【有料到 😍】外媒報導，Intel 代號為「Nova Lake」的次世代處理器傳出重大進展。消息指，Intel 已經向合作夥伴發送該系列處理器的 ES 工程樣本。作為 Core Ultra 400 系列的 Desktop 型號，新處理器不僅帶來顯著的微架構升級，其多核心效能表現更有望較前代產品實現高達 2 倍的巨幅增長。

據《Wccftech》報導，根據最新技術細節，「Nova Lake」在核心架構上進行了全面重新設計。該處理器將採用以「Coyote Cove」架構為基礎的高效能核心（P-Core），以及基於「Arctic Wolf」架構的節能核心（E-Core）。

在晶片設計上，「Nova Lake」首度引進「雙運算晶片（Dual Compute Tile）」配置選項。標準版處理器將整合單一運算晶片，提供最高 28 個核心；而最頂級的旗艦版本則會搭載兩組運算晶片，使總核心數量一舉推升至驚人的 52 核心（配置包含 16 個高效能核心、32 個節能核心，以及 4 個低功耗節能核心 / LP-E Core）。相較於現行的 Arrow Lake 世代，新晶片在核心與執行緒數量的規格上，成長了約 2.16 倍。

【終於來了 😱】LG 19 日正式發表全球首款在 Full HD（FHD，解像度 1,920 x 1,080）標準下具備「原生 1000Hz」超高屏幕刷新率的電競顯示器，型號為 25G590B，專為第一人稱射擊遊戲（FPS）與大逃殺等各類快節奏電競賽事選手而生。

早前市場上曾出現號稱達 1,000Hz 級別的實驗性顯示技術，例如 Philips 或 HKC 都自稱達至 1,000Hz，但實際上是透過「雙模式」切換或犧牲畫質，只有在 720p 模式下才能達成 1,000Hz，而在 2K 下只能提供 500Hz。不過，這款 LG UltraGear 25G590B 預設即可在 1080p 解像度下以原生 1,000Hz 運作，而非採用 720p 模式用來湊數。

除了極速刷新率外，LG UltraGear 25G590B 面板表面加入了低反射鍍膜以降低反光干擾，並搭載「Motion Blur Reduction Pro」技術，有效消除高速移動物體的殘影。

【咁流 ... 🙄】Microsoft 在 2026 年 WinHEC 大會上坦承，長期以來有部分第三方驅動程式在背景導致 Windows 11 系統出現異常耗電及效能下降的問題。過去驅動程式的審核機制只針對穩定性，完全忽略了功耗表現與資源佔用問題，導致市面上大量廠商推出的劣質驅動程式也能通過 WHQL 審核機制，不過 Microsoft 保證以後不會再發生同類情況。

在過去的驅動程式評估機制中，只會針對驅動程式是否導致系統崩潰（Crash）進行測試，只要不發生死機，即可能被標記為「穩定」。然而，這種評估方式存在嚴重漏洞。

Microsoft 在 2026 年 WinHEC 大會上再次坦承，許多第三方驅動程式雖然不會導致系統直接死機，卻會在背景無聲無息地損耗手提電腦的電池續航力，並引起系統延遲、音訊故障、圖像錯誤以及微小卡頓（Micro-stuttering）等問題。部分案例甚至導致筆電無法進入休眠模式，造成電池電量過度消耗。

【大癲 ... 😱】主機板呢？顯示卡呢？一位 Reddit 用戶近期在 PCMR（PC Master Race）子版，分享了一部極具視覺衝擊的 PC Case Mod 作品。他將一部高階遊戲主機打造成「GIF 動態牆」，透過機箱內的 9 個獨立屏幕，同步播放超過 1.5 萬張各不重複的 GIF 動畫，這會不會太「痴線」？

據了解，這部「GIF 動態牆」主機採用了 Lian Li O11 Dynamic Evo XL 機箱，並以 3D 打印支架固定了 9 個大小與解像度各異的副屏。為避免影響主機效能，這些 GIF 動畫的運算與顯示皆由機箱內安裝的 3 個獨立樹莓派（Raspberry Pi 5）負責，確保顯示作業與主系統完全隔離。

這部機的 Hardware 規格也相當豪華，處理器是 AMD Ryzen 9 9950X3D，主機板採用 MSI X870E Carbon WiFi，顯示卡是 MSI Ventus 3X RTX 5090 OC Edition，並擁有 96GB DDR5 RAM 系統記憶體和 Samsung 9100 Pro 4TB NVMe SSD。

【130 萬美元 😱】OpenClaw 創辦人 Peter Steinberger 近期在社交平台公開了一張震撼業界的 AI 帳單。這個三人團隊在短短 30 天內，竟然在 GPT-5.5 模式下使用了約 6,030 億個 Token，需要向 OpenAI 繳交約 130 萬美元的開發費用（折合約新台幣 4,200 萬元／港幣 1,010 萬元），引發業界對 AI 自主代理人（Autonomous AI Agents）大規模部署成本的深度討論。

據 Peter Steinberger 表示，這筆高昂費用背後，是因為團隊運作了約 100 個 GPT-5.5 Codex AI 模型。這相等於百名工程師不眠不休地工作，在一個月內執行了高達 760 萬次 API 請求，處理了約 6,030 億個 Token，並消耗了高達 1,305,088.81 美元。

這百名 AI 工程師並非僅在撰寫簡單程式碼，而是構成了一個具備高度自主性的開發工作流程，當中包括自動偵測安全漏洞、處理拉取請求（PR）及過濾重複議題（Issues）。同時，AI 需要根據團隊會議中的討論內容，自動產出對應的功能修復方案，更需要持續監控程式性能指標，若發現效能下降，即主動在 Discord 頻道向團隊發出警報。