戴尔拥有大量的产品专家,他们搜集和分析用户需求,了解到用户需要什么样的工作站产品,用户有着什么样的应用需求,戴尔的工程师将这些需要反应到最终的产品设计中,比如说,用户需要更加轻薄的产品,戴尔的工程师就要去实践和设计,哪些材料能够更好的帮助到用户,在过去,戴尔采用了镁作为移动工作站的外壳材料,但是这样的材料相对来说比较笨重,同时容易留下指纹,而由于外壳是金属,在处理较高工作负荷任务时,内部热量会比较明显的体现在外壳上,体验不佳,为了解决这个问题,戴尔的工程师团队创新性的采用了铝合金材料作为基底,硅材料作为表面材质,再结合上碳纤维的背板,这样的类肤质材质解决了这些问题,不仅手感更好,更加轻巧,手感就像碰触真正的肌肤,拉近了科技与生活的,工作与生活的距离。
Ken Musgrave还为我们分享了其他一些戴尔Precision工作站用户体验上的设计,比如说各种易拆卸的设计,除了机箱的各个位置方百年拆卸之外,光驱、硬盘、内存、显卡都可以在数秒之内就可以徒手卸下或者替换。
Ken Musgrave认为,体验的方式包含有两个部分:其一是结合行业用户需求的设计,其二是可用性的分析设计,一个实现创意,一个体现技术价值,将这两者融为一体是其他从事工作站设计领域的企业所没有做到的。
在未来,工作站也将更多的实现移动性,移动工作站将逐渐拥有更大的发展空间,同时,触摸、触控也更多的被最终用户所采纳,为了满足用户这样的需求,戴尔的设计团队也与公司内其他团队一起,致力于打造出更加轻便,拥有更加自然的交互方式,任何时间地点都可以展开工作的工作站产品。
Ken Musgrave的团队不仅仅是戴尔工作站的设计缔造者,同时还是戴尔工作站第一线的用户,他们用了大量的Precision工作站产品作为生产力工具,他们喜欢最新的Precision产品,也会把他们对于产品的理解、感悟融入到新的产品设计中。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。