作为商务精英的随行必备,一款笔记本足够任性,需要具备强悍的性能和轻薄的外观。通过采用实用金属中最轻的镁铝合金,昭阳K2450以1.3kg的重量和19.5mm的厚度轻装上阵,成为联想昭阳12吋笔记本的轻薄巅峰之作。长达13小时的超长续航能力更是如虎添翼,为差旅人士解决了后顾之忧。作为全新一代商用轻薄本,昭阳K2450延续了K系列的优质基因,强劲的性能、丰富的端口设置以及安全易用的人性化设计可为商务精英呈现流畅的移动办公体验,实现随时随地高效协作。
轻薄耐用差旅利器
昭阳K2450是今年联想昭阳笔记本家族的轻薄巅峰之作,机身采用全新的“Dynamic Box”ID设计,边缘的斜切面式设计,让整机在拥有商务的简约干练的同时,又多了一些时尚动感。新品的外壳材质采用了实用金属中最轻的镁铝合金,实现了高强度、高刚性、强散热和低比重的完美平衡,同时还有良好的电磁屏蔽性能,有效降低机身周围人员受到的电磁辐射危害。K2450还对屏幕进行了特别优化,3.0mm超薄雾面防眩光屏幕在保证优质显示效果的同时,也让机身更加轻巧。
除了轻薄机身,联想昭阳K2450在续航能力上得到大幅提升,为用户提供更加轻松的移动办公体验。新品在内置3芯23WH Polymer电池的基础上,针对用户对于机身重量和续航能力的不同需求提供了3种电池搭配方案,能够提供最长13小时的续航时间(9芯电池),完全满足用户在没有固定电源支持下的移动办公需求。
强悍易用办公佳选
所谓行业精英,需要随时随地都能以最佳的工作状态迎接业务挑战。昭阳K2450商用轻薄本通过采用英特尔最新SharkBay平台的第四代Haswell酷睿处理器,在提供更低功耗、更佳散热的同时,性能比上代提升达15%,辅以最新发布的HD4400核芯显卡,实现2倍图形处理性能提升,轻松应对各种工作挑战。在此基础上,K2450采用超薄硬盘,并支持128GB的SSD和创新的SSHD,其融合固态硬盘和机械硬盘的设计,在不牺牲存储空间和成本的基础上,实现接近SSD固态硬盘的运行速度,有效提高系统和应用程序的运行速度,实现办公效率的提高。
昭阳K2450还以商用客户实际应用需求为出发点,对产品进行了一系列优化设计。商务精英人士随时随地要向客户、同事展示工作内容,K2450作为超轻薄笔记本,拥有所有同类产品中绝无仅有的VGA接口,随时接驳投影展示。除USB3.0接口外,K2450更添加了Power USB,无论是在开机、待机、休眠还是关机状态,都可为手机等外接设备充电,成为用户随身携带的移动即时充电站。
巅峰品质完美体验
品质是昭阳K系列笔记本一贯传承的坚持,K2450也不例外。其采用业界独有的系统级排水型浮岛式键盘,在将传统键盘升级为浮岛式键盘的同时保留了系统级排水设计,可承受80CC泼溅水量,降低意外损坏风险。K2450还保留了昭阳K系列引以为傲的一系列高品质设计:APS硬盘保护系统,当发生意外跌落振动时,0.5s内自动终止硬盘读写,在意外状况下保护硬盘数据免受损坏;由真空毛细热管、低噪音风扇、进出风开孔优化设计组成的三级散热系统,为用户的连续、高效、稳定办公提供了坚实保障;经过了30000次疲劳测试的180度全合金转轴,为用户带来坚固耐用、翻合平稳的使用体验。联想昭阳K2450预装TVT管理软件,能够进行智能化电源管理,提高能效、延长续航时间,还能进行系统备份、还原、诊断、修复,另外还能制作系统恢复光盘,帮助用户轻松、高效管理系统,降低系统事故的风险和损失。
快节奏的社会发展,需要高效的协作工具。为商务精英量身打造的昭阳K2450,以超薄的外观、强悍的性能和高品质的设计为用户带来了流畅的移动办公体验,并赢得了良好的市场口碑。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。