在 GBA 时代，出过一款带陀螺仪的卡带，游戏名字叫 《转转！瓦力欧制造》英文名是WarioWare: Twisted!，很多模拟器都不支持，也从未有人汉化它。 今天我不仅给它做好了完整的汉化，还让 GGEMU 支持了这款游戏可以使用手机的陀螺仪来游玩 感兴趣的朋友可以试试看

两台 GB10 本地跑 sol-H3 做视频，满载经常 90°C+. 让 Opus 5.5 爬了散热改装实测数据，萃取基础方案,又搭建了仿真环境自动寻优,预计装上后比裸机放桌上低 11–16°.， ai help ai ,正在指挥3d打印机打印，坐等实测最终效果

一台 GB300 NVL72： → 72 颗 GB300 (Blackwell Ultra) GPU + 36 颗 Grace CPU。 → 单卡显存：GB300 288 GB HBM3e → 整机柜总显存：72 × 288 GB ≈ 20.7 TB → NVLink 总带宽约 130 TB/s → 全机柜通过 NVLink 5 连成统一内存池，可以视为一张拥有 20TB 显存的“超大 GPU”。 DeepSeek-V4-Flash-0731 核心规格： →304B 参数（0731 仓库包含 DSpark speculative decoding 模块） → 基础模型 284B → 13B activated → 1M context → 官方权重为 FP8 + FP4 Mixed 加油 OpenCode !

Edge0：只用2.5GB内存，在电脑和手机本地运行35B MoE模型 Edge0-AI团队开源edge0-infer推理引擎，平时把模型文件存放在固态硬盘里，通过预先训练好的路由模块提前预测下一步要调用的模块，在计算当前内容的同时后台提前把所需数据从硬盘读进内存。 这个方法太巧妙了，因为35B的MoE模型实际激活只有3B，所以提前预测要激活的3B，把对应的模块放到内存即可。 16GB内存的Mac电脑、iPhone17 Pro Max手机、安卓手机以及普通Windows电脑都能流畅运行35B的MoE模型。运行时设备内存占用稳定在2.5GB到3.4GB左右，在苹果M5芯片上每秒能生成约25个token，在手机上每秒也能输出11到13个token。 GitHub：

AI时代，8GB内存的 iPhone 也不够用了。 苹果最近把AI完整支持名单放出来了，想用“满血版”AI，门槛直接卡在12GB内存。也就是说，只有18 Pro系列、17 Pro系列和iPhone Air能解锁完整功能。少那4GB，你只能拿到基础版，也就是个阉割版。 同样升个iOS 27，不同机型体验直接分成三拨：12GB用户有满血 AI，8GB用户凑合用。iPhone 15及以下机型最惨，系统能升，AI功能没份。 随着AI功能越来越多和越来越强，8GB迟早也会被淘汰。

三星宣布，其 16GB LPDDR6 已在高通 Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 上完成業界首度驗證，I/O 速度最高達 10.7Gbps。這代表 LPDDR6 首次通過高通下一代行動平台的系統級驗證，雙方從早期開發即密切合作。 背景是裝置端 AI 正走向多模態互動與長時上下文代理人，對記憶體頻寬、功耗與可靠度要求大增。三星 LPDDR6 以更高每接腳 I/O 與擴充 I/O 架構，提供最高約 114GB/s 頻寬，減輕 LLM 推論時反覆讀取權重與 KV Cache 的瓶頸。 功耗方面導入 DVFS 與動態效率模式（DEM），可依負載即時調整電壓、頻率與低負載耗電，較 LPDDR5X 最高省電約 21%。可靠度則加入 PRAC，監控特定列反覆啟動，降低長時間 AI 運作時的資料干擾風險。 三星強調這不只是元件升級，而是記憶體與 SoC、系統架構一起驗證後的平台就緒成果；高通也表示 LPDDR6 能提供更複雜裝置端 AI 所需的頻寬與能效。更多細節預計於 Snapdragon Summit 2026 公布。