」，而是「在一座陌生的城市里，好好生活几天」。别再让「行程过满」毁掉你的旅行了——学会「留白」和「慢下来」，你的每一趟旅行，都会成为真正治愈你的回忆。

想炒个清爽脆嫩的青菜，结果一进锅就「噼里啪啦」出水，炒完变成一锅「水煮菜」，颜色也发黄发暗，口感软塌塌的。你觉得自己火也开大了、油也放够了，怎么还是炒不好？其实问题往往不在「炒」的时候，而在你「下锅前」那几个被忽略的细节上。

很多人以为，炒青菜炒不好是「火不够大」或「时间不对」。但真正决定一盘青菜「脆不脆、嫩不嫩、有没有水」的，恰恰是下锅前的「准备工作」。

先说第一个关键细节：青菜没「沥干水」。洗好的青菜，如果不把表面的水珠沥干就下锅，菜叶上带着的水一进热油，就会「噼里啪啦」炸开，同时迅速稀释锅里的油温。油温一降，青菜就不是「爆炒」而是「水煮」了，自然又老又出水。

正确做法：洗好的菜要「沥干」或「甩干」，最好用厨房纸把表面的水吸干再下锅，这一步直接决定了青菜是「脆」还是「水」。

第二个关键细节：青菜「一刀不切」或「切得不对」。很多人炒青菜，叶子大的整片下锅，梗和叶混在一起。可青菜的「菜梗」和「菜叶」受热时间完全不同——菜梗厚，要炒久一点才熟；菜叶薄，一下锅就熟。

如果一起下锅，菜叶都烂了菜梗还脆生，或者反过来。正确做法：把菜梗和菜叶分开，先下菜梗炒到断生，再下菜叶快炒，这样梗和叶都恰到好处。

第三个关键细节：「油温不够」就急着下锅。炒青菜要「热锅热油」，油温上来（看到油微微冒烟）再下菜，让青菜一进锅就被高温「锁住水分」，迅速断生、保持脆嫩。如果油温不够就下锅，青菜会慢慢「熬」出水，越炒越蔫。

那到底怎么炒出一盘「翠绿脆嫩」的青菜？给你一套「下锅三招」。第一，「沥干水」：洗好的菜甩干水分，或用厨房纸吸干，别带着一身水就下锅。

第二，「梗叶分开」：菜梗和菜叶分开处理，先炒梗、后炒叶，火候各得其所。第三，「热锅热油、猛火快炒」：油烧到微微冒烟再下菜，全程大火快炒，从下锅到出锅控制在两三分钟，最后临出锅再放盐（盐放太早会让菜出水）。

记住，炒青菜的秘诀不在「锅上」，在「下锅前」。别再怪火不够大了——先做好「沥水、分梗叶、热锅热油」这三步，你也能炒出一盘饭店水准的翠绿脆嫩青菜。

选电影的时候，你是不是也习惯了先掏出手机查一下豆瓣评分？7分以下，果断跳过；8分以上，才愿意点开。你觉得「评分高的一定好看，评分低的肯定烂」。可你有没有发现，那些被你「评分过滤」掉的低分片里，偶尔也会冒出几部让你「真香」的；而那些高分片，也时不时让你「就这？」。问题出在哪？

如果你也有这种「唯评分论」的选片习惯，可能不是你不会选片，而是「评分依赖」正在让你错过太多好片子。

先说说「评分为什么不能全信」。豆瓣评分，本质上是「大众口味」的平均数，它反映的是「大多数人喜不喜欢」，而不是「这部电影好不好」或者说「适不适合你」。一部有深度、节奏慢、需要静下心品的文艺片，可能因为「不够爽」被打到6分；而一部套路化、但爽点密集的商业片，反而能拿到8分。

评分离你的「真实喜好」，可能差着十万八千里。

第二个问题，是「评分」会「先入为主」地影响你的观影体验。当你带着「这是部8分神作」的预期去看，你会不自觉地「找优点、捧场」；当你带着「这是部6分烂片」的偏见去看，你又会「挑毛病、嫌弃」。很多时候，不是电影本身的好坏决定了你的感受，而是「评分」在事先替你做好了判断。你还没看，就已经被评分「剧透」了。

第三个问题，是「评分依赖」会让你「越看越窄」。你只信高分片，就永远被「大众口味」圈住，错过那些「评分一般但戳中你」的冷门佳作、cult片、实验电影。电影的世界很辽阔，而「评分」只给你开了一扇最小的窗。

那到底该怎么选片？给你三个「跳出评分」的建议。第一，「认导演和类型」：与其看评分，不如认准你喜欢的导演、你偏爱的题材类型，顺着「创作者」去选片，命中率往往更高。

第二，「看『差评』而不是『分数』」：点开短评，别看总分数，专门看那些「差评」——如果差评理由是「太压抑了」「节奏太慢」，说明这可能是部「慢热但有深度」的片子，反而适合你；如果差评是「剧情稀烂」「演员尬演」，那才真是烂片。第三，「敢尝鲜」：偶尔故意挑几部「评分不高但你好奇」的片子看看，给「小众」一个机会，你可能会打开新世界的大门。

记住，评分是「参考」，不是「判决书」。别再让「评分依赖」替你选片了——试着相信自己的直觉、跟着喜欢的创作者走，你会发现，好片子远比「高分榜」上看到的要多。