IT之家 5 月 4 日消息，《辐射 76》一直是后末日题材游戏中争议很大的一部作品。许多系列老玩家认为，《辐射 76》“不是真正的《辐射》”，因为其采用大型多人在线角色扮演游戏形式，而不是 2018 年推出前玩家熟悉多年的传统单人冒险体验。 在英国电影学院游戏奖现场，外媒 Inside Gaming 采访了《辐射 76》创意总监乔恩 · 拉什，并提问：一款已经运营近 10 年的游戏，为什么至今还能不断吸引新玩家？ 拉什表示：“很大一部分原因，是我们游戏拥有一个很棒的社区。贝塞斯达游戏工作室拥有游戏行业最好的社区。人们进入这款游戏时，往往会带着他们从其他社区型游戏中形成的预期，结果在《辐射 76》中遇到的玩家会让他们非常惊讶。 大家都非常合作，也很愿意帮助别人 …… 这当然不是你在后末日环境中会预期看到的样子。社区一直是非常重要的一部分。” 据IT之家了解，《辐射 76》2018 年发售时开局并不好。游戏给玩家留下的第一印象较差，收藏版也引发过争议，早期体验还显得空洞、冷清。早期评价和玩家情绪仍然长期影响着《辐射 76》，也在很多方面限制了游戏增长。直到今天，仍有一些玩家坚持不碰《辐射 76》，认为它早已坏到应该关服。 不过，反对声音并没有阻止《辐射 76》继续发展。B 社近年来持续更新内容，也让《辐射 76》持续保持活力，并将游戏打磨成一款值得游玩的作品。 现如今，社交媒体和内容平台上也出现了不少围绕《辐射 76》展开的活动。慈善项目 Fallout for Hope 借助这款游戏筹款；Wasteland Theatre Company 则利用《辐射 76》的多人在线特性，在废土中举办大型戏剧演出。 《辐射 76》登陆 Game Pass 等多项订阅服务，并且持续更新，也帮助游戏不断吸引新玩家。去年底，《燃烧之泉》更新上线，让《辐射 76》与大获成功的真人剧集形成联动，还加入了全新的可探索区域和其他内容。
IT之家 4 月 30 日消息，今日，阿里千问宣布推出 Qwen-Scope—— 基于 Qwen3 系列和 Qwen3.5 系列模型训练所得的可解释性模块。 据介绍，阿里千问在 Qwen 隐藏层插入稀疏自编码器（SAE）并加以训练，通过施加稀疏性约束，自动提取出高度解耦、低冗余且更具可解释性的隐藏空间特征。Qwen-Scope 不仅可以用于分析 Qwen 模型行为的内在机制，也在模型优化上有着巨大潜力，应用场景包括推理结果定向控制、数据分类与合成、模型训练与优化、评估样本分布分析与对比等。 IT之家附官方详细介绍如下： Qwen-Scope 核心亮点包括： 推理：无需显示给出自然语言指令，实现推理结果定向控制； 数据：仅需少量种子数据便可收集用于数据分类的特征，显著降低数据依赖；同时可以使用未激活特征信息定向构造数据，补足长尾能力； 训练：通过分析语言混用和重复生成等低错问题，定位异常激活特征，在监督微调和强化学习阶段辅助模型训练，降低此类回复出现频率； 评估：计算不同样本间或不同评测集间特征激活模式，联合判断评测冗余程度，指导挑选评测集、提升评测能力覆盖度、降低评测成本。 整体概览 本次 Qwen-Scope 开源的权重涉及 7 个大模型，覆盖 Qwen3 及 Qwen3.5 系列的稠密模型和混合专家模型，共有 14 组稀疏自编码器权重。为了使得稀疏自编码器特征分布广、语义含义强、训练过程稳定可靠，我们从对应模型的预训练数据采样了 0.5B 词元数据规模进行训练。 实践 大家可以借助 Qwen-Scope 对 Qwen 系列模型进行分析和开发，下面我们会在推理、评测、数据、训练四个角度分别展示 Qwen-Scope 的用途，详细内容可以参考技术报告。 推理：模型行为的分析与可控的结果 通过控制特征的激活，实现对推理结果的定向控制，如语言、实体、风格的定向修改，而无需显式的给出自然语言指令。 数据：分类与合成 Qwen-Scope 对模型表示做了各个方向的解析和归纳，所以它可以用来作为数据处理工具，在数据分类和数据合成上均可提供数据处理思路。在毒性数据分类场景下，我们可以基于少量种子数据，分析毒性样本在 SAE 特征上的激活模式，并筛选出与毒性高度相关的特征用于分类。整个过程无需额外训练分类器，显著降低了标注和训练成本；同时，即使只依赖少量启动数据，也能获得较高的分类准确率，大幅降低了对大规模标注数据的依赖。 在数据合成场景中，Qwen-Scope 还可以帮助识别已有数据中激活次数少甚至未激活的毒性文本特征，并定向合成补充样本。相比传统合成数据方案，这种方式具有更强的可控性和针对性，能够更高效地覆盖长尾能力，使训练数据能效比提升至约 15 倍。 训练：定向优化 Qwen-Scope 的特征也可以应用在训练阶段。例如，当我们发现模型存在语言混用现象（比如英文回复中异常出现中文词）时，我们可以定位到异常激活特征，并在监督微调阶段，针对异常激活特征设计损失函数，引导模型降低 badcase 出现的频率。 再比如重复生成问题，这是一种低频现象，很难在强化学习阶段被采样到。为此，我们可以通过控制相应特征从而提高采样出异常回复的频率，增加学习奖励密度，以方便模型在强化学习阶段充分优化这一问题。 评估：测试样本的缺失与冗余 评估是大模型开发的核心之一，如今待评估能力、维度越来越多，样本规模越来越大，哪些评测集存在冗余，哪些领域覆盖不足是一个关键问题。通过 Qwen-Scope，我们可以对测试集的特征覆盖度进行分析以判断不同评测集之间的评测冗余程度。如下图所示，我们发现部分常用评测集在所激活特征上存在互相覆盖关系，致使部分评测集会受重复评估影响导致实用意义相比而言会更小。我们希望此类分析方法，可以方便大家挑选出覆盖度更高的、评测成本更低的测试样本和评测集。 总结 Qwen-Scope 不仅可以用于分析模型行为，更可以深入模型内部，将复杂的参数运算转化为人类可理解的概念与规律。它不仅仅能“看懂”模型，更能“改进”模型。实践证明，它可以在推理、评估、数据、训练等阶段，向我们提供模型优化思路、指导优化方向。可解释性，不仅是事后分析的工具，也可以是驱动模型进化的核心引擎之一。我们欢迎社区反馈，同时更希望可以看到大家发挥创造力，展示更多的、有趣的用法！ 试用 大家可以前往 Huggingface 或魔搭体验 Qwen-Scope。 链接地址 Hugging Face： https://huggingface.co/spaces/Qwen/QwenScope ?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921MGq3Tu Modelscope： https://modelscope.cn/studios/Qwen/QwenScope ?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921FZvQi4 ios/Qwen/QwenScope?spm= a2ty_o06.30285417.0.0.65e5c921FZvQi4 技术报告： https://qianwen-res.oss-accelerate.aliyuncs.com/qwen-scope/Qwen_Scope.pdf
IT之家 4 月 30 日消息，2026 北京车展期间，华为乾崑 | 奕境 X9 大六座 SUV 面向全球进行展出。奕境汽车品牌总经理曾清林提到， 公司计划未来两到三年，推出近 5 款产品 ，基本按照每年两到三款产品的进度推进。 有博主注意到，奕境汽车“3 年内投放 5 款产品”的 PPT 显示了五款中型以上的 SUV 的剪影。对此，奕境汽车品牌总经理曾清林解释称：“ 这是做图的同事偷懒，不全是中型以上的 SUV，还有更多的新品种。 ” 据IT之家此前报道，曾清林曾透露，奕境汽车计划两年左右将投入 100 亿元的资源，东风和华为共同组建了 4000~5000 人的工程师团队服务项目。 目标是三年左右实现 1000 亿元营收 ，通过不断推出新产品满足用户需求。 相关阅读： 《 奕境汽车总经理曾清林：计划未来两到三年推出近 5 款产品 》
IT之家 4 月 27 日消息，智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江昨晚发文回应了王传福（比亚迪董事长兼总裁）亲临智界展台，为何自己没在现场接待和介绍 V9。他表示： 其实真不是故意的，当时刚好不在展台 ，等我火急火燎赶回来，王总一行已经移步其他展馆了，非常遗憾。 如果再有机会，我一定会跟王总详细介绍智界 V9 的极致产品力。 据IT之家此前报道， 去年 10 月，赵长江在微博官宣离职 ，他曾担任比亚迪腾势品牌总经理、腾势方程豹直营事业部总经理。 今年 1 月，赵长江宣布正式加入鸿蒙智行-智界汽车 。
IT之家 4 月 26 日消息，Windows 11 文件资源管理器图库视图和主页视图的滚动十分流畅，但奇怪的是，其余文件夹和目录在滚动时却卡顿、有阶梯感。如今，微软给出了官方解释。 微软采用全新框架重构了主页视图和图库视图，这也是这两个视图滚动顺滑的原因。不过，文件资源管理器的其他部分尚未完成迁移，因为还有几项重要的实用功能需要优先适配，暂时阻碍了升级进程。 好在微软已经注意到了这个问题，但坦白来说，目前他们正全力优化文件资源管理器的稳定性与性能，这是更为紧迫的任务。 据 Windows Latest 网站发现，微软管理层已确认，会尽快为整个文件资源管理器适配流畅滚动效果。 近日有用户在社交平台 X 上指出了该问题，并 @了负责 Windows 及设备设计与研究的马库斯・阿什，还附上了屏幕录屏直观展示故障现象。马库斯回应称，团队已在内部就此展开讨论，并同步给了 Windows Shell 产品负责人塔利・罗斯，由她详细解释了背后缘由。 据IT之家了解，Windows 11 文件资源管理器的图库视图和主页视图，基于 WinUI 3 框架（Windows 应用开发工具包 WASDK 的一部分）开发。这套框架在动画效果、滚动逻辑和画面渲染上采用了全新机制，因此这两个界面的操作体验会更加顺滑。 但文件资源管理器的核心模块，包括普通文件夹界面，仍在使用老旧的 Win32 代码。值得一提的是，微软虽通过「封装层」和「XAML 孤岛」技术，为部分界面嵌入了现代化 UI 组件，完成了局部界面美化。但这些底层代码并未彻底重写，沿用了完全不同的渲染逻辑，这就造成了滚动时画面突兀、不连贯的观感。 塔利・罗斯表示，传统文件夹视图承载着大量用户高度依赖的核心功能：输入即搜、自动列宽适配、多种布局模式，还有诸多和旧版 Win32 系统深度绑定的小众功能。 迁移至全新 UI 框架，意味着要重新编写所有原有功能的底层逻辑，既要保证功能使用习惯不变，又不能引发系统兼容性故障。 文件资源管理器本身就是新旧系统多层嵌套的产物：部分模块已经现代化，还有不少模块沿用多年旧架构，且所有模块之间必须保持互相兼容。 这其中也存在取舍：主页和图库视图因全新从零搭建，界面更简洁、滚动更流畅，但功能也相对精简。传统文件夹视图功能更繁杂、占用资源更高，但灵活性更强，支持多类布局、高级排序、深度系统联动，还有历经多代 Windows 版本打磨完善的交互逻辑。 另有用户问及触控适配问题，吐槽在 Surface Pro 这类设备上，文件资源管理器的触控体验极差。塔利并未回避该问题，她征集了用户的具体使用反馈，并确认团队正在跟进各类触控相关故障。 目前的文件资源管理器依旧是以键鼠操作为核心设计，触控虽能勉强使用，但体验十分违和：触控手势匮乏、点击区域设计不合理，交互逻辑也不符合现代触控界面的使用习惯。 如今微软面临两大并行问题：界面视觉体验统一、输入交互体验统一，而这两个问题的根源完全一致。 文件资源管理器至今仍背负着历代 Windows 遗留的多层老旧设计架构。部分模块完成了现代化升级，其余则原地踏步，最终导致整体使用体验参差不齐。微软对此心知肚明，正在逐步修复问题，而非一次性彻底重构底层架构。 即便全局流畅滚动功能尚未落地，微软已经着手修复文件资源管理器的各类深层隐患。在近期的预览版系统中，微软优化了文件夹视图的显示一致性，减少了界面布局无故重置的问题。 与此同时，性能和稳定性提升效果显著。实测发现，文件资源管理器启动速度更快、操作响应更灵敏，深色模式下也不再闪现白屏背景。资源管理器进程（ Explorer.exe ）的崩溃概率也有所降低，而这直接关系到任务栏稳定性和系统整体运行表现。 以上优化内容预计将随 2026 年 5 月系统更新正式推送，同时还将附带多项稳定性修复补丁。流畅滚动功能会在后续版本上线，现阶段微软的核心思路是：先保障文件资源管理器运行稳定，再实现视觉与交互体验的统一。
IT之家 4 月 17 日消息，据科技媒体 TechRadar 今天报道，三星英国 / 爱尔兰移动体验部门产品副总裁 Annika Bizon，最近在一次 Reddit 问答活动中解释了公司为何不再做小屏手机。 Annika Bizon 对此坦率地回答道：“ 这一决定主要取决于大多数人的使用需求 ”。 她解释，如今大多数用户都会用手机完成办公、看视频、打游戏、创作内容。从根本角度来讲，手机的作用已经发生根本变化，上述场景都更加适合大屏设备。 IT之家在此援引 TechRadar，从手机的使用场景发生变化以来， 小屏手机逐渐失去了市场 。苹果、索尼、华硕以及三星等品牌，如今也几乎不会再去打造新的小屏手机。 不过 Annika Bizon 建议，实在喜欢小屏手机的用户可以选购 Galaxy Z Flip 系列折叠屏手机。理由是该系列机型折叠状态下体积很小，方便放入口袋，并且展开后仍然拥有完整尺寸大屏。
铁路12306有关负责人解释说，与“开售时即候补”不同，有的热门列车车票开售后快速售罄、进入候补状态，原因主要有两个。一是热门车次的全程及长途票快速售罄。部分热门线路、热门目的地的列车、旅行时间较短的列车等，更受旅客青睐，在车票开售时，由于购票需求远超该趟列车在这些站间可发售的票额，无论是全程票还是长途票，都会快速售罄、进入候补状态。二是热门车次裂解的少量短途票快速售罄。部分热门长途列车在预分票额时，会裂解出少量站间短途票，这类票数量少，开售后会快速售罄、进入候补状态。