
中国男足国奥队热身赛
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签约已达成,库里获强力支援,勇士队签前独行侠组织型后卫
勇士签下前独行侠后卫,该球员上赛季场均贡献13分
金州勇士队签下了一位极具潜力、已征战联盟四年的组织型后卫,为斯蒂芬·库里(Stephen Curry)提供了更多支援。

此前,金州勇士队因在休赛期按兵不动而受到外界质疑;然而在周一,他们悄然采取行动,签下了一位前途无量的后卫。
通过签下一份短期合同引进布兰登·威廉姆斯(Brandon Williams),勇士队进一步增强了后卫线深度。威廉姆斯过去三年一直效力于达拉斯独行侠队。
ESPN记者沙姆斯·查拉尼亚(Shams Charania)披露了勇士队这一精明的引援举措。
查拉尼亚在社交媒体X上写道:“据经纪人德里克·拉斐特(Derek Lafayette)和柯蒂斯·劳伦斯(Curtis Lawrence)向ESPN透露,自由球员后卫布兰登·威廉姆斯已同意与金州勇士队签下一份为期一年、价值260万美元的合同。威廉姆斯上赛季为达拉斯出战66场,场均贡献13分和3.9次助攻,场均出场时间为22.2分钟。”
26岁的威廉姆斯上赛季迎来了爆发,充分展现了自己的速度与运动能力。他具备极强的持球冲击篮筐(“下坡”进攻)和创造进攻机会的能力,这将为勇士队——尤其是面对阵容核心逐渐老化的现状——提供有力补充。
ClutchPoints记者布雷特·西格尔(Brett Siegel)指出,金州勇士队关注威廉姆斯已有一段时间。
西格尔在X上表示:“正如ClutchPoints在七月份报道的那样,勇士队对自由球员后卫布兰登·威廉姆斯表现出了浓厚兴趣。如今,他们终于签下了他,以充实球队的替补阵容末端。”
威廉姆斯预计将出任替补,加入由德安东尼·梅尔顿(De'Anthony Melton)、摩西·穆迪(Moses Moody)、加里·佩顿二世(Gary Payton II)、LJ·克莱尔(LJ Cryer)和威尔·理查德(Will Richard)组成的第二阵容后卫轮换行列。
威廉姆斯在2021年选秀大会上落选,但上赛季在达拉斯抓住了机会——当时凯里·欧文(Kyrie Irving)因前交叉韧带(ACL)伤势缺阵。尽管他的表现有时不够稳定,但他证明了自己能够在攻防两端做出贡献。
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算
AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
- 类型:成长学习
- 系统:Android 14.0
- 大小:nea.t5MB
- 时间:2026-09-29 09:54:58
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