1月16日据cnbc消息，美国零售业巨头Target公布了2019年圣诞节和元旦假期的销售数据，今年的销售额仅增长了1.4％，而去年同期则增长了5.7％。Target表示，服装和美容销售势头不错，而在关键的电子产品，玩具和部分家庭业务则下跌明显。受此消息影响，该公司股价下跌了7％，同时尚未
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在“软件定义汽车”浪潮下，智能汽车竞争核心转向座舱体验、ADAS功能及OTA迭代质量。然而，传统软件测试模式成本高、耗时长，难以覆盖复杂场景，易导致漏洞。AI驱动的“无人测试”通过大模型与智能体技术实现三大突破：需求自主解析与测试规划、GUI自主探索与自愈维护、智能诊断与根因分析。这将催生“人机协同”新范式，测试工程师角色转向质量策略师。到2027年，超80%企业将集成AI测试工具，汽车行业2025年成为转型关键节点。
火山引擎推出国内首个融合国家智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系，同步发布《2025数据智能体实践指南》。该体系直面传统评测重技术轻业务、预设答案难适配动态场景、局部能力检验不足三大痛点，确立业务关联性、可操作性与前瞻性设计原则。覆盖分析洞察、可视化呈现、鲁棒性三大核心维度，通过151道测试题量化智能体能力并划分达标/工业可用/专业研究三级标准。采用标准化闭环流程与自动化评分机制，为数字化转型深水区企业提供选型优化依据，推动产业智能化进入精准量化新阶段。
TabTab是一款全链路AI数据分析助手，核心功能包括多源数据连接（支持文档、数据库、电商平台等）、自动化采集清洗、内置分析模型及可视化呈现。其优势在于通过多智能体系统实现自然语言交互，降低分析门槛，让非技术人员也能快速完成客户洞察、销售业绩等分析，显著提升效率。产品定位中立，致力于构建多元化AI效率提升生态。
易鑫在2025世界互联网大会乌镇峰会上发布汽车金融行业首个Agentic大模型XinMM-AM1。该模型参数量约300亿，响应延迟低于200毫秒，支持语音实时交互，单卡吞吐达370 tokens/秒，可提升获客、风控与运营效率，解决行业周期长、交互多、决策复杂等难题。易鑫作为AI驱动的金融科技平台，研发投入超20亿元，率先实现AI全场景应用，将持续推动智能汽车金融生态建设。
此前有网友在机场拍到一加Ace 6 Pro Max包装盒，不少网友认为这就是一加即将推出的骁龙8 Gen5新机。 博主数码闲聊站表示，一加骁龙8 Gen5新机不叫Ace 6 Pro Max，而是命名为Ace 6T，这里的T不是Turbo，是一加纯正的性能基因，一加的Turbo系列也已在路上了。 对比一加Ace 6，一加Ace 6T处理器由骁龙8 Elite换成了骁龙8 Gen5，电池容量突破8000mAh，还将带来炫酷的联名。 该博主还爆料，高通
最近一个月，基础模型似乎又有点多起来。但若仔细去看这些模型厂商的动作，大体还是走出了两条路。 一种是在诸多难点里选择一个死磕，成为这个单点上的SOTA。这种路线可以快速在开发者群体留下一个明确的印象，但也可能限制住了一家模型公司的“基座”属性。另一种则是在各个模态上全面前进，在一个最全面的基础模型蓝图里不停交出一个个关键拼图。 已经有了全
在GOT C 2025全球开源技术峰会上，零一万物CEO李开复博士发表演讲，强调开源模型是构建AI Agent的最佳选择。零一万物与开源中国联合发布一站式AI Agent开源开发平台OAK，支持对接多种开源大模型，旨在打破生态绑定限制，助力开发者实现“Agent开发自由”。该平台具备可视化编排、评估优化、数据管理等功能，未来将逐步推出四大核心模块，推动开放协作的AI Agent生态发展。
小鹏汽车在2025科技日宣布，将于2026年推出三款全栈自研L4级Robotaxi，同步开启试运营。该车型搭载4颗图灵AI芯片，算力达3000TOPS，配备第二代VLA模型，具备强大泛化学习能力，能自适应全球不同交通习惯。作为中国首款全栈自研Robotaxi，无需额外改装，不依赖高精地图即可实现量产。车辆提供两套智驾方案，分别侧重通勤效率与极致安全，并在六大关键系统采用双冗余设计，确保行驶安全。小鹏还将开放Robotaxi SDK，与高德地图等伙伴共建全球服务生态。
华为Mate 80系列会在11月25日前后发布，这将是史上最强Mate旗舰。 据悉，本次发布会将会推出Mate 80、Mate 80 Pro、Mate 80 Pro 和Mate 80 RS四款旗舰，其中标准版代号Voyager，支持66W有线快充；Pro、Pro 及RS版统一采用Sagittarius代号，支持100W有线充电。
当前全球正经历地缘政治重塑与人工智能革命驱动的深刻变革。全球化向区域化演进，供应链加速本土化，AI从前沿技术跃升为核心生产力。麦肯锡研究显示，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元，中国预计占2万亿美元，接近全球总量三分之一。传统数据系统难以满足AI对实时性、多模态处理和高弹性算力的需求，企业需构建新一代数据基础设施，实现数据生产、治理与AI应用的动态融合，突破"数据烟囱"，支持跨场景智能部署。Data&AI一体化将推动数据价值从效率提升向产业协同跃升，成为智能社会的核心引擎。
