赶在CES 2017正式开幕之前，Synaptics宣布了一套新的综合性生物识别技术，将传统的指纹识别、面部识别整合在一起，可为智能手机、平板机、笔记本带来更大的便利和更高的安全。该技术由Synaptics与光学识别企业KeyLemon合作打造。有了它，用户就可以选择自己最喜欢或者使用最方便的
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那个给GPT-4o注入灵魂的人，走了。 近日，被业内誉为GPT-4o之母”的OpenAI高管Joanne Jang在X平台正式发文，宣布结束其在公司长达4年半的职业生涯。 作为赋予ChatGPT灵魂的关键人物，她的离去无疑为这家AI巨头的IPO之路蒙上了一层阴影。 据悉，Joanne Jang斯坦福大学应用数学与计算机科学双学士学位，计算机科学硕士学位。 她加入OpenAI时，该公司还只是一个不到200人的研究实验室
在最新一期答网友问中，小米汽车回应了新一代SU7这次的安全辅助功能有升级吗？”的提问。 小米汽车表示，新一代SU7的AEB防碰撞辅助扩展了目标物识别种类，进一步提升了极端场景下的应对能力，拥有以下三大能力特点： 速度覆盖范围广：前向、后向都具备AEB能力，功能速度域支持前向 1-135km/h，后向 1-30km/h； 目标识别种类多：除了常见的车辆、行人、二轮车等目标，前�
近日，SBTI测试冲上热搜，无所谓人”废物”酒鬼”等奇葩标签刷屏各大社交平台，由于参与人数太多，测试页面甚至一度被挤崩。 爆火的同时争议也随之而来，有用户吐槽测试题目中的用词偏向男性化”，例如频繁使用哥们”等词汇，对女性不够友好。 对此，作者蛆肉儿串儿在评论区积极回应，开玩笑举例说可以把题目里的她妈的”改成他爸的”来平衡。 这款测试主打叛�
近日，一款名为 SBTI 的趣味测试在朋友圈迅速刷屏，凭借 死者”草者”吗喽”尤物” 等扎心又荒诞的标签，掀起了一场属于年轻人的全网自嘲狂欢。 但是由于突然的爆火，4月9日晚间起，致使大量用户页面崩溃、链接打不开，只能靠截图云体验。 随后，原作者发布了新链接并表示：按照建议做了略微修改，应该不会再崩了。
文章指出，当前跨境电商单平台运营难，多平台布局是趋势。TikTok Shop增长迅猛，与亚马逊形成互补：亚马逊是“人找货”的搜索电商，TikTok是“货找人”的内容电商。许多卖家因用亚马逊思路硬套TikTok而失败。核心在于打通双平台数据，形成“增长飞轮”：TikTok内容种草放大声量，引导用户至亚马逊搜索；亚马逊承接流量并提升排名，其销量和排名又可作为TikTok达人合作的信任背书。卖家精灵推出的“达人精灵”工具，旨在通过提供实时数据分析、达人营销等功能，帮助卖家落地这一协同模式，实现跨平台增长。
3D数字人行业陷入“颜值内卷”怪圈，过度追求视觉拟真却忽视自然交互能力。文章指出，行业瓶颈在于缺乏高质量中文多模态数据、动作与语义脱节、音画节奏错位三大难题。SentiAvatar框架通过构建高质量数据集、引入动作基础模型及创新双通道架构，实现贴合语境的实时自然交互，性能指标达国际最优水平，为打造有“灵魂”的数字人提供开源解决方案。
近日，一款名为SBTI的人格测试在各大社交平台迅速刷屏，登上热搜。 该测试以MBTI为框架推出荒诞的戏称，通过完成答题之后会测出尤物”、吗喽”等抽象自嘲标签。 测试的界面更是直接喊话MBTI已经过时，SBTI来了”，凭借反差感快速吸引大量用户参与。 令人意外的是，SBTI测试作者随后公开表示，自己并非心理学专业毕业，初衷是为了劝朋友戒酒，对于一些人格的阐释较为
深信服统一存储F8000系列在SPEC权威评测中取得突破性成绩，源于其在存储领域的长期创新及第五代英特尔®至强®可扩展处理器等领先硬件的强大支撑。该系列在混合工作负载下展现出高性能与高可靠性，能应对AI训练、EDA仿真等场景下数据量激增与高并发挑战。未来，深信服将继续携手英特尔及产业伙伴，围绕智算中心、数据要素化等新趋势，推动存储技术与架构的持续革新�
本期AI日报聚焦多领域技术突破：视频生成领域，Happy Horse模型全面超越Seedance 2.0，引发行业热议；爱诗科技发布影音级大模型PixVerse C1，支持15秒1080P高清视频生成。腾讯推出国内首个支持主流大模型API自由配置的AI浏览器“龙虾”，打破单一模型绑定。360推出以AI智能体为核心的社交应用“虾书”。DeepSeek V4开启灰度测试，支持国产芯片适配。此外，Anthropic推出强大编程推理模型Mythos，智谱发布性能领先的GLM-5.1，上汽通用则将豆包大模型应用于别克汽车智能座舱。
微算法科技（NASDAQ: MLGO）创新性地将量子拜占庭协议与区块链联邦学习深度融合，构建了抗量子攻击、高容错性的分布式学习框架。该框架以量子拜占庭协议为核心共识引擎，通过量子数字签名与纠缠特性突破传统共识容错极限，并借助区块链分布式账本实现训练过程可追溯，使联邦学习在去中心化协作中兼具抗量子攻击能力与高容错性，保障模型训练的安全性、一致性与隐�
