隨需插拔 助力企業(yè)IT管理靈活便捷
聯(lián)想ThinkCentre 超級(jí)Q 23全球首創(chuàng)的可插拔模塊化設(shè)計(jì),讓用戶能夠根據(jù)實(shí)際需要插入不同的運(yùn)算模塊。運(yùn)算模塊目前可選2款體積僅為1升的聯(lián)想超小型商用臺(tái)式機(jī)——ThinkCentre M4500q和ThinkCentre M3500q,支持從賽揚(yáng)、奔騰到第四代酷睿i7的豐富處理器選擇,內(nèi)存、硬盤更可按需配置,全面滿足企業(yè)在多種工作場(chǎng)景下的不同需求。例如,對(duì)于性能要求不高的事務(wù)性工作,企業(yè)可選擇配備賽揚(yáng)處理器的 M3500q版ThinkCentre 超級(jí)Q 23,實(shí)用的硬件配置輕松應(yīng)對(duì)日常工作;對(duì)于運(yùn)算性能有較高需求的崗位,企業(yè)可以選擇配備英特爾酷睿第四代i7處理器和SSD固態(tài)硬盤的M4500q版,強(qiáng)勁性能顯著提升工作效率;同時(shí),超級(jí)Q 23還可通過DP-IN和USB-IN接口接駁到筆記本上,作為顯示器為用戶提供23吋LED全高清的視覺體驗(yàn)。
簡(jiǎn)約一體 致力推動(dòng)用戶體驗(yàn)簡(jiǎn)潔高效
作為商用一體臺(tái)式機(jī)的劃時(shí)代產(chǎn)品,聯(lián)想ThinkCentre 超級(jí)Q 23也將一體化的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮的淋漓盡致。兩個(gè)步驟一根連接線即可輕松部署,小Q插入后無需任何線纜即可與超級(jí)Q23完全融為一體,聯(lián)想商用一體臺(tái)式機(jī)經(jīng)典的一體化設(shè)計(jì)可為用戶有效釋放桌面空間。符合人體工學(xué)設(shè)計(jì)的支架,可實(shí)現(xiàn)亮度、旋轉(zhuǎn)角度以及傾斜角度的調(diào)節(jié),保證了用戶輕松、便捷的操作體驗(yàn)。超級(jí)Q23采用VESA兼容支架,可以被安裝在任何辦公環(huán)境中。
與此同時(shí),ThinkCentre 超級(jí)Q 23還將人性化的設(shè)計(jì)理念貫穿于一體化的設(shè)計(jì)之中。新產(chǎn)品擁有6個(gè)USB端口,同時(shí)支持內(nèi)置Wi-Fi無線網(wǎng)絡(luò),預(yù)留的VGA接口還可以隨需匹配另一臺(tái)任意尺寸的顯示器,為用戶提供更加寬闊的操作空間。而在安全方面,ThinkCentre 超級(jí)Q 23除了擁有經(jīng)典的Kensington防盜鎖保障硬件安全,還采用了最新的智能USB屏蔽,通過提供BIOS級(jí)別的安全設(shè)置,讓USB可以只識(shí)別鍵鼠而不識(shí)別存儲(chǔ)設(shè)備,有效地保障了辦公保密性。
獨(dú)立升級(jí) 著眼企業(yè)長期IT成本優(yōu)化
IT設(shè)備的更新?lián)Q代,是企業(yè)長期IT成本的重要部分。聯(lián)想ThinkCentre 超級(jí)Q 23采用模塊化的設(shè)計(jì)理念,企業(yè)可根據(jù)需求單獨(dú)更換作為運(yùn)算模塊的小Q來滿足不斷發(fā)展的業(yè)務(wù)需求,有效延長了一體機(jī)的使用壽命,降低了IT設(shè)備更新?lián)Q代的成本壓力。不僅如此, ThinkCentre 超級(jí)Q 23在節(jié)能方面也表現(xiàn)十分出色,獲得了CCC、CECP、TCO6.0以及TCO Edge等多項(xiàng)業(yè)界權(quán)威認(rèn)證,能夠有效降低企業(yè)TCO。
作為跨界融合的全新產(chǎn)品形態(tài),聯(lián)想ThinkCentre 超級(jí)Q 23擁有一體臺(tái)式機(jī)和分體臺(tái)式機(jī)的雙重優(yōu)勢(shì),不僅滿足了用戶簡(jiǎn)潔高效的辦公需求,同時(shí)為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了靈活便捷的IT管理,并以企業(yè)和用戶的雙重需求為出發(fā)點(diǎn),全面引領(lǐng)行業(yè)的創(chuàng)新。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。