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倒霉有什么梗?什梗

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一男子看完小视频有样学样 店面玻璃门连撬四处

原标题：一男子看完小视频有样学样 店面玻璃门连撬四处

现在网上的各种小视频很火，一些网红视频也常有很多人追捧。很多人也就看看当娱乐，但有的人有样学样，最终把自己送进了班房。

海峡网2月27日讯（泉州网记者 许奕梅 王盼琛 通讯员 林文杰 文\图）现在网上的各种小视频很火，一些网红视频也常有很多人追捧。很多人也就看看当娱乐，但有的人有样学样，最终把自己送进了班房。

38岁的覃某进在网上看到一段店面玻璃门可以被轻松撬开的小视频后，第一次尝试成功后，依葫芦画瓢接连撬开四家店面的玻璃门入室盗窃。满载而归的他自以为神不知鬼不觉，但没过几天就被警方逮到。

疑犯指认被盗现场

酒醉后偷窃心起 连撬四处店面玻璃门

2月22日凌晨，市区下着淅沥小雨，覃某进在喝完酒后，独自一人来到西湖公园闲逛。寒意袭人下，覃某进想起自己失败的婚姻，内心愈加失落，加上口袋里仅剩几十元钱，连开房住宿都不够，覃某进就想着去偷窃。

凌晨1点多，覃某进走到新华北路西湖公园对面的一家牛肉火锅店，他发现店门是玻璃门，只在两边的门把间挂着一把U形锁，也没有安卷帘门。

覃某进见四下无人，就试着用力摇晃玻璃门一边的门把，没多久，一边的门把就掉了，覃某进堂而皇之地推开玻璃门进店。

覃某进知道店里都有装监控，特意低头避开。搜寻一番后，在店内供奉的佛龛下的柜子里，找到一条未拆封的中华烟和一包已拆开的中华烟。随后他见凳子上放着一件黑色外套，因为自己被淋湿了，他索性脱下湿衣服，换上这件外套，并用湿衣服包裹好香烟，藏在西湖公园内的一片草丛里。

想着没偷到钱，覃某进不想就此作罢，继续漫无目的地闲逛，先是走到城北路想盗窃一家汽车服务店，但撬门进店后没有发现值钱的财物，后在北门街先后盗窃一家快餐店和一家水果店，各偷到几十元和452元的现金。

疑犯在撬店面玻璃门的手把

问起为何只撬玻璃门 原是看小视频学来的

凌晨4点多，偷完四家店后，覃某进也走累了，就拦了辆的士返回西湖公园，想拿走藏着的香烟，却没有找到。

随后他走出西湖公园，又坐上一辆的士到客运中心站。等到天亮后，他搭乘班车到台商投资区洛阳镇，找了一家旅馆住下来。

虽然覃某进在整个作案过程中都刻意回避监控，走在路上也低头调亮手机屏幕在看，但经过警方研判调查，还是查到了他的踪迹。24日下午1时许，覃某进在旅馆中被抓获。

经了解，覃某进是广西壮族自治区南宁市人，已婚，妻子此前离家后失去联系，覃某进将孩子留在老家给父母照顾，他来到泉州打工。但他一直是做做停停，没有稳定的工作和居所。

警方发现，覃某进踩点的四家店面，店门都是只安装玻璃门，覃某进每次都是弄坏门把后进店盗窃。说起缘由，覃某进交代此前无意间看到一段小视频，称玻璃门门把防盗性不高，很容易损坏，覃某进于是有样学样，“顺利”进店盗窃。

警方初步调查，覃某进涉案金额3000多元，因涉嫌盗窃罪已被刑事拘留。案件还在进一步调查中。警方提醒，被盗窃的店家多以为店内安装有监控，只安装玻璃门也没事，提醒商家要提高安全意识，最好多安装一道卷帘门，增强安全防护。

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。