北京2026年10月29日 /美通社/ -- 長江存儲旗下零售儲存品牌致態（ZHITAI）宣布與備受全球玩家關注的 3A 動作遊戲《影之刃零》（Phantom Blade Zero）展開策略合作，以「如影破刃，致達本心」（Unleash Your Edge）為合作主題，推出聯名禮盒。此次合作將遊戲的暗黑武俠美學融入硬體與周邊配件，為台灣玩家帶來兼具實用性與收藏價值的新選擇。
《影之刃零》以獨特的「功夫龐克」美學與俐落的動作設計，打造融合傳統武術與奇幻元素的武俠世界。主角「魂」在逆境中依然持刃前行、堅守信念的精神，也是此次合作主題的靈感來源。「如影破刃」呼應遊戲中疾如魅影的迅捷招式，以及致態對高速儲存效能的追求；「致達本心」則連結主角歷經險阻、堅守本心的意志，以及致態勇於探索、持續突破的品牌精神。
作為《影之刃零》全球官方指定合作儲存品牌，致態以長期累積的技術實力，為玩家提供專業、高效的儲存解決方案。為了讓玩家更深入體驗影境世界，聯名禮盒內含致態TiPlus9100固態硬碟。致態TiPlus9100固態硬碟採用長江存儲新一代晶棧® Xtacking® 4.0 架構快閃記憶體，支援 PCIe 5.0 介面，循序讀取與寫入速度最高分別可達 12,000 MB/s 與 10,700 MB/s。產品採用無獨立 DRAM 快取設計與單面 PCB 配置，可供相容的電競筆電、輕薄型筆電及 DIY 桌上型電腦升級儲存設備，滿足玩家安裝大型 3A 遊戲、讀取與儲存遊戲檔案的需求。
此次推出的致態×《影之刃零》聯名禮盒，是致態獻給玩家的一份誠意之作。聯名禮盒整體採用暗黑武俠風格的視覺設計，從開箱時走進「影境」的儀式感，到日常使用、裝備點綴與周邊收藏，將遊戲元素融入玩家生活。禮盒包含致態 TiPlus9100 固態硬碟（附聯名款封套）、聯名款收納盒、聯名款黑傷螺絲起子、聯名款鶴形鈴鐺金屬機殼貼，以及聯名款光柵卡，共五款單品，讓玩家在升級裝備的同時，也能打造具有個人風格的遊戲空間。
對致態而言，理解玩家的需求，也包括理解他們喜愛的遊戲世界。此次聯名從這份喜愛出發，將遊戲中的設計巧思融入日常使用的硬體與配件。未來，致態將持續傾聽消費者的想法，以實際使用需求為產品設計的起點，並拓展銷售通路、完善在地服務，讓消費者買得更方便、用得更安心。
致態 ×《影之刃零》聯名禮盒即將登場，敬請期待。
如影破刃，致達本心：致態攜手《影之刃零》展開全球策略合作
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一款在同量級模型中處於領先的通用模型，以遞歸自我改進構建，旨在推動 AI 與科學發現。
北京2026年10月29日 /美通社/ -- 超衍智能（Apex Intelligence）發佈了其首款模型 Apex-35B-V1.0。這款 35B 通用模型以 Qwen3.6-35B-A3B 為基礎，經過中訓練和後訓練進一步優化，模型開發過程中融入了大量自有數據集和研究軌跡。在參與評測的同量級模型中，Apex-35B-V1.0 的研發能力處於領先水平，同時保持了出色的通用能力；在部分基準測試中，其表現也可與更大尺寸規模的模型競爭。
模型構建過程中，AI 自主參與了數據構造、實驗設計、代碼執行、訓練結果分析和訓練優化等環節。在實際應用中，Apex-35B-V1.0 既能完成 Coding、Agent、問答和深度搜索等常規任務，也能完成計算閉環的研究任務，如 AI 研究、計算科學、機器人仿真等，是一款兼具通用能力與研究能力的模型。
Apex-35B-V1.0 既是遞歸自我改進的成果，也將成為繼續推動 AI 與科學研究的工具。
基準評測
在 21 項基準測試中，Apex-35B-V1.0 相比同量級的 Qwen3.6-35B-A3B 取得 20 項領先；相比 Recursive Flint（40B）取得 18 項領先、1 項持平。除了研究任務表現突出，它在智能體任務、編程和推理方面也展現出廣泛的競爭力，並在部分基準測試中超過更大規模的模型。這些結果表明，該模型在35B 規模下兼具突出的研究能力和廣泛的通用能力。更多詳情見技術博客。
Tech Blog：https://www.apexin.com/apex-35b/
通過遞歸自我改進構建
超衍智能（Apex Intelligence）的自進化 AI 研究系統 Apex Research能夠持續識別模型弱點、提出假設、開展實驗，並將研究發現轉化為可衡量的模型改進。
從自進化訓練數據和自動化實驗，到訓練方案、GPU 內核及推理優化，Apex Research 參與了 Apex-35B-V1.0 的整個開發過程。
自進化數據。 Apex Research 識別模型弱點，並自動生成有針對性的訓練數據。例如，當評測發現模型在計算流體力學（CFD）任務中出現失誤時，系統分析了背後的推理缺口，合成並驗證新的科學訓練樣例，再將其納入後續訓練。這套自進化數據流程使模型在內部 CFD-Bench 上的成績提高了 32.1 分。
自動化實驗。 Apex Research 分析評測結果和智能體運行軌跡，發現系統性的失敗模式，並優化訓練策略。例如，它發現過長的推理上下文和失衡的數據配比會降低智能體表現。隨後，系統探索了不同的序列長度分佈、長短軌跡採樣比例，以及考慮 token 數量的批次組成，找到更有效的訓練配置，提高了智能體的可靠性和訓練效率。
訓練與推理基礎設施。 Apex Research 將自動化優化擴展到底層計算系統，探索更高效的 GPU 內核、負載均衡、通信策略和執行調度。在訓練側，它優化 GPU 負載均衡、通信與計算重疊、動態批處理，以及考慮 token 數量的工作負載分配，以減少同步開銷、縮短 GPU 空閒時間、提高硬件利用率，使訓練吞吐量提升 45%–60%。在推理側，它優化注意力內核、KV 緩存管理，以及預填充和解碼階段的執行方式；在可比工作負載下，實現解碼速度提升至 1.6–1.8 倍，首 token 響應時間降低 30%–35%。
這些改進貫穿數據、訓練和基礎設施，並逐步累積為一個持續反饋的研究循環：每一輪研究的成果，都為下一輪改進提供基礎。
使用方式
Apex-35B-V1.0 的模型權重已在 Hugging Face 提供。配套代碼、部署指南和使用示例已在 GitHub 提供。開發者可以下載並運行該模型，將其用於 AI 開發、科學計算及其他研究任務。模型版本、硬件要求、支持的推理框架和許可信息詳見項目頁面。
GitHub：https://github.com/apexin-ai/Apex-35B-V1.0
Hugging Face：https://huggingface.co/Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0
關於超衍智能（Apex Intelligence）
超衍智能由清華大學人工智能學院助理教授陳勇超創立，目標是構建下一代自進化基礎大模型。這裡的「自進化」指遞歸自我改進（Recursive Self-Improvement，RSI）：讓 AI 參與研究、實驗與驗證，並將成果用於改進模型自身。
超衍智能希望推動 AI 從輔助工具成為共同研究者，從加速已知走向發現未知。公司的長期願景是讓模型具備相當於並逐步超過10 萬名覆蓋不同學科的頂尖 AI Scientist 的整體科研能力，持續參與科學研究與發現。
繼 Apex-35B-V1.0 模型之後，超衍智能計劃推出更大量級的自進化基礎大模型，新模型將繼續提升 AI 研發能力，並拓展至芯片、量子計算等科學研究領域。更多模型能力、評測結果與開放方式，敬請期待。
超衍智能發佈首個35B 模型 Apex-35B-V1.0，以遞歸自我改進推動 AI 與科學研究
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