2023年9月25日,华为秋季全场景新品发布会在深圳举行。华为擎云 G540、华为擎云 G740两款商用笔记本亮相线下展区,以安全可靠的软硬件实力,助力商用办公体验升级。
软硬件性能升级,打造安全可靠的商用办公生产力
当下,企业的数字化转型正走深向实,面对混合办公的复杂场景,企业对商用笔记本电脑的安全可靠性提出了更高的要求。为此,华为擎云 G540、G740迎来软硬件双升级,以可信赖品质为企业提供安全守护。
在硬件层面,华为擎云 G540、G740均采用第13代英特尔®酷睿™处理器,最高搭载酷睿™ i7-1360P 处理器,搭配Super Turbo智能应用加速技术,满足企业办公场景下对更高性能的需求;“超材料天线”则带来了全方位的无线性能、网络体验的提升,经国家无线电监测中心检测中心检测,由维天认证中心授予了五星无线性能体验认证,相较普通天线的信号转化效率分别提升了48%以上;在屏幕方面,两款新品均获得了德国莱茵无频闪和德国莱茵低蓝光护眼认证,有效减少有害蓝光辐射,实现更好的护眼效果;华为擎云 G540、G740还采用全功能的接口配置,能够满足用户充电、外设拓展和文件传输等外接需求,56Wh容量电池配置保证了更持久的续航能力,满足用户日常外出办公需求。
在软件层面,华为擎云 G540、G740基于华为应用市场、华为电脑管家、华为浏览器等适配软件,从应用、系统、网络等多维度保障企业用户数据信息安全。其中,华为擎云G540还预置了TPM模块,支持目前最新的TPM 2.0规范,防止设备在启动过程中系统与固件被恶意篡改,以及对关键业务密钥再次加密来提供硬件级数据保护的能力,始终保障整机运行在可信安全的环境中,系统安全等级提升至CC EAL 5+。
此外,华为擎云 G540、G740都通过了多项权威质量认证,包括CCC认证证书、MTBF检验证书,彰显产品的低故障率高品质,并通过了14大项31小项的军规MIL-STD-810H测试和MTBF 100万小时认证测试,以满足企业日益严苛的硬件资产保值需求。
商用全场景互联能力加持,打造智慧办公高效体验
为适应企业多样化、场景化的办公设备使用需求,华为擎云商用笔记本电脑以多设备连接能力和跨设备协作能力为企业用户打造更加智慧便捷的办公体验。
华为擎云 G540、G740所支持“超级终端”为企业带来了简单便捷的多设备与跨设备连接方式,“一拉即合”可实现与华为擎云平板、打印机等各种办公设备的互联互通;“多屏协同”模式下可支持用户根据办公需求自由组合多端设备,带来1+1>2的生产力能力提升;“超级中转站”功能可帮助用户轻松完成文件素材跨设备的存储、分享和使用,实现PC与移动终端设备的接续生产,全面赋能企业高效智慧办公。
针对企业高频的会议场景,华为擎云 G540、G740内置AI慧眼、AI降噪等智慧会议功能,以及独有的静谧空间通话技术,带来专业评估达到5A+级的综合音频体验,让远程会议也仿佛面对面交流。智慧语音功能还可实现语音转化成文字,会议结束即可输出纪要,并支持多国语言自动转译,实时生成AI字幕,为企业打造更加智能、更加便捷的会议体验。
展区现场,华为擎云 G540、G740联动华为手机Mate 60 Pro+、华为擎云平板C7展出,聚焦跨端信息获取、工作处理、屏幕展示、文件检索等企业常见办公场景,展现了华为擎云领先的“商用全场景互联”能力。
在数字化时代的要求下,如今企业对办公设备的需求不再局限于参数性能,更加安全、智慧、便捷的商用终端产品成为大势所趋。基于企业更多元的办公需求和更细分应用场景,华为擎云始终致力于将卓越品质、创新科技、安全可靠的商用产品及定制化解决方案带给千行百业。面向未来,华为擎云将基于自身A(华为擎云商用终端)+B(行业合作伙伴解决方案)→C(面向特定行业的“全新商用产品”)的解决方案研发理念,进一步发挥“端管云芯”协同优势,以“同路人”身份携手合作伙伴共同打造全联接的终端产业生态,引领千行百业迈入数字化高质量发展的新征程。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
上海交通大学研究团队发布了突破性的科学推理数据集MegaScience,包含125万高质量实例,首次从12000本大学教科书中大规模提取科学推理训练数据。该数据集显著提升了AI模型在物理、化学、生物等七个学科的推理能力,训练的模型在多项基准测试中超越官方版本,且具有更高的训练效率。研究团队完全开源了数据集、处理流程和评估系统。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。