许多消费者都在感叹智能手机越来越像一台小电脑了!上网、娱乐、办公,几乎无所不能。也正是因为这样,大量消费者的使用习惯正从PC或者笔记本电脑慢慢转向智能终端设备,从而导致个人产生的数据呈爆发性增长,有的用户一年制造的数据甚至比过去几年制造的数据总和还多。无奈智能设备的容量普遍过小,实在无法满足用户的日常存储需求。我们不禁联想,既然电脑可使用闪存盘进行数据存储,手机是否也能使用呢?甚至能否让电脑和手机共用同一个闪存盘呢?移动存储行业的领军企业朗科公司现正为我们带来这样一款同时可供台式电脑、平板电脑、智能手机使用的闪存盘。此闪存盘型号为U168,是朗科手U系列下的最新产品。它搭载USB3.0接口,可供支持OTG功能且带有Micro USB接口的移动设备使用。
OTG手机闪存盘?其实普通用户也不必了解什么是OTG(On-The-Go),只要知道这是智能手机与电脑共用的闪存盘即可。针对手机闪存盘,朗科去年推出了“手U”系列,该系列的U588、U581两款手机闪存盘也早在去年公开发售。在取得不错的市场反响后,朗科乘胜追击,近期推出了功能更强大,外观也更时尚新潮的U168。U168如今,随着智能手机与平板电脑的功能越来越强大,它们的用途也越来越广,拍照、看电影、把玩游戏,已经是它们不可或缺的功能。但智能手机与平板电脑毕竟容量有限,而且资料转移时步骤也非常繁琐。现在,看看U168手机闪存盘是如何补齐这些移动设备短板的吧!
首先,得益于U168的双接口设计——一端为连接智能手机或平板电脑端Micro USB接口,另一端为连接电脑的国际标准USB3.0接口,使它可以在移动设备与电脑之间通行无阻,灵活交换数据。和朋友手机之间分享照片、视频也好,在电脑与手机之间互传文件也罢,既不受WiFi环境的限制,也不用开启蓝牙配对,只需将文件拖进U168,再将其插入另外一部智能手机或电脑,简单的复制黏贴即可完成资料共享或存储,速度更快,操作也更为简单。其次,U168手机闪存盘为智能手机或平板提供了非常方便的扩容支持!只要我们稍加观察即可知道,大容量的智能手机或平板电脑报价比普通容量的高出数千元。当消费者为了性价比而选择普通容量的移动设备时,却常常面临存储空间不足的尴尬情景。U168可有效避免这种情况的发生,因为它容量有16GB与32GB可选,能作为智能手机或平板电脑的外接存储设备。消费者可以随时随地将手机上的资料转移至U168,更可用它随时备份手机或平板电脑里的文件,以免自己不慎删除或丢失它们。
那么,U168与以往的朗科手U系列的产品有什么不同呢?
外观设计上,有别于U581的清新玲珑与U588的沉稳商务之感,U168机身采用金属与半透明高级环保塑胶的完美结合,更有四色可选,非常新潮时尚。它的伸缩式接口,可双向滑动。如此人性化设计,让操作步骤变得更简单。
更重要的是,U168 的USB接口升级为USB3.0,无论是读写还是传输都以超高速进行。另外,它在性能上有了全面的提升,放水、防尘、防震、防磁、防静电,五重保护,资料存储更安全,用户使用起来更加放心。
那么,朗科U168手机闪存盘在使用设备上会有限制吗?基本没有,它的USB接口符合国际标准配置,支持在所有电脑使用。同时,凡是带有Micro USB接口且有OTG功能的智能手机、平板电脑等等也均可用它进行设备扩容与资料传输。
据悉,它将于近期在朗科天猫旗舰店上市,它的首发价也非常有竞争力。有意选购手机闪存盘的用户不妨密切关注朗科天猫旗舰店的最新动向。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。