AutoTrader 正全力推进数字化转型，其技术团队在 CEO Nathan Coe 的带领下，积极探索最新技术，为汽车行业客户提供更优质的服务。从传统杂志转型为数字平台，AutoTrader 不断创新，推出移动业务、数据服务和行业平台，以满足不断变化的市场需求。公司重视技术人才培养，注重内部协作，致力于通过人工智能等前沿技术为客户创造更多价值。

一项由 Biogen 和 Apple 支持的大规模观察性研究表明，智能手机和智能手表可能在日常使用中检测轻度认知障碍。研究结果显示，利用 iPhone 和 Apple Watch 等设备的被动传感器，结合其他指标，可以追踪思维和记忆能力随时间的变化，从而识别轻度认知障碍。这一发现为早期诊断和预防认知功能衰退开辟了新途径。

这项由浙江大学和新加坡国立大学合作开发的RelationAdapter研究提出了一种新型轻量级模块，使扩散变换器(DiT)模型能从视觉示例对中学习并应用视觉转换关系。研究团队创建了包含218种多样编辑任务的Relation252K数据集，并通过位置编码克隆等创新技术实现了高保真图像编辑。实验表明，该框架在低层次图像处理、风格迁移、图像编辑和定制生成等任务上均优于现有方法，为视觉提示驱动的图像编辑开辟了新途径。

打破规矩，比在规矩中做得好，更重要。

华为，作为国内第一、全球第二大手机制造商，一直是打工人心中的高薪梦企。加入华为，不仅能收入跃升，获得成长，还能让简历镀镀金，即使从中“毕业”也更有底气挑选其他的好工作。一般人都不会错过这样的好机会。

5月17日上午，一场关于“智能科技如何创造新生活”的圆桌对话，为大会主论坛画上了一个圆满的句号。

某天，聚集了各行业甲方用户或集成商工程师的微信群里。

Backblaze 发布了 2024 年第四季度和全年硬盘故障率报告。数据显示，部分硬盘型号年故障率超过 4.5%，而部分型号则实现零故障。报告详细分析了不同容量和品牌硬盘的表现，为用户选择可靠存储设备提供了重要参考。

想象一下这个场景：一位学生拿到了一套没有标准答案的数学题。正常情况下，没有答案怎么知道自己做得对不对呢？大多数学生会卡在这一步。但如果这位学生非常聪明，他会想出一个办法——先用不同的解题思路做几遍，然后看哪个答案出现的次数最多，那个答案很可能就是正确的。接着，他会思考为什么其他方法得到了不同的答案，从而改进自己的解题技巧。这就是清华大学研究团队开发的"测试时强化学习"（TTRL）的核心思想。

在谷虹看来，中国的电子信息产业现在已经走到了一个新路口，需要基于国产CPU和操作系统来搭建自主安全的信息产业，而中国长城科技集团股份有限公司作为中国电子信息产业集团的核心企业之一，在自主创新技术研发等方面具有雄厚的技术实力。

华为云推出的立体运维提供真正“立体”的全方位能力，包括齐全的数据种类、端到端跨层全链路分析和丰富的数据洞察能力。下图是立体运维的模型示意图。

数据科学巨头Databricks与OpenAI达成价值1亿美元的合作，在Databricks数据智能平台上推出"Agent brick"代理组件。该系统集成GPT-5等模型，可分析商业智能、自动化工作流程，并考虑法规和网络安全标准等上下文因素。企业用户可大规模运行大语言模型，在安全的生态系统中获得前沿AI能力，满足企业定制化AI应用和代理构建需求。

近日，Gartner发布2023年十大战略技术趋势，围绕优化、扩展和开拓这三大主题，这些技术能够帮助企业机构优化韧性、运营或可信度、扩展垂直解决方案和产品交付并利用新的互动形式、更加快速的响应或机会进行开拓。

有时候，最大最真的道理反而解决不了任何实际问题。这不只是种悖论，同时也是一种定义。在某些矛盾的核心当中找出真相，才有可能确定继续前进的最佳道路。

近期，中国领先的虚拟化云计算领导厂商和信创天宣布主题为“和信创天下，世界皆互联”的和信下一代云桌面全国巡展即将于六月盛大启幕，首站将定于6月12日在福州正式启动。

英特尔今天宣布，受美国国防高级研究计划局委托开发一种芯片，该芯片让应用能够处理加密数据而不必先对其进行解密。

这项由以色列理工学院等机构完成的研究提出了SingLoRA方法，用单一矩阵替代传统LoRA的双矩阵设计，解决了AI模型微调中的稳定性问题。该方法在保持性能的同时将参数量减少一半，在语言理解和图像生成任务中都表现出色，为大模型的高效适应提供了新的解决思路。

ByteDance智能创作团队推出的ATI系统彻底改变了视频生成技术的控制方式。这个统一框架通过简单的点轨迹同时实现相机移动、物体平移和局部变形控制，不再需要分散的工具。用户只需在初始图像上标记关键点并绘制运动路径，系统就能生成符合指令的高质量视频。研究表明，ATI不仅提高了控制精度，还能兼容多种顶级视频生成模型，有望让专业级视频创作变得更加直观简单。

清华大学等机构联合发布Mono-InternVL-1.5多模态大语言模型，通过创新的单体式架构设计，实现了用58%更少的训练数据达到更好性能的突破。该模型采用视觉专家嵌入和渐进式训练策略，有效解决了多模态学习中的灾难性遗忘问题，推理速度提升26%，为低成本高性能AI应用开辟新路径。

数字化转型已然是一个不可逆的过程，而“工业服务化”在2022年才刚刚开始。