以减少屏幕使用时间为目标，我向专家问到了一些具体办法。

Eight Sleep公司推出AI驱动的智能床垫，通过持续生物识别追踪收集心率、体温、睡眠阶段等数据，构建用户数字孪生模型，实时优化睡眠质量。除床垫外，智能家居领域还涌现出AI空气质量监测、自动烹饪系统、智能安防等产品。这些技术将个人自动化提升到新高度，投资者看好其普及前景。

3月30日，“智涌钱塘”2018AI Cloud生态国际峰会在G20主会场·杭州国际博览中心隆重举行。

6月27日，高通公司全球副总裁侯明娟参与世界移动通信大会（MWC上海）期间举办的主题会议“5G商业：下一轮增长浪潮在哪里？”，并在圆桌讨论环节分享高通与骁龙如何把握新兴技术带来的全新机遇，为客户和消费者创造新的价值。

这篇博客解析了Datadog公司开发的TOTO模型，一款拥有1.51亿参数的时间序列预测基础模型，专为可观测性数据设计。研究团队同时推出了BOOM基准数据集，包含3.5亿个观测值和2,807个真实时间序列。TOTO创新性地结合了因果归一化、比例因子化注意力和学生T混合模型等技术，在BOOM、GIFT-Eval和LSF三大基准测试中均取得了最先进性能，证明了领域特定基础模型的优势。

随着人工智能技术的发展与成熟，内容产业在生产、分发、商业化变现等领域均迎来了不同程度的智能化转型。未来，人工智能还将为内容产业赋能哪些场景，带来何种价值？7月2日，第四范式先荐在北京举办“2019人工智能＋新内容论坛”。

字节跳动智能创作实验室发布革命性AI视频数据集Phantom-Data，解决视频生成中的"复制粘贴"问题。该数据集包含100万个跨场景身份一致配对，通过三阶段构建流程实现主体检测、多元化检索和身份验证，显著提升文本遵循能力和视频质量。

2018年的领域驱动设计中国峰会是一次对国内DDD实践的检阅和展望，希望和业界同行一起探索DDD，同时希望在软件行业可以更大范围和更深层次的展开实践的道路与前景。

把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界，是华为与全社会的共同愿景。

近日，微软面向中国商用市场发布Surface Laptop 3和Surface Pro 7，并介绍了Surface Pro X等全新一代Surface商用版产品，还推出面向制造、零售、金融、医疗等行业量身定制的商业应用解决方案。

在 DAC 大会上，西门子将数字双核多物理场和人工智能技术引入旗下的 Calibre 和 Solido EDA 工具的工作，这些工具可用于复杂的芯片设计。

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究团队首次完整揭示了大脑在休息状态下巩固记忆的神经机制。研究发现大脑通过"神经回放"将短期记忆转化为长期记忆，海马体与大脑皮层通过精密的时序协调完成知识永久存储。这一突破性发现不仅解开了记忆形成的根本机制，还为治疗阿尔茨海默病、优化学习策略提供了科学依据，同时为人工智能发展提供了重要启发。

清华大学团队利用扩散模型革新自动驾驶3D感知技术，通过生成式建模取代传统判别式方法，让AI系统具备类人想象推理能力。该方法在遮挡区域预测准确率提升15%，并显著改善下游规划任务性能，为自动驾驶向更智能安全方向发展提供重要技术突破。

这项研究提出了一种名为"控制目标原子"(STA)的新方法，用于精确控制大语言模型的行为。与传统提示工程相比，STA通过稀疏自编码器识别并操作模型内部的解耦知识组件，实现更稳健、灵活的行为控制。实验证明，STA在安全控制方面表现卓越，同时对模型一般能力影响微小。研究还发现控制引导方法在应对对抗性场景时比提示工程更为稳健，并成功应用于控制大型推理模型的思考长度。

近年来，随着云计算从培育市场进入到全面爆发的新阶段，用户对于云的接受程度稳步提升，但与此同时，越来越多的企业和机构基于数据安全、业务需求、避免供应商锁定等因素的考量，逐渐在业务部署上采用了多云融合的策略。

为了有效地保护容器工作负载，安全架构师需要全面了解技术层和安全相关任务。这些任务旨在加固所有相关组件、管理漏洞以及主动识别和应对整个技术栈的威胁和攻击。

零日攻击基本上是在代码里面嵌入一些恶意软件去发动攻击，假设用ChatGPT来开发软件，也有可能产生此类漏洞，会很容易被嵌入到代码中实现攻击。

深信服带来EDS分布式存储解决方案，以分布式存储支撑创新业务发展及海量数据的存储与备份，最终面向未来，通过EDS构建混合云/多云数据统一管理平台，管理和承载数据。

4月15日，《面向未来的数字社会——2022新华三 十大技术趋势白皮书》（下称“白皮书”）正式发布，并以兼具深度与广度的视角，对行业的深刻剖析、预测与建议获得了中国工程院院士、国际知名研究机构、国内ICT领域权威专家的联合推荐。

这项由都柏林大学团队完成的研究提出了DriftMoE系统，通过神经网络路由器与增量专家的协同学习来处理数据流中的概念漂移问题。该方法在九个基准数据集上的表现与传统大型集成方法相当，但资源消耗显著更低，特别适合边缘计算等资源受限场景，为构建高效自适应的流数据学习系统提供了新思路。