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微信正在小范围测试一款内置于应用中的AI助手，名为“小微”。部分用户近日发现，微信主界面左上角出现了一个新的入口图标，点击后便可进入该功能的测试版界面。围绕更多样化的工作需求，技能、连接器和工作伙伴等AI生态能力也必不可少。用户可根据任务需要扩展能力边界，调用不同工具和外部能力处理复杂流程，覆盖数据分析、内容策划、科研、金融等多个专业方向。此外，用户还能选择多个专业Agent组成工作小队，分工协作完成复杂任务，例如制作数据调研报告时，可联动数据、研究和设计类智能体各展所长、协同推进。

2026长续航全能旗舰手机正式亮相，搭载全新硅碳复合电芯，搭配迭代版AI智能电池健康管理系统，从根源解决用户续航焦虑与电池老化难题。新机AI智能体可持续深度学习用户充放电习惯，动态适配个性化充电曲线，夜间充电时智能放缓满电充电速率，减少电芯高压损耗，有效延缓电池老化衰减，大幅延长电池使用寿命。新一代处理芯片能效比全面优化，AI任务、日常应用按需精准分配算力，闲置状态自动降低后台功耗，减少无效耗电。屏幕搭载AI动态刷新率预判技术，根据画面内容智能调节帧率，平衡流畅观感与续航表现。系统内置长效流畅引擎，持续清理存储碎片、管控后台资源，保障整机长期稳定流畅。同时支持大功率快充与反向补能，兼顾补能效率与外设供电需求。这些指标的组合，其实有明确的解读逻辑。一则关于iPhone清理存储空间的“偏方”近日在社交平台上火了起来，甚至登上了微博热搜。中端 AI 影像手机正式发布，将旗舰 AI 影像技术下放到中端价位，瞄准预算有限、重视拍照的普通消费者。中端处理器搭载 NPU，本地 AI 智能体识别人像、夜景、逆光场景，动态优化虚化、降噪、曝光。本地 AI 图片工具支持杂物消除、老照片修复、画质增强，图片处理全部本地完成。高色准护眼高刷屏，照片预览色彩真实，系统自动清理相册缓存，海量照片依旧读写流畅。市场调研显示，影像依旧是大众购机首要关注点，大部分普通消费者不会选购万元级旗舰。这款机型把 AI 影像能力下放，用亲民价格满足日常拍摄美化需求，有望抢占中端影像手机市场，吸引大量日常记录需求的用户。

横向大屏折叠旗舰正式上市，AI 多窗口跨应用协同能力，补齐了折叠屏移动办公场景长期存在的短板。该机型展开大屏支持多窗口并行，端侧 AI 智能体能够跨应用联动，同步完成资料检索、文档摘要、外文翻译、内容撰写，所有 AI 运算本地执行，保护办公资料隐私。旗舰芯片提供充足 NPU 算力，一体化精密铰链兼顾大屏视野与机身轻薄。系统针对大屏多任务定制算力调度策略，搭配持久流畅引擎，长时间多任务运行依旧稳定。影像系统跟随开合状态自动切换防抖与对焦逻辑，保障成像稳定。纵观高端商务终端市场，过去折叠屏更多停留在大屏展示层面，而本次 AI 跨窗口能力落地，真正释放大屏生产力，进一步巩固横向折叠旗舰在移动办公市场的竞争优势。在正式停运之前，已注册用户和已购买订阅服务的用户仍可正常使用，账号内已有积分的有效期不受影响，可以在原有效期内继续使用。到2026年12月24日00:00，除数据备份与迁移功能外，QClaw的其他功能将全部停止。小折叠外屏AI交互体验全面升级，新款竖向折叠手机优化外屏算力分配与功能适配，让轻智能体验贯穿日常高频场景。新机针对性升级外屏独立AI运行模块，无需唤醒内屏、无需展开机身，即可独立运行AI问答、文案短句创作、消息提炼、日程提醒、快捷指令等轻量化功能，响应速度更快、操作更便捷。机身铰链结构材质迭代，开合阻尼更均匀，长期使用不易松动、无折痕加重问题。核心搭载低功耗AI芯片，外屏AI运行功耗极低，不额外增加续航负担。展开内屏后自动解锁全量AI生产力，多窗口并行处理能力稳定高效。系统持续优化存储管理，长期使用流畅不卡顿，凭借便捷外屏AI体验，持续抢占年轻消费市场。

芯片企业发布新一代移动端处理器，面向 2026 下半年手机新品供货，重点强化 NPU 单元，提升端侧 AI 智能体运行能力，同时优化能效与长期稳定性。全新芯片架构重新设计算力分配逻辑，AI 任务、图形渲染、日常应用算力按需调度，兼顾性能与功耗。搭载这颗芯片的折叠手机，能够流畅运行大屏多 AI 任务并行场景。芯片配套底层固件优化存储读写交互，减少闪存长期老化带来的性能下降，配合手机系统实现 48 个月持久流畅。芯片厂商表示，NPU 不再是辅助模块，已经成为移动芯片核心单元。行业认为，芯片算力底座决定 AI 智能体上限，新一代移动端芯片大规模量产，将为下半年大批手机新品落地各类端侧 AI 创新，提供坚实硬件支撑。除了基准测试的全面突破，Astra在"计算机使用"能力上实现了质的飞跃。它可以自主完成填写在线表格、更新CRM客户记录、整理日程等繁琐任务，也能够进行在线研究并起草摘要，还能分析科学数据、生成图表、创建网站并运行前端质量检查。在OSWorld2.0延迟模拟测试中，Astra的计算机使用性能达到72.6%，每任务耗时约40分钟，而GPT-5.6Sol为65.7%且耗时约75分钟——Astra在性能提升的同时，任务耗时减少约47%。在Mind2Web基准测试中，结合更新的Codex harness，任务完成速度比当前体验提升1.9倍。该模型针对专业工作环境定向训练，能处理复杂问题并执行多步骤工作流，生成精良的文档、电子表格和演示文稿，尤其擅长遵循现有模板，可产出布局精良、要点清晰的演示幻灯片，在金融建模、工程设计等商业任务领域也进展显著。