Vicor 为其日益壮大的 DC-DC转换器模块 (DCM) 阵营新增 25 款最新产品,支持 ±1% 的更严格输出电源稳压。凭借1,032W/in3 无与伦比的功率密度,最新系列的DCM模块允许工程师们运用最少的外加电路或下游组件来驱动需要更严格稳压的负载。
DCM ChiP(Converter housed in Package)是一款可从未稳压的宽范围输入生成隔离稳压 DC 输出的DC-DC 转换器模块。DCM 转换器采用高频率零电压开关 (ZVS) 拓扑,可在整个输入电压范围内始终如一地提供高效率。
广泛应用于各种应用中
最新的 DCM 广泛应用于需要更严格输出稳压的国防及工业应用,这些应用包括无人机、地面车辆、雷达、交通运输以及工业控制等。DCM ChiP 现已开始提供军用级版本,在低至 -55°C 的环境温度下仍可正常工作。
支持更强输出稳压的最新 DCM ChiP:
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。