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影响超 10 万车主：未经车主同意收集和出售驾驶数据，通用汽车在美国被诉 3 月 1 日消息，汽车媒体 carscoops 今天（3 月 1 日）发布博文，报道称美国阿肯色州总检察长诉讼通用汽车及其子公司 OnStar，指控其未经车主同意收集和出售驾驶数据，涉及该州超过 10 万辆汽车。援引博文介绍，此次诉讼源于《纽约时报》2024 年的一篇报道，该报道揭露通用汽车向 LexisNexis Risk Solutions 和 Verisk 两家数据代理商出售数据。阿肯色州总检察长 Tim Griffin 强调了这些做法缺乏透明度，即使消费者仔细阅读所有条款，也无法了解通用汽车的实际行为。诉讼还指控通用汽车使用“暗黑模式”（dark patterns），诱导客户同意他们原本可能拒绝的条款，利用消费者的认知偏差，隐瞒重要信息。通用汽车被控在未经车主明确同意的情况下，收集包括车速、高速驾驶占比、夜间驾驶习惯、行驶里程、加减速习惯等数据，涵盖了 OnStar 用户以及使用通用汽车移动应用程序、以及在车内激活互联网连接的所有车主和乘客。诉讼称，通用汽车多年来一直在未经车主明确同意的情况下出售这些数据，通用汽车先以一次性付款的方式出售初始数据，然后在接下来的几年里，通过持续发送额外数据获得定期付款。该内容转自IT之家
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美的首款搭载 DeepSeek 语音模型空调“鲜净感空气机 T6”发布，国补后 11999 元 3 月 1 日消息，美的鲜净感空气机（立式空调）T6 现已发布，号称是“美的首款搭载 DeepSeek 语音大模型的空调”，也就是传统空调添加了基于联网 AI 模型的控制功能，定价为 13999 元，国补后 11999 元。官方重点介绍这款空调引入的“1 键好空气”控制系统，号称也接入 DeepSeek 大模型进行深度学习和理解，只需要一个按键，无需手动调节，即可自动识别天气、温度等环境，开启温湿风净鲜等多维空气调节，主动优化室内空气质量。这款空调造型简洁，号称获得中国家用电器检测所母婴级房间空气调节器认证，1 小时空气除菌率 99.9%、2 分钟除菌率 99.99%，同时引入“免 10 年耗材技术”，号称滤网 10 年免更换水洗重复用。此外，该空调配备双核风轮、双贯流风道，支持超宽幅摆风、超远距送风，支持左右分区精细调控模式风速转向。空调还支持加湿除湿，最长持续加湿时间 12 小时，独立加湿功率 450ml / h。附空调参数信息如下：京东美的鲜净感空气机（立式空调）T6国补后售价11999 元直达链接该内容转自IT之家
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日产新车路测图曝光：尺寸加大、设计革新，预估为新款天籁 3 月 1 日消息，汽车媒体 Motor1 昨日（2 月 28 日）发布博文，报道称在美国密歇根州的日产总部附近，摄影师抓拍到一辆伪装严密的测试车辆，可能是新款天籁（Altima）或者轩逸（Sentra）。该媒体表示，本次曝光的测试车辆最初被认为是下一代天籁，但随后又有消息称可能是新一代轩逸。由于日产官方尚未发布任何声明，该车型的真实身份仍然扑朔迷离。外观方面，测试车辆的尺寸较大，似乎超过了轩逸的常规尺寸。侧面轮廓与现款天籁有一定的相似之处，C 柱处的伪装虽然具有迷惑性，但仔细观察可以发现玻璃底部有一个明显的凹口，这也是天籁的一个特征。测试车辆的排气系统清晰可见，表明该车采用内燃机系统，至于具体是混合动力还是延续现款的 2.5 升自然吸气四缸发动机，目前尚不清楚。2024 年，天籁是日产销量第二高的车型，仅次于奇骏（Rogue），也是日产旗下仅有的两款销量突破 10 万辆的车型之一。鉴于日产目前的财务状况，推出新一代天籁或许是势在必行的选择。附上相关图片如下：该内容转自IT之家
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福特“Mach 4”商标申请曝光，四门野马轿车呼之欲出 3 月 1 日消息，汽车媒体 carscoops 今天（3 月 1 日）发布博文，报道称福特在美国提交了“Mach 4”商标申请，预示四门野马（Mustang）轿车已在路上。福特对四门野马轿车的探索可以追溯到 20 世纪 60 年代，并在 21 世纪中期也曾打造过原型车，但最终均未量产。福特 1963 年打造的野马轿车原型鉴于福特此前已推出 Mustang Mach-E 电动跨界车，四门野马轿车的出现似乎也并非完全不可能，而且福特曾多次暗示推出该车型，并向经销商展示过相关草图和渲染图。援引该媒体报道，福特于 2 月 25 日向美国专利商标局提交了“Mach 4”的商标申请，可能会应用在这辆四门野马轿车上。在动力方面，“Mach 4”的发动机可能会沿用现款野马跑车方案，采用 5.0 升 Coyote V8 发动机和 2.3 升 EcoBoost 涡轮增压四缸发动机。该内容转自IT之家
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奔驰设计总监称 EQS 前卫设计“极具前瞻性”，并非面向传统 S 级客户 3 月 1 日消息，梅赛德斯-奔驰最豪华的电动轿车 EQS 因其“鼠标”造型而备受争议，官方对此的解释是降低风阻。该公司设计总监 Gorden Wagener 在接受 ABC 新闻采访时却表示，EQS 的设计“目标明确，极具前瞻性”。他表示，EQS 并非面向 S 级传统客户，而是吸引那些想尝试不同风格的人。他补充道，这款豪华电动车风阻系数仅 0.20，看起来“像是提前 10 年进入未来”。他也承认，S 级的忠实买家可能并不喜欢它，但流线型设计并不是问题的核心。Gorden Wagener 如此形容电动汽车与燃油汽车的差别：“电动车的挑战在于消费者的认知。用户更倾向于把它看作电子产品，而燃油车则更像一块 Chrono 机械表 —— 更耐用，更具收藏价值。”据此前报道，梅赛德斯-奔驰最新的计划是逐步淘汰独立的 EQ 车系，将电动车并入燃油、柴油和插电混动车型系列。“EQ”品牌不会完全消失，但将从车名前缀改为后缀。未来，纯电动车的名称将以“EQ Technology”结尾，而插混车型则使用“EQ Hybrid Technology”命名。梅赛德斯-奔驰希望通过这一策略调整提振疲软的电动车业务，应对日益激烈的市场竞争。到 2027 年底，公司计划推出 17 款全新电动车，其中包括 AMG 高性能版本。此外，一款更小的 G 级 SUV 也在研发中，预计将推出纯电版本。该内容转自IT之家
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阿里自研“深度思考”推理模型已上线夸克 AI 搜索，后续将有更强模型上线 3 月 1 日下午消息，夸克 AI 搜索近期上线“深度思考”推理模型，系夸克基于阿里通义千问基模开发的推理模型，后续将有更大规模的模型上线。今年以来，伴随 AI 推理模型技术创新加速爆发，国内各大互联网厂商绝大多数均已主动接入 DeepSeek 推理模型，并发布深度思考产品。作为阿里 AI To C 的重要产品，拥有亿级用户规模的夸克，会基于哪款推理模型开发“深度思考”AI 产品，引发市场期待。不过近期，夸克 AI 搜索上线“深度思考”能力后，并未第一时间明确推理模型的相关细节。新浪科技通过知情人士了解到，“夸克 AI 搜索‘深度思考’推理能力其实是基于阿里通义千问基模开发的推理模型，擅长迅速思考，可信、时效性强，是目前行业中少数没有接入 DeepSeek 的大体量 C 端 AI 应用。”据悉，在 App 和 PC 端同步上线的夸克 AI 搜索“深度思考”，可以精准理解用户的真实需求和深层意图，并针对用户的个性化和复杂问题，高效、极速地提供内容详尽、全面、可信任的结果，帮助用户找答案、做分析和写方案。用户更新夸克 App 和夸克 PC 端后，点击搜索框就能开启“深度思考”模式。近日，阿里集团官方宣布，未来三年，阿里将投入超过 3800 亿元，用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年总和。在基础模型层面，阿里通义大模型家族已跻身全球顶尖开源模型行列。据内部人士透露，“更大规模的模型，也将陆续接入夸克”。该内容转自IT之家
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iQOO Z10 Turbo 系列正式入网：天玑 8400 / 骁龙 8s 至尊版，7500mAh± 硅碳电池支持 90W 快充 3 月 1 日消息，博主 @数码闲聊站 今天透露 iQOO Z10 Turbo 系列手机现已正式入网，该机标准版搭载 D8400（联发科天玑 8400）处理器，Pro 版本配备 SM8735（骁龙 8s 至尊版）处理器，同时配备“旗舰级独显芯片”。此外，博主还透露该机主打中端性能超大电池，其搭载 1.5K LTPS 直屏，使用塑料中框和短焦指纹，配备至高 7500mAh± 硅碳电池，支持 90W 有线充电。注意到，iQOO Z10 Turbo 手机今年 1 月已经现身 GeekBench 跑分库，6.1.0 版本单核成绩为 1593 分，多核成绩为 6455 分。该手机型号为 V2452A，搭载 12GB RAM，使用安卓 15 系统。iQOO Z10 Turbo Pro 同样也现身过 GeekBench 跑分库，取得了单核 1967 分、多核 5827 分的成绩（测试跑分，以量产机型为准），目前尚不清楚这款新机的具体上市时间。该内容转自IT之家
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微软 BioEmu-1 推动药物研发：从“单帧画面”到“电影”，AI 精准预测蛋白质结构变化 3 月 1 日消息，微软研究院于 2 月 20 日发布博文，宣布推出 AI 模型 BioEmu-1，能够预测蛋白质随时间推移的运动和形状变化，在生物医学、药物发现和结构生物学领域带来新可能。借助 AI 探究蛋白质从形成肌肉纤维到保护我们免受疾病侵害，在几乎所有生物过程中，蛋白质都发挥着至关重要的作用。科学家近年来利用深度学习，在研究蛋白质结构方面已取得重大进展，能够根据氨基酸序列准确预测蛋白质结构。然而，仅从氨基酸序列预测单一蛋白质结构就像观看电影的单帧画面，只提供了一个高度灵活分子的截图。微软 BioEmu-1不同于 DeepMind 的 AlphaFold 专注于确定静态蛋白质结构，BioEmu-1 模拟蛋白质在不同构象之间的动态转换，为理解蛋白质运动、设计有效治疗方案提供了新的工具。AlphaFold 3 在结构生物学领域取得了重大进展，改进了蛋白质与 DNA、RNA 和小分子的相互作用模型，但它无法预测蛋白质随时间的变化。BioEmu-1 弥补了这一不足，它可以生成多个可能的构象，而不仅仅是单一的最佳拟合结构，这在药物开发中尤为重要。BioEmu-1 利用生成式深度学习，从大型数据集中学习模式，然后生成与这些模式一致的新样本，通过结合静态蛋白质结构、分子动力学模拟数据和实验稳定性数据进行训练。BioEmu-1 的核心机制是一个扩散模型，它迭代地生成蛋白质结构并根据学习到的约束条件提高其准确性。BioEmu-1 的关键输出是平衡系综的预测和自由能预测。BioEmu-1 使用三种类型的数据集进行训练：（1）AlphaFold 数据库 (AFDB) 结构；（2）广泛的 MD 模拟数据集；（3）实验性蛋白质折叠稳定性数据集。通过这些数据集的训练，BioEmu-1 可以识别蛋白质序列映射到多个不同结构，预测合理的结构变化，并学习以正确的概率对折叠和未折叠结构进行采样。BioEmu-1 每小时可生成数千个蛋白质结构样本，相比需要数周时间的传统分子动力学模拟，显著加快了研究速度并降低了计算成本，其预测自由能的误差幅度在 1 kcal / mol 以内，与传统分子动力学模拟相当，但计算成本却显著降低。附上参考地址Exploring the structural changes driving protein function with BioEmu-1 Microsoft’s New BioEmu-1 AI Model Can Predict How Proteins Move and Change Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning 该内容转自IT之家
