珍稀威士忌與亞洲調酒精英雲集「Whisky Live & Fine Spirits Macau 2026」

逾500款環球佳釀、獨家珍藏酒款、16間亞洲人氣酒吧及米芝蓮美饌齊聚上葡京

澳門2026年10月29日 /美通社/ -- 澳娛綜合度假股份有限公司（下稱「澳娛綜合」）將聯同《威士忌雜誌》（Whisky Magazine），於11月27至28日在澳門上葡京綜合度假村（下稱「上葡京」）舉辦「Whisky Live & Fine Spirits Macau 2026」，匯聚環球頂級威士忌、特色雞尾酒、精緻美饌及現場娛樂表演。今年活動規模空前盛大，匯聚全球逾80個知名品牌及超過500款頂級威士忌與精選烈酒，更推出限定珍藏酒款及品鑑大師班，而備受矚目的「亞洲酒吧秀」參與酒吧亦增至16間，打造精彩紛呈的國際威士忌盛會。

亞洲調酒精英雲集上葡京 展現多元雞尾酒文化

今年「亞洲酒吧秀」雲集16間頂尖特色酒吧，展現當代調酒藝術的創意與多元面貌，賓客更可與國際知名調酒師面對面交流，了解每款特調背後的風味巧思。

上葡京旗下榮獲「澳門最佳餐廳酒吧」殊榮的「味賞酒吧」（MESA Bar）將領銜登場，與亞洲多間知名酒吧同場獻技，包括入選2026年《50 Best Discovery》指南的首爾特色酒吧Villa Records、於「2026年亞洲50最佳酒吧」中名列第13位的首爾Alice Cheongdam、第50位的北京「十條」、分別躋身2026年延伸榜單第81及82位的香港Tell Camellia與台北「吧沐」。其他精選酒吧包括香港The Old Man、Artifact、「五味堂涼茶酒館」及Uncle Ming's，以及澳門「Wood House」和台北「三藩市」等知名店家。

獨家珍藏酒款 細賞日本威士忌匠心工藝

活動延續推出限定珍藏酒款的傳統，呈獻「秩父肥土伊知郎單桶調和威士忌」（Ichiro's Malt & Grain Single Cask Blended Whisky），全球僅限量發行232瓶。這款佳釀在帝國司陶特（Imperial Stout）黑啤桶進行二次熟成，且於日本秩父蒸餾所（Chichibu）陳年。酒體散發濃郁黑朱古力、烘焙咖啡與焦糖麥芽香氣，伴隨細緻香草氣息及淡雅煙燻風味。

威士忌大師親臨 分享釀造工藝與品鑑心得

除品酒體驗外，大會更設專家品鑑大師班，邀國際業界翹楚親授，深度解析知名蒸餾所的百年傳承奧秘。重量級嘉賓包括榮獲蘇格蘭「雙耳執杯大師」（Master of the Quaich）頭銜的高原騎士（Highland Park）資深品牌大使Martin Markvardsen。他將帶領參加者探索品牌源自奧克尼群島的獨特風土。其他嘉賓包括日本新潟龜田蒸餾所創辦人堂田浩之（Hiroyuki Doda）、新道蒸餾所所屬篠崎株式會社第八代社長篠崎倫明（Michiaki Shinozaki）、御岳蒸餾所首席蒸餾師眞喜志康晃（Yasuaki Makishi）、香港酒藝先鋒兼丹丘蒸餾所共同創辦人張寅傑，分享各自的釀酒經驗與工藝心得。

澳娛綜合發揮餐飲優勢 呈獻威士忌美饌體驗

活動將設有美食攤位，呈獻澳娛綜合旗下的米芝蓮星級餐廳及招牌餐廳的多款美點。大會特設尊尚貴賓區，提供精選珍稀烈酒搭配精緻小食與點心，讓賓客一邊品嚐佳釀美饌，一邊欣賞現場精彩表演。

此外，上葡京旗下兩間米芝蓮一星餐廳「御花園」及「當奧豐素1890」，將舉辦限定威士忌搭配晚宴，展現美酒佳餚搭配的無限可能。11月27日，「御花園」將以當代技法演繹清代太史菜，並以威士忌入饌，搭配托摩爾及波濤威士忌的經典風味；11月28日，「當奧豐素1890」則以馳名南意美饌配搭高原騎士頂級威士忌，呈現垂直品鑑的醇厚層次。

兩晚精彩現場演出 流行爵士樂輪番登場

為盛會增添熱鬧氣氛，大會安排一連兩晚的現場音樂表演。香港著名爵士鋼琴家羅尚正、流行爵士歌手廖嘉敏將聯同四人樂隊輪番登場，加上DJ SAIYAN與歌手杜俊瑋同台演出，為首晚現場注入活力。翌晚，馬來西亞歌手龔柯允將攜四人樂隊獻唱流行曲及藍調作品；香港音樂製作人兼創作歌手JNYBEATZ亦會帶來融合嘻哈、電子音樂及重新編曲的熱門廣東歌的音樂演出，帶來一場充滿活力的音樂慶典。

上葡京住宿套票 全方位品味旅程

澳娛綜合亦限時推出三款酒店住宿套票，結合上葡京豪華住宿、盛會門票、品酒代幣以及一系列專屬禮遇，套票價格由澳門元2,488++起，讓賓客暢享歡樂時光。

「Whisky Live & Fine Spirits Macau 2026」

日期：2026年11月27日及28日（星期五及六）

時間：下午2時至晚上10時

地點：澳門上葡京綜合度假村上葡京綜藝館

早鳥優惠期：即日起至2026年11月15日

門票預訂：https://www.whiskylivehkmacau.com/

住宿套票：https://www.grandlisboapalace.com/tc/offers/whisky-live-macau-2026-hotel-packages

其他售票平台：mPass、mFood、ICBC e-Life、澳覓、澳門售票網、大麥、攜程、Trip.com、大眾點評

珍稀威士忌與亞洲調酒精英雲集「Whisky Live & Fine Spirits Macau 2026」

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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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