全球闪存存储解决方案供应商闪迪公司今日面向中国及其他高速增长市场的入门级平板电脑和智能手机发布一款理想的存储解决方案——iNAND Standard嵌入式闪存驱动器(EFD)。利用最新1Y纳米X3 NAND闪存解决方案,原始设备制造商(OEM)可快速推出搭载性能可靠的闪迪存储器的新型入门级数码设备。
闪迪iNAND Standard产品图
闪迪公司移动互联解决方案部高级副总裁兼总经理Drew Henry表示:“中国是当今最活跃的智能手机和平板电脑市场,既需要最先进的高端智能手机,也需要新奇强大但物美价廉的入门级设备。凭借闪存技术专长,我们针对体量巨大的中国入门级移动设备市场设计出新型iNAND Standard产品。它是我们与移动系统提供商密切合作的结果,几乎能够即插即用,助力OEM制造商针对中国大众市场快速推出功能强大的入门级智能手机和平板电脑。”
日益增加的数据消费持续推动全世界对更丰富数字体验和更多互连设备的需求,而入门级产品的增长尤为强劲。2013年,单单中国的在用智能设备(包括平板电脑和智能手机)数量就超过了7亿台。从2012年到2013年,闪迪嵌入式闪存在中国的销售额增长了5.7倍。
闪迪在移动生态系统中的牢固关系缩短产品上市时间
闪迪与中国乃至全球领先的智能手机与平板电脑制造商、顶尖的处理器制造商和操作系统提供商保持着良好的合作关系,中国福州瑞芯微电子有限公司就是其中之一。由于这些关系,iNAND Standard能够与目前的移动设备和系统无缝协作,轻松实现即插即用。无论是对大型OEM客户,还是对小型设备制造商,这都有助于释放潜能,显著缩短产品上市时间。
福州瑞芯微电子有限公司首席技术官胡秋平表示:“瑞芯微移动处理器的应用性能与iNAND Standard值得信赖的高性价比闪存相结合,为中国OEM制造商提供了一个新的平台,为入门级平板电脑市场带来了新的可能性。”
闪迪闪存技术代表着性能可靠
iNAND Standard是闪迪推出的第四代e.MMC解决方案,采用2010年以来开发的X3 NAND闪存技术打造。
凭借闪迪最新X3闪存存储和高速e.MMC 4.51+ HS200行业规范,iNAND Standard提供响应迅速、品质可靠的低价闪存产品。用于平板电脑时,无论消费者是应用切换、网页浏览,还是视频播放,iNAND Standard都能实现流畅的用户体验和强大的应用性能。用于入门级智能手机时,iNAND Standard可以提供稳健的存储性能,有助于实现多任务无缝处理,并在拍照和其他热门应用中带来愉悦的用户体验。
iNAND Standard是闪迪针对移动市场的全系列嵌入式解决方案家族中的一员。其他iNAND产品包括iNAND Ultra和iNAND Extreme。闪迪iNAND解决方案有嵌入式闪存驱动器(EFD)和多芯片封装(MCP)两种形式,可令平板电脑、智能手机、电子书阅读器、个人媒体播放器和其他互连设备实现更快的系统响应、更好的多任务处理和浏览性能、更长的电池续航时间以及更为出色的用户体验。
特性和规格:
供货情况
平板电脑专用的iNAND Standard即日起供货,提供8GB和16GB两种容量。
智能手机专用的iNAND Standard将于2014年下半年供货。
分析师视点:
闪迪将亮相台北国际电脑展览会
闪迪将于台北国际电脑展览会上展示新型iNAND Standard,其展台位于台北世界贸易中心南港展览馆4楼N0804号。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究提出了OThink-R1,一种创新的大型推理模型,能够像人类一样在快速直觉思维和慢速深度推理之间自动切换。研究者发现,现有推理模型即使面对简单问题也会生成冗长的推理过程,导致计算资源浪费。通过分析推理轨迹并使用LLM评判员区分冗余和必要推理,OThink-R1能根据问题复杂度动态调整思考深度。实验表明,该方法平均减少了23.4%的生成文本量,同时保持或提高了准确率,代表了向更高效、更人性化AI推理系统迈出的重要一步。
这项研究提出了SHARE,一种新型文本到SQL修正框架,它利用三个小型语言模型(SLM)协同工作,实现高效精准的SQL错误修正。SHARE首先通过基础行动模型将SQL转换为行动轨迹,再经过模式增强模型和逻辑优化模型的层次化精细化修正。研究团队还创新性地提出了层次化自演化训练策略,大大提高了训练数据效率。实验结果表明,SHARE在多个基准测试上显著提升了SQL生成准确率,计算成本仅为传统方法的十分之一,并展现出强大的泛化能力,适用于各种生成器模型和SQL方言。
这项由香港大学和南京大学等机构研究人员联合开发的双专家一致性模型(DCM)解决了高质量视频生成中的效率难题。研究团队发现扩散模型蒸馏过程中存在优化冲突:早期阶段负责语义布局与运动,后期阶段关注细节精修,两者学习动态差异显著。DCM创新性地将这两个任务分配给不同的专家模型,通过参数高效的实现方式,使模型仅需4步即可生成接近50步原始模型质量的视频,大幅提升生成速度,为实用化AI视频创作铺平道路。
这项研究介绍了QARI-OCR,一种基于Qwen2-VL-2B-Instruct模型微调的阿拉伯文字识别系统。研究团队通过三阶段合成数据训练,成功解决了阿拉伯文字识别中的主要挑战:曲线连笔特性、上下文变化的字母形状和发音符号。QARI v0.2模型创下了0.061的字符错误率和0.160的单词错误率,超越了现有开源解决方案,为阿拉伯文化遗产的数字化保存提供了重要工具。