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3.将洗净的北瓜切成小片以后待用。 4.油烧热后加入辣椒、好吃葱、炒北蒜爆香。好吃老王影视 5.将葱、炒北蒜的好吃香味炒出来以后加入洗干净的北瓜片,大火炒制。。炒北 6.北瓜片炒制。好吃

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在做红绿小炒之前先准备好食材,北瓜1根,西红柿1个,蒜片少许,盐半小匙。然后开始做红绿小炒,炒北先将北瓜洗净切片,西红柿去蒂洗净,切块。炒锅烧热,好吃加油。

炒北瓜的炒北简单做法?

1、准备好一个北瓜。 2、免费看mv大片无需付费用削皮刀把皮刮掉然后洗干净。 3、用刀把弄好的北瓜切成薄片。 4、把切好的北瓜片盛入盘子中。 5、炒勺中加入适量的油。 6、糖心v待油热之后。

炒北瓜丝的做法大全?

主料 1种 嫩北瓜 1个 辅料 2种 盐适量香油适量 调料 3种 油适量蚝油适量醋适量 烹饪步骤 8步 步骤1 嫩北瓜一个,野天椒,蒜瓣。 步骤2 北瓜切丝,野天椒和。

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3 第三步就是把北瓜擦成丝,这样更容易炒熟。 4 第四步就是在炒锅中放入适量的油,等油热后,放入切好的小辣椒,适量的食盐,用中火翻炒。 5 第五步就是精选91等菜快。

如何炒北瓜好吃?

我们需要的材料有:北瓜一个,香菇适量,西红柿一个,鸡蛋两个,盐适量,酱油少许 做法如下: 1.把北瓜。

绿皮北瓜的做法大全?

⑸下入北瓜条炒熟,倒入青、红椒条,淋上烧汁翻炒均匀即可。 5、虾仁炒北瓜 ⑴食材:虾仁250克,北瓜200克,姜丝适量,葱花适量,蒜末适量,盐少许,料酒少许。

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2.切片。 3.切丝,9·1免费版cad网站入口-百度漫画用盐与胡椒粉腌制15分钟。 4.热锅温油、中火炸。 5.炸好、控油。 6.锅中留底油,放盐、葱花煸香。 7.下炸过的芋头丝炒拌均匀。 8。

怎么做好吃，清炒北瓜条的家常做法?

主料北瓜1000克 辅料油适量盐适量蒜瓣适量鸡精适量步骤清炒北瓜条的做法步骤11.北瓜一块,去皮清炒北瓜条的做法步骤22.切条清炒北瓜条的做法步骤33.蒜瓣切片清。

北瓜和青椒怎么炒?

步骤2 北瓜切成三角形的样子 步骤3 青椒切好 步骤4 锅内放入适量的油放入北瓜 步骤5 北瓜炒一下放入青椒 步骤6 加入适量的盐 步骤7 加入盐后翻炒一下就好了

1、准备好切好的白瓜片和青椒（可按自己的喜好切）。

2、把红干辣椒，切好待用。

3、锅内倒入油，待微热。

4、待微热，把干辣椒放入锅里，炸锅。

5、炸锅后把切好的笋瓜片和青椒一起放进去。

6、煸炒一下后滴入醋。

7、放入少许盐，鸡精，即可。

AI NAS进入智能体新阶段 英特尔携伙伴共建本地AI生态

智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。

PChome 2026年5月8日消息，5月7日至8日，以“智存无界 芯联未来”为主题的英特尔AI NAS与Thunderbolt雷电解决方案峰会日前在厦门举行。会上，英特尔集中展示了基于第三代英特尔酷睿Ultra、酷睿处理器以及英特尔锐炫Pro显卡打造的AI NAS平台与解决方案，并联合绿联、MINISFORUM铭凡、铁威马、极空间、威联通、畅网、冰鲸等生态伙伴，进一步推动智能体AI在NAS端的落地应用。

随着生成式AI和智能体AI快速发展，NAS正在从传统存储设备演变为融合本地算力、数据管理与智能应用的新型平台。相比云端AI，本地AI在隐私保护、低延迟推理以及数据可控性方面具备天然优势，而这也成为AI NAS市场加速增长的重要驱动力。

英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩表示，“智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。”

围绕不同AI应用需求，英特尔此次构建了覆盖主流到旗舰级的完整本地算力矩阵。针对中小企业、设计工作室及小型算力中心，第三代英特尔酷睿Ultra处理器搭配英特尔锐炫Pro B系列独立显卡，最高可提供367 TOPS AI算力，可支持本地8B至35B参数规模大模型的高吞吐推理，适用于企业本地知识库、行业数据分析以及办公智能体等场景。 

面向主流消费级与中小企业市场，搭载12Xe核心的第三代英特尔酷睿Ultra X处理器可提供最高180 TOPS AI算力；第三代英特尔酷睿Ultra处理器则覆盖16核、8核等多种配置，最高可达100 TOPS AI算力，可支持8B至35B参数模型的本地AI推理，在性能与功耗之间实现平衡。

而针对更强调成本控制的轻量级AI应用，第三代英特尔酷睿处理器通过6核配置即可提供40 TOPS AI算力，可实现8B以下参数规模模型的本地推理，适用于家庭数据管理、轻量AI助手等入门级AI NAS场景。

除硬件平台外，英特尔也在同步完善AI NAS的软件生态。此次公布的软件栈参考设计，围绕本地XPU异构算力、模型部署、低时延响应与隐私保护等核心需求展开，覆盖从模型部署、检索增强到感知交互与性能优化的完整链路。

其中，英特尔通过CPU、GPU与NPU协同调度机制，实现异构算力的高效利用；同时结合容器化与虚拟化方案，帮助AI应用在NAS平台快速部署，并通过硬件辅助虚拟机技术强化智能体运行安全性与可靠性。对于NAS厂商而言，这意味着AI能力的开发门槛将进一步降低，也有利于推动更多端侧智能体应用快速落地。

在应用层面，英特尔正在推动AI NAS从单一存储设备向本地AI中枢升级。面向个人用户，AI NAS可实现智能相册管理、家庭视频检索、AI助手等功能；面向企业，则能够支持本地知识库、文档分类、多媒体处理以及轻量智能体任务，在提升数据安全性的同时降低AI部署成本。

峰会上，多家生态伙伴也展示了基于英特尔平台打造的AI NAS新品。

绿联iDX6011 Pro搭载第三代英特尔酷睿Ultra 7处理器，可提供最高96 TOPS AI算力，并通过本地大语言模型实现照片管理、文件分类与AI助手等功能，所有AI推理均在本地完成。

威联通QAI-8300 Pro则搭载第三代英特尔酷睿Ultra X7 358H处理器，最高可提供182 TOPS AI算力，并集成英特尔Helicon Search智能检索技术，面向专业创作者与中小企业私有云场景。

MINISFORUM铭凡推出基于第三代英特尔酷睿Ultra与酷睿处理器打造的Agent NAS系列，通过MinisAI Plus混合AI架构与MinisCloud OS，实现NPU与GPU协同加速；铁威马则计划推出采用英特尔酷睿Ultra 255H处理器的AI NAS新品，并结合全新TOS 7系统强化智能体AI应用。

此外，极空间、畅网以及冰鲸ZimaOS等合作伙伴，也分别围绕智能体AI部署、移动AI NAS以及Agent原生操作系统等方向展开探索。其中，冰鲸ZimaOS基于Qwen 3.5与Intel Arc实现纯本地推理，并提出“Agent设备，即本地执行中枢”的理念，进一步拓展AI NAS的应用边界。

从行业发展趋势来看，AI NAS正在成为端侧AI的重要落地方向之一。过去NAS更多承担数据存储与备份角色，而随着本地大模型能力提升，AI NAS已经逐步演变为家庭与企业的数据智能中心。相比传统云端方案，本地部署不仅具备更好的隐私安全性，也能减少网络依赖与长期推理成本。

对于英特尔而言，其此次围绕第三代酷睿Ultra平台构建完整AI NAS生态，核心意义不仅在于提供更强的本地AI算力，更在于通过开放的软件栈与生态协同，加速智能体AI从概念走向实际应用。PChome认为，随着越来越多NAS厂商开始引入本地AI能力，未来AI NAS市场的竞争重点，也将从单纯硬件性能转向AI应用体验、软件生态与智能体协同能力的综合比拼。

更快、更智能：苹果发布全新智能框架与先进工具

Xcode 27 新增 API 可集成 AI 模型与拓展的智能体编程能力，为开发者提供构建和完善 app 的强大新工具

PChome消息，苹果正式推出全新智能功能、扩展的 Xcode 生产力功能及多项平台优化，旨在提升 app 的运行速度与兼容性，同时助力开发者更轻松地打造 app。

“开发者是整个苹果生态的核心，而我们的目标是为他们提供卓越的工具与技术，助其打造未来。”苹果全球开发者关系副总裁 Susan Prescott 表示，“得益于 Xcode 27 中新增的智能框架与智能体编码功能，开发者将如虎添翼，全心投入他们最擅长的工作，那就是将奇思妙想转化为现实。”

智能框架

开发者可以依托新智能框架，更轻松灵活地为 app 打造 AI 功能。开发者可在基础模型框架中，从已部署新语言模型协议的模型提供商处选择偏好的服务器模型，为自己开发的 app 集成 AI 功能。

为助力开发者更轻松、更灵活地打造可适配的 AI 体验，该框架还带来 Dynamic Profiles 等功能，支持开发者对模型与 app 的交互方式进行实时更新。

而对于希望在 app 中使用自定义模型的开发者而言，全新的 Core AI 框架则是在设备端运行模型的理想方式。Core AI 为苹果芯片的统一内存和神经网络引擎提供经优化的架构，支持开发者在本地部署完整版大语言模型。

Xcode 27 与智能体编码

Xcode 是为苹果平台打造 app 的理想工具，也是借助智能体完成编码的强大帮手。Xcode 27 在智能体编码领域再次迈出重要一步。今年发布的功能直接将领先模型与智能体的强大功能全面整合进开发者的工作流。开发者与编码智能体对话，可进行交互式规划和多轮问答，并有一块画布用于渲染 Markdown 以及并排显示代码修改与预览。

Xcode 27 还推出可供编码智能体自行验证代码的工具，从而支持其自主运行更长时间，例如编写和运行测试、在 Playgrounds 的隔离环境中试验创想、使用预览检查视觉效果的变化，以及在新的 Device Hub 中与模拟器进行交互。

借助于插件，开发者可以为 Xcode 添加自定义技能，通过 Model Context Protocol 调用日常工具，还可连入与智能体客户端协议兼容的任意智能体。GitHub 和 Figma 率先支持 Xcode 与其工具的同步无缝安装。

除编码智能功能以外，Xcode 27 还实现了全方位的提升。这款应用如今全盘依托苹果芯片运行，空间占用缩小 30%，同时运行更快、设置更简便。其个性化程度也更胜以往，工具栏可完全自定义，全新主题系统让整个编辑器的颜色和谐统一。

Xcode Cloud 现在提速 2 倍，还新增对基于 Metal 的 app 和 visionOS 构建的支持，这一切皆得益于苹果芯片提供的磅礴动力。

优美设计与用户界面框架

Liquid Glass 提供的统一视觉框架，让苹果旗下各平台上的 app 变得更灵动，同时保留原有的熟悉感。今年，这一设计继续进化，在清晰度、个性化与统一性方面都实现了提升。“设置”中新增透明度滑块，使用户能够通过调整外观打造个性化的视觉体验，同时还可根据用户可能选择的各种辅助功能设置进行动态调整。

SwiftUI 的设计旨在降低布局、动画和平台集成的复杂性，让开发者全心打造独一无二的 app。今年，SwiftUI 通过提高状态初始化效率和加快布局渲染，进一步加快 app 响应速度，且无需开发者更改代码。借助新型可重排容器，开发者的自定义代码编写工作负担大大减轻；此外，全新的空间预览框架则可让开发者查看 Mac 版 app 的 3D 模型在串流至苹果 Vision Pro 后的空间内呈现效果。

Swift 使全栈开发实现整合，提供开发者所需的速度、呈现和内存安全。无论任务是打造功能齐全的移动 app，还是嵌入式固件，乃至苹果生态以外的平台，Swift 都能搞定。它以可用性和直观语法为先，助力开发者轻松迭代创想，将发现错误的任务交给编译器。在此基础之上，Swift 6.4 让日常任务一气呵成，通过定向警告抑制、精简的可用性属性（如“anyAppleOS”）和改进的编译器诊断，让开发者的日常体验如行云流水般顺畅轻松。

游戏相关工具与资源

PChome了解到，对于游戏和空间开发者而言，新工具和资源更便于他们在苹果平台上推出优质游戏，并为玩家提供无缝体验。Managed Background Assets 通过引入智能本地化交付，降低游戏安装所占空间。该系统现可自动识别玩家的首选语言，仅下载该语言所需特定素材包，并会在必要时选择最接近的配置。此外，全新的 Steam Asset Converter 简化了将 PC 游戏移植至 iOS、iPadOS、macOS、tvOS 和 visionOS 的过程。通过引入旨在与智能体协同工作的开源技能，Game Porting Toolkit 4 助力 Mac 版游戏开发提速，为智能体部署适用于苹果生态的 Metal 开发最佳实践，并大大缩短游戏登陆苹果平台所需的时间。官方 Unity 插件为广受欢迎的游戏引擎 Unity 带来原生苹果集成。现在，开发者借助苹果提供的 StoreKit 和 Background Assets 插件，无需离开既有 Unity 工作流，即可在所有苹果平台上原生实现 app 内购买。有了 Reality Composer Pro 3，开发者只需借助一种工具，即可打造全方位的空间体验。结合使用全新的实时预览功能与 Mac 虚拟显示器，开发者现在可以在编辑过程中即时查看编辑结果。