如今,企业员工渴望一种全新的工作方式。当常规技术手段已经能够满足员工日常工作需求的时候,创造绝佳的员工体验则显得至关重要。为此,戴尔科技集团推出全新的智能电脑、配件、软件和服务产品和解决方案,助推未来混合办公模式的持续发展。
戴尔科技集团客户端产品事业部总裁Ed Ward表示:“混合办公已经从原来的纸上谈兵或特殊待遇变成了一种习以为常的办公模式。当员工需要穿梭于不同场所移动办公时,为他们创造一种高效的工作体验便成为了首要任务。我们最新推出的商用客户端产品仍然将协作、智能、安全作为先决条件,持续增加技术研发投入,以满足客户当下及未来的多样化需求。”
戴尔科技最新研究显示,44%的员工希望领导同意他们选择自己偏好的办公模式并在工作中提供所需要的工具和基础设施。戴尔最新的商用客户端产品组合,旨在帮助IT团队部署最出色的办公工具。
01
/ 智慧升级,增强混合办公体验 /
随着灵活的混合办公模式成为新常态,越来越多的人跨越时空和物理空间的限制,通过无线互联以及移动设备实现多种模式的混合办公。戴尔科技集团全球副总裁,大中华区商用客户端解决方案事业部总经理桃乐姗表示:“PC在重构工作方式上发挥着核心作用,甚至能为我们指明如何进一步提升生产力。正因如此,戴尔紧跟市场变化,洞察用户需求,根据不同办公场景,推出具有针对性的产品和解决方案,提升协作和个性化体验,致力打造混合办公新模式。”
戴尔智能调优软件(Dell Optimizer)是戴尔科技商用客户端产品组合的核心,这款集成式人工智能软件套件为戴尔内嵌人工智能技术的电脑产品注入强大功能,进一步提升协作和个性化体验。新技能的加持进一步推动了混合办公模式的发展,可以帮助用户提升多地办公协作效率,应对日益加剧的隐私安全风险,并时刻抵御外界干扰。
同时,Dell Optimizer智能调优软件通过采用模块化安装提升其可管理性。用户和IT管理员如今可以灵活选择所需要安装的功能。
02
/ 面面俱到,无所不能 /
戴尔科技推出的全新商用客户端产品均配备第12代英特尔®酷睿™处理器以及包括5G和英特尔®Wi-Fi 6E在内的最新连接选项,为企业高管和用户提供所需的便携性和高性能。
针对专业人士和创作者,戴尔推出全新移动工作站产品系列,配合戴尔生态系统解决方案,带来强大的性能和便携性。
随着人们往返于各工作场所之间,生态系统设备和IT服务已成为令工作体验变得简单、顺畅的关键。
在会议功能方面,经过Microsoft Teams认证的全新智能戴尔会议音箱和戴尔纤薄会议音棒具有内置AI降噪功能,可以减少背景噪声并保留清晰的人声,为用户提供更加丰富、清晰的音频体验。
03
/ 可持续发展与安全性并行 /
戴尔的每一款产品都彰显了“可持续发展和安全性并行”这一核心理念。全新戴尔产品组合采用了更多可持续性材料,特别是在Latitude 5000系列中对可持续材料极具创新性的使用。目前戴尔所有全新Latitude笔记本电脑、Precision移动工作站和XPS 13 Plus的包装均采用100%可回收和可再生材料。
同时,戴尔商用电脑还具备极高的安全性。通过在操作系统(OS)的上层采用软件保护措施,以及在操作系统的底层采用硬件保护措施,来帮助用户抵御当前和未来的潜在威胁。目前所有戴尔Latitude笔记本电脑均增加了自愈式映像恢复功能,可在出现灾难性问题后恢复操作系统。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。