下降17.71%!2026年1

虽然整体评价不是那么理想，但SteamDB统计显示，该作同时在线峰值接近24万人，达到23万9045人。随着周末的到来，这个数据应该还会进一步增长。但还有多大的增长幅度，结合近期的媒体和玩家评价，可能不会太大。

《红色沙漠》玩家评价吐槽点：

键鼠适配“反人类”，操作太别扭，好多互动按键都是互相绑定

交互太卡手了，干什么都得CTRL

各种操作和系统都太臃肿

优点：

优化出色，玩家称赞是“最近几年优化最神的游戏，3070ti 2K极致光追+极致画质+部分电影级画质，开个DLSS质量稳60，游戏节奏偏慢，类似于大表哥2的那种感觉”。

近期新作Steam在线峰值对比：

《杀戮尖塔2》：57.4万

《生化危机9》：34.4万

《红色沙漠》：23.9万

《马拉松》：8.8万

Steam玩家评价：

　　在程庄村小河边的实践课堂上，志愿者们通过互动问答、情景模拟等形式，生动形象地向孩子们传授安全知识。“发现有人溺水该怎么办？”的问题一抛出，孩子们纷纷抢答：“找大人帮忙！”“打报警电话！”现场气氛热烈。

　　活动重点围绕“防溺水六不”原则展开，志愿者带领孩子们高声诵读，将安全理念深植童心。针对暑期常见安全隐患，志愿者们还详细讲解了居家用电安全、雷雨天气避险等知识。在急救技能培训环节，志愿者“手把手”指导孩子们进行心肺复苏法演练，帮助孩子们掌握基本急救技能。活动通过寓教于乐的方式，让孩子们在轻松愉快的氛围中掌握了实用的安全知识和技能，得到了村民和家长的一致好评。

　　据了解，“燕飞来”志愿者服务队长期关注儿童安全教育，通过“安全‘童’行”“开学第一课”等系列活动，持续提升青少年安全意识和自我保护能力。进入暑假以来，服务队采取“走出去+请进来”相结合的方式，进社区、进乡村，同时邀请孩子们走进燕飞来新时代文明实践中心，开展专题安全教育活动十余场，与家庭、学校形成教育合力，共同筑牢儿童安全防线。（记者 于晓 通讯员 王也 王于皞 郑嘉峰）

在报名条件方面，《通知》指出，凡符合下列条件之一且未在2025年报名的考生，可补报名参加我市2026年中考：具有我市初中学籍的2026年初中应届毕业生；具有我市户籍在外地就读的2026年初中应届毕业生；具有我市户籍的初中往届毕业生；我市初中学校毕业的非本市户籍往届毕业生。符合下列条件之一者，可报名参加我市2026年中考地理、生物科目及2027年其他科目考试：具有我市初中学籍的2026年初中二年级在校生；具有我市户籍在外地就读的2026年初中二年级在校生。通知明确，初三考生补报名时间为3月9日10:00至12日17:30，初二考生报名时间为3月13日10:00至16日17:30。

在考试科目及分值方面，《通知》明确，2026年初三应届毕业生考试共12科：语文、数学、英语、物理、化学、历史、道德与法治、体育、英语听说、物理实验操作、化学实验操作、生物实验操作；未在我市参加地理、生物科目考试的考生和往届毕业生需增加地理、生物科目考试。2026年初二考生考试共2科：地理、生物。

2026年计入高中阶段学校招生录取分值如下：语文、数学、英语各120分(其中英语笔试90分、听说考试30分)，物理100分（含实验操作10分），化学（含实验操作8分）、历史各80分，道德与法治60分，地理、生物（含实验操作4分）各40分，体育90分，10科总分共850分。

《通知》还对报名流程进行了详细说明。报名分领取准考证号和密码、网上报名、电子摄像、报名缴费、签名确认五个流程。需要注意的是，2026届考生在中考地理、生物科目考试后进行转学的可以在转入学校所在考点参加我市今年中考，考号不变，生源属于转入学校，转入学校必须在市中考报名系统中办理有关转学转考申请并经转出学校审核同意。考生在转出学校所缴交考试费不划转，转入学校不得再向考生收取考试费。

此外，在我市取得地理、生物科目学业考试成绩后，因身体原因经批准休学的考生，原地理、生物科目学业考试笔试成绩按照权重比例计入2026年中考总成绩。2025年在我市参加过地理和生物科学业考试的应届生，不得再报名参加2026年地理和生物科学业考试。2025年初二期间已在我市报名的考生，如果自动放弃参加我市2026年中考其他各科目学业考试，考试费不予退还。

外省户籍进城务工人员随迁子女在我市就读初级中学并参加我市中考的，可报读我市高中阶段学校，高中阶段学校毕业后需要在我市参加高考的，要符合我省当年高考报名条件，不符合我省高考报名条件的，需回户籍地参加高考。根据《广东省华侨权益保护条例》，华侨学生可以在其父母出国前或者其祖父母、外祖父母户籍所在地参加高中阶段的招生考试，与当地户籍学生享受同等待遇。我市初中学校毕业的非本市户籍往届毕业生，由原初中毕业学校（以广东省九年义务教育证书为准）所在地的县（市、区）招生办负责安排此类考生的中考报名工作。

梅州日报记者：吴海清

编辑：罗欢欢

审核：蔡颜颜

活动将节日庆祝与志愿服务深度融合。现场不仅有节日的欢快，更跃动着“雷锋”的身影。社区组织志愿者提供了义务理发、健康咨询、法律科普等多项便民服务，让居民在家门口感受到实实在在的温暖。

随后的文艺汇演精彩纷呈。激昂的腰鼓《欢天喜地》、动感的广场舞《火花》、风情浓郁的新疆舞、悠扬的吹管演奏和温馨的吉他弹唱接连上演。其中，由居民自编自演的三句半《咱们西苑新家园》，用诙谐幽默的方言，生动讲述了社区环境提升、邻里互助、文明新风的点点滴滴，真实可感的“身边变化”引发全场共鸣，笑声与掌声不断。

表彰现场，一个个感人的家庭故事、一个个鲜活的先进典型，生动展现了新时代家庭文明新风尚。

编辑：邱潮

编审：文婷 黄琪雅

终审：邹菲

本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：

长时间高负载下，系统表现如何？

在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？

在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理，

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求

AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是：

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；

软件可移植，以降低系统变更成本。

与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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