站长之家(ChinaZ.com) 4月2日消息:据市场监管总局网站消息，日前市场监管总局、工业和信息化部、交通运输部、应急部、海关总署五部门联合发布《关于试行汽车安全沙盒监管制度的通告》，共同启动汽车安全沙盒监管试点工作。
通告指出，为更好保护消费者人身财产和社会公共安全，完善汽车新技术、新业态、新模式安全监管方式，根据《缺陷汽车产品召回管理条例》，拟在汽车安全领域试行沙盒监管制度。
汽车安全沙盒监管是在后市场阶段针对车辆应用的前沿技术进行深度安全测试的机制，主要目的是引导企业查找问题、改进设计、降低风险。作为传统监管方式的有益补充，汽车安全沙盒监管变被动监管为主动监管，有利于更早地将前沿技术引发的质量安全问题纳入监管范围，提高应急处置能力，防范和化解重大风险，保护消费者合法权益，同时有利于鼓励企业技术创新，倡导最佳安全设计实践。
汽车安全沙盒监管坚守产品安全底线，采用目录清单制，在部分车型、部分地区试行开展，确保制度适度、安全、可控。汽车安全沙盒监管的对象是在车辆中使用的环境感知、智能决策、协同控制等前沿技术，或实现各级别自动驾驶、远程升级等新功能新模式。
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在9日举行的国务院政策例行吹风会上，国新办介绍了《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》的相关情况。市场监管总局执法稽查局局长况旭在会上重点指出，直播带货作为一种新型营销方式，必须明确“谁在带货”以及“带谁的货”，这是其营销活动的基石和不可逾越的底线。通过这些规定，可以看出《条例》在保障消费者权益、规范直播带货行为方面做出了积极的努力，旨在促进直播电商行业的健康发展。
在多地市场，一些无良商家在电子秤上做手脚，导致消费者购买商品时出现缺斤短两的情况。这种称为“鬼秤”的电子秤，在称重显示和实际重量之间存在偏差。整治市场仍需加强监管力度，以保障消费者权益。
英国科技、创新与技术部门的官员已开始起草监管人工智能模型的立法。目前尚不清楚未来的监管将如何与英国已存在的AI安全研究所交汇，该研究所已对最强大的AI模型进行安全测试。任何潜在的法案仍有很长的路要走。
OpenAI正式启动了在印度的招聘计划，旨在早期塑造人工智能监管政策。OpenAI已经任命一位政府关系负责人，负责领导公司在印度的公共政策事务。OpenAI的战略举措恰逢其时，将有助于该公司在这一竞争激烈的市场中站稳脚跟，为其未来在印度的发展奠定坚实基础。
作为最受单身群体欢迎的婚恋社交平台，爱聊APP自上线以来已经成功帮助众多单身群体顺利脱单。而作为头部婚恋平台，爱聊APP也一直注重网络平台安全，积极履行作为婚恋行业头部平台的监管责任。2023年是爱聊APP贯彻落实“净网”行动的第四年，在过去的一年中，爱聊每月积极落实“净网”行动，并根据月度、季度、年度向大众公示“净网”行动数据成效。2023年，爱聊APP“
中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部近日联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2024年工作安排》。明确以下工作目标：到2024年末，IPv6活跃用户数达到8亿，物联网IPv6连接数达到6.5亿，固定网络IPv6流量占比达到23%，移动网络IPv6流量占比达到65%。加大宣传推广力度包括创新宣传形式和内容、丰富行业交流活动。
日产汽车近日表示，因汽车销量低于预期及通货膨胀等对供应商的各种成本减免和其它因素影响，日产汽车决定将本年度营业利润预期下调14.5%。日产汽车预计，截至2024年3月31日的年度财报，全年净利润为3700.0亿日元，较此前预计减少200亿日元。”在上个月时，日产汽车又被爆出日产中国产能最高缩减30%的传闻，同样被波及的还有本田汽车，日系品牌在国内正处于艰难时刻。
TikTok在欧洲推出的轻量级应用TikTokLite遇到了监管障碍。该应用程序包含一项奖励功能，允许用户通过观看视频、点赞等操作获得虚拟货币"硬币"，并兑换亚马逊优惠券或贝宝礼品卡等物品。这一举措也意味着欧洲用户将无法再通过该应用每天额外赚取约38美分的收益。
欧盟的反垄断监管机构已确认，微软对OpenAI的130亿美元重要股权不会引发正式调查。这标志着这家科技巨头的重大转变，使其能够避免在遵守欧洲并购法规后可能会实施的限制措施。通过与多个合作伙伴的互动，并在战略性投资中采取非所有权立场，微软试图在影响科技行业的国际规则迷宫中谨慎行事。
商务部等14部门印发的《推动消费品以旧换新行动方案》今日对外发布，进一步激发汽车、家电和家装厨卫领域的消费潜能，培育新的消费增长点。《方案》以提高技术、能耗、排放等标准为牵引，以政策为激励，以畅通循环为驱动，在充分尊重消费者意愿的基础之上，逐步建立去旧更容易、换新更愿意”的有效机制，鼓励更换使用智能型、绿色型、低碳型消费品。推动家装厨卫焕新”鼓励各地支持开展旧房装修、厨卫等局部升级改造和居家适老化改造，促进智能家居消费。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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