近日东南亚市场接连公布了汽车销量：越南暴涨90%，马来西亚本土品牌Proton在新能源赛道反超比亚迪登顶，印尼稳中有进，印尼市场中国品牌杀入前五，泰国纯电车型更是在政策末班车的刺激下暴涨240%。四个核心市场，四种截然不同的增长逻辑，但增长故事远未结束。本土品牌在新能源赛道上绝地反超，中国军团凭借技术和产能全线突围，日系巨头第一次感受到被多方夹击的寒意。这是一场没有剧本的攻防战。越南：90%...

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《2024年度AI十大趋势报告》指出AI领域的十大发展趋势，如大模型创新、AGI探索及AI应用格局，强调技术迭代与行业变革的重要性，展望未来AI的广泛应用与影响。

当前大模型开发生态经历重大变革，低代码平台崛起，传统框架逐渐衰退。蚂蚁发布的报告揭示了开源生态的演进规律，强调易用性和快速构建的重要性，未来竞争将围绕生态控制权展开。

本研究针对嵌入式设备中的神经网络模型易受到边信道攻击（SCA）这一问题，提出了一个安全的Fisher-Yates算法设计。通过结合掩蔽技术和Blakely的模块乘法方法，有效消除了原算法中导致侧信道泄露的脆弱性。实验结果表明，该对策能够有效抵御SCA，与原方案相比，虽然内存开销增加了2倍，但时间开销保持在合理范围内，显示出良好的应用前景。

《2024年度AI十大趋势报告》分析了AI技术在各行业的变革，包括大模型创新、AGI探索和AI应用格局，强调数据基础和用户需求对行业渗透的重要性，展望未来发展趋势。

该研究提出了一种新信任模型，旨在改善差分隐私强化学习中的用户数据隐私保护，开发了针对洗牌模型的算法，实验结果显示其隐私成本优于传统模型。

本文介绍了一种基于Transformer编码器的方法，用于将视频中的头部运动和面部表情转移到源图像的外观。该方法实现了跨再现，适用于不同的人，具有良好的泛化能力。在运动传输质量和时间一致性方面表现出卓越性能。

本研究解决了Vision Mamba模型过拟合的问题，并探索其如何有效扩展到更大的尺寸。通过提出随机层级洗牌正则化方法，我们成功将非层次化的Vision Mamba扩展至300M，且在ImageNet1k上相较于类似尺寸的监督ViT模型提高了分类准确率。该方法简单有效，增强了模型的泛化能力，具有潜在的广泛应用前景。

本文提出了一种新型的无数据依赖的洗牌攻击方法，证明了现有解释性AI方法无法检测洗牌攻击。研究发现不同的SHAP估计算法在检测此类攻击的有效性上表现各异。这一研究为提高模型的公平性检测提供了新的思路与方法。