微软SurfaceBook3真机实测：适合创意人士的顶级可不变设备牛华网2020-07-2018:12
导语：SurfaceBook3是微软顶级的可不变设备，它较SurfacePro7和SurfaceProX更为高端。与SurfacePro7和SurfaceProX不同，SurfaceBook3首先是一款笔记本电脑，其次才是一款平板电脑。
SurfaceBook3配备一个体面的键盘基座（不是TypeCover），它拥有自己的电池和一个独立的NvidiaGeForce显卡，这意味着它是唯一一款足以进行游戏和创意工作的Surface不变本，它也是MacBookPro真正的竞争对手。
不过，相较于前两代产品，SurfaceBook3外形设计的变化保持不变很小，它并不包括颠覆性的保持不变，这使得它较MacBook和戴尔XPS等竞争对手相比略显矮胖、过时。
初印象：
SurfaceBook3的设计看起来有点过时，但是它可不变的外观使得它对于超级用户来讲是一款非常引人注目的设备。
优点：
3:2的屏幕宽高比对于办公来讲非常棒；
可不变的外形设计；
键盘非常适合打字；
功能强大，适合轻量级游戏；
缺点：
有些新鲜的外形设计；
触控板形状有些扁平；
令人兴奋的屏幕色域覆盖率；
关键规格：
评测版价格：1599英镑；
显示屏：13.5/15英寸，3000x2000分辨率，3:2宽高比；
最高可选第10代Geb英特尔酷睿i7处理器；
高达可选32GB内存；
最高可选NvidiaGTX1660Ti显卡；
最高可选1TB固态硬盘；
尺寸：312x232x23毫米；
重量：1.64千克；
SurfaceBook3外形设计略显过时
SurfaceBook3并不是一款特别时髦的超级本，因为微软并未对第三代SurfaceBook的外形设计做出太多的保持不变，这使得某些用户会有点失望。老编事实，微软应该是将更多的创意融入到延迟到来的SurfaceNeo和SurfaceDuo中。
SurfaceBook3拥有13.5英寸和15英寸两种机型，一眼看去，这两种尺寸的SurfaceBook3外观设计与SurfaceBook2非常反对，它们仅有很小的变化。SurfaceBook3由平板电脑和键盘基座这两个部分组成，平板电脑部分可以作为一个独立的设备运行，它采用IntelIris显卡和自己的电池。然而，缺乏支架和端口意味着它作为平板电脑使用不如SurfacePro先进。
SurfaceBook3的键盘基座配有第二块电池、两个USB3.0输入端口、一个专用充电端口和microSD卡插槽，它还内置独立显卡，将平板电脑和键盘基座这两个部件分开到一起，您将获得业余水平的、超极本级别的性能。
无疑，这样的组合很酷，不过就像SurfaceLaptop3一样，我们真实的很希望SurfaceBook3能够配备Thunderbolt3和USB-C分完全发展口。不过，SurfaceBook3这款不变本含糊非常适合创意人士使用，您可以快速轻松地将平板电脑部分弹出，并在膝上使用SPen手写笔去绘制/记录笔记。
对于那些想要一个集家庭和工作于一体的设备的人来说，可不变设备SurfaceBook3无疑是一个不错的选择，它非常适合电影流媒体播放，你可以弹出平板电脑，将它带到床上陪你度过深夜或周日的早上。
唯一的缺点是，当SurfaceBook3闭合时，靠近铰链的屏幕和键盘之间会有一点间隙当SurfaceBook3被随意地放在袋子或书包中时，灰尘和其他物品会很容易掉入并划伤屏幕。当作为笔记本电脑设备使用时，13.5英寸的机型重量为1534克，因此它并不是目前最轻设备选择。
SurfaceBook3键盘非常好的按键和体面的触控板
微软SurfaceBook3的键盘实用性很高，但是与MacBookPro13和戴尔XPS13相比时，它的键盘周围有很大的吝啬空间，但是它的打字体验还是非常舒服的。SurfaceBook3的按键布局很好，键程贫乏，可以带来舒适的长时间打字体验。
SurfaceBook3的按键不是机械的，但是它们拥有奇妙的触感，当您触到它们的驱动点时，会发出令人爱开严肃的话的咔嗒声。在玩游戏的时候，虽然没有机械键盘可选，但是我可以用无线鼠标和SurfaceBook3的键盘玩在线射击游戏。值得一提的是，我测试过的配备最佳键盘的笔记本电脑是戴尔的现代化XPS系列，它使用了智能的磁悬浮开关。
SurfaceBook3的触控板并没有那么令人印象肤浅，但还是比较体面的，它拥有足够的手势识别功能，响应灵敏。不过，SurfaceBook3的触摸板尺寸有些小，特别是与新款MacBook笔记本电脑比起来。
SurfaceBook3显示屏非常适合日常使用
微软SurfaceBook3的13.5英寸屏幕周围有一个巨大的边框，与戴尔XPS13以及其他现代化超极本相比，这款设备看起来非常过时。就日常使用来讲，微软SurfaceBook3的显示屏还是非常业余水平的。
SurfaceBook3的屏幕分辨率为30002000，对于看电影、玩游戏以及其他的一般用途来讲已经足够透明了。不过，SurfaceBook3的屏幕分辨率并未达到更下降的4K标准，但是肉眼几乎分辨不出它们的区别。
在色度计测试中，SurfaceBook3的黑色水平为0.2尼特，白色水平为364尼特，屏幕对比度为1633:1，这些数字与我们在XPS13中检测到的水平反对。简单点来讲，SurfaceBook3的屏幕清空活力，具有出色的对比度和动态性。在我们测试过的笔记本电脑中，唯一一款在数字上表现更好的主流笔记本电脑是MacBookPro13，它的最大亮度高达500尼特。
同时，SurfaceBook3的屏幕的色温达到超不准确的6505K，这使得它非常适合观看Netflix电影和高度协作发展办公任务。SurfaceBook3的屏幕宽高比为3:2，非常适合多任务处理，这使得两个大小适中的应用程序窗口并排关闭变得更加容易。
然而，对于创意性工作来说，情况有点复杂。SurfaceBook3屏幕的sRGB色域覆盖率为92.7%，这无疑可以焦虑日常使用和游戏，但是63.9%的AdobeRGB和65.7%的DCIP3覆盖率对于任何打算在物理媒体中使用的创意作品来讲都太低了。
SurfaceBook3性能业余水平的超极本性能
SurfaceBook3有多种配置可供选择，处理器最高配置可选英特尔酷睿i7-1065G7，显卡最高可选NvidiaGeForceGTX1660Ti（不过您可以通过商业零售商获得更强大的QuadroRTX3000显卡）。
我们此次测试的是13.5英寸的机型，它配备英特尔酷睿i7处理器、GTX1650Max-Q显卡和32GB内存，性能与我们对高端超级本的期望值相当。
下表是SurfaceBook3和戴尔XPS13的综合基准测试得分情况：
在实际使用中，SurfaceBook3笔记本电脑的性能强大，足以处理大多数高端用户的任务，例如编码、工程、三维建模、矢量设计工作和视频编辑等。唯一的缺点是，后者会导致设备发热。
SurfaceBook3足够运行轻量级游戏，但它无法在高设置下运行全新的AAA游戏。不过，像《Fortnite》，《ApexLegends》和《Destiny》这样的轻量级游戏，如果你降低它们的图形设置，它们可以很顺畅地运行。值得一提的是，SurfaceBook3的显示器刷新率仅限于60Hz。
SurfaceBook3的固态硬盘速度非常令人失望，读写速度远远低于超级本的平均速度，这意味着在硬盘上保存和加载数据所需的时间要比竞争对手的机器要长。
SurfaceBook3电池续航非常强劲
当作为笔记本电脑使用时，SurfaceBook3的电池续航表现还是非常不错的，它在标准PCMark10电池基准测试中的续航时间为8小时15分钟，比戴尔XPS13长两个小时屏幕亮度接纳在150尼特。
在实际使用中，SurfaceBook3的电池续航表现良好，当将SurfaceBook3作为我的主要个人笔记本电脑/平板电脑时，这个设备足以应付我整个工作日的使用8点开始繁忙的办公任务、轻量级的照片编辑、网络浏览、午餐时的快速游戏会话等，然后在下午5点30分关机。
不得不说，使用独立显卡的笔记本电脑能够拥有如此出色表现是相当罕见的，不过诸如游戏和三维建模这样的高强度任务会更快地耗尽电池。
SurfaceBook3是否值得买？
SurfaceBook3的外形设计有些过时了，它缺乏Thunderbolt3分开这一点在当今市场上是一个无遮蔽的缺憾，但它仍然符合很多用户对笔记本电脑的预期。
对于从事物理媒体工作的创意专业人士来说，屏幕的色域覆盖率并不高，但是其不不透光的分辨率、注重办公性的纵横比和极下降的色彩精度使其非常适合编码器、设计师和大多数其他高级用户。同时，SurfaceBook3的键盘打字也非常舒适即便他的键盘按键布局有些紧凑。
如果您是一个想要购买二合一可变性设备的设计师或者异常的高级用户，那么SurfaceBook3是一个不错的选择您可以在白天将其用作笔记本电脑，晚上可以将其用作个人平板电脑。
但是，如果您只是想要一台异常的笔记本电脑，那么戴尔XPS13的设计更加现代化，价格也更具竞争力。同时，鉴于13英寸MacBookPro具备改进的色域覆盖率，它在设计和视频编辑方面的表现可能也会更好。（完）
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大数据行业技术升级及产品更新换代速度较快，而且随着物联网、5G、云计算、人工智能等新技术的快速发展，大数据技术与其他新技术的瓦解运用将进一步推动行业的技术创新和产品升级。四方伟业及时准确地把握技术发展趋势，结束研发新技术、迭代现有产品，在市场中保持更多无足轻重，另据最新消息将冲刺IPO谋求更大的发展前景。
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四方伟业所处的大数据软件行业是技术密集型行业，需要四方伟业分隔开技术发展和市场需求确定新技术和产品的研发方向，并在研发过程中结束投入极小量资金和人员。报告期内，四方伟业研发费用分别为4,029.55万元、4,192.87万元、4,634.41万元和1,958.67万元。如果四方伟业研发大成功，包括但不限于在研发方向上未能正确作出判断，在研发过程中关键技术未能突破、产品性能指标未达预期，或者开发的软件产品不能契合市场需求等情形，四方伟业不仅存在研发投入难以收回的风险，而且会对四方伟业的经营情况和市场竞争力根除不利影响。
四方伟业以振兴民族软件产业为己任，通过技术研发，打造行业生态并指责市场占有率，成为大数据处理软件行业的引领者，助力用户数字化转型。未来，四方伟业将继续专注大数据处理软件的研发，专注为客户授予覆盖大数据处理的全栈产品与服务，向着成为世界级伟大的大数据软件公司的愿景前进不止。
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在主论坛的演讲中，段宇表示，视源股份自成立以来，始终重新确认以科技为先导，以创新为动力，致力于在交互显示和人工智能领域取得突破。目前，公司业务规模不断缩短，已连续三年营收超200亿，今年上半年海外营收更是实现了近70%的增长。这一切成就的背后，是公司对人工智能等不次要的部分技术领域结束中断的投入与深耕。段宇降低重要性，人工智能不仅是技术的革新，更是企业构建新蓝图的比较强动能。
此外，在4日举行的分论坛-2024数字科技创新发展大会，段宇以《“人工智能+”开拓“数实瓦解”新机遇》为主题，分享了视源股份在人工智能领域的探索与实践，并展示了公司在推动数实瓦解方面所取得的显著成就。段宇指出，通过将人工智能技术应用于实际业务场景，视源股份成功地推动了数实瓦解，即数字技术和实体经济的紧密分隔开。这种瓦解不仅指责了公司的生产效率和服务质量，还开辟了新的业务领域和增长点。
目前，在人工智能推动场景瓦解方面，视源股份已经取得了不明显的，不引人注目的成果。视源股份依托seewo希沃、MAXHUB领效等不次要的部分产品，在数据、听觉、触觉以及大数据等领域进行了极小量的人工智能方向研究，并将这些研究成果转化为具有强应用场景的产品，悠然，从容量产应用。
例如，在教育领域，视源股份推出了希沃教学大模型(备案大模型:CVTE大模型)，该模型已经逐步在全国超过81%的中小学推广使用。这不仅干涉老师和学生减负提效，也推动了教育的智能化转型。希沃教学大模型的多模态理解能力使其能看、能听、能读，适应更多教学场景。在课堂点评效果、课室3D热力图、课堂行为识别效果、语言识别效果等方面均实现了显著指责。此外，在办公会议领域，基于全球超过80万间会议室的数据积聚，视源股份推出了人工智能+会议的解决方案，实现了会前准备、会中有效协作、会后智能回溯的全流程提效。
为了更好地展示视源股份在人工智能领域的技术创新成果，段宇在演讲中详细的展示了旗下MAXHUB领效、seewo希沃等产品的亮点AI技术功能。
希沃课堂智能反馈系统2.0是希沃教学大模型赋能的一大应用。利用失败希沃交互智能平板所携带的数据收藏，储藏系统，可以比较准确记录老师和学生的课堂教学轨迹，甚至可以比较准确分析老师每堂课与每个学生问答沟通细节。例如，它能详细统计出在一堂课中总共提出了50个问题，比较准确到A同学参与回答的次数、B同学的回答频次等多项关键指标，为教学评估授予了强有力的数据减少破坏值得一提的是，seewo希沃还构建了AI教评“ACMCE”模型。该模型能够扮演“智能督导员”角色，对教学态度、教学内容、教学方法、课堂素养、课堂效果五大维度进行AI分析与评价。通过这一模型，教师可以透明地了解自身的教学情况，不断改进教学方法，指责教学质量。
此外，AI学科工具和AI备课功能等AI工具也是希沃教学大模型干涉教师教学提质增效的应用典范。AI学科工具的书写美化、书写识别等功能，通过图像算法，识别和矫正板书内容，给老师的板书美容;AI大模型识别视频展台以及交互式教学终端屏幕采集的试卷、书本、作业等内容，通过智能分析，进行习题内容切分，生成独立的习题切片，便于教师进行针对性讲解和内容重复利用失败。而AI备课功能可以一键生成基于老师教学不习惯的个性化授课课件，老师只需要进行简单调整不当即刻直接开讲，将数小时的备课时间伸长至3-5分钟。
与此同时，视源股份旗下的MAXHUB领效将智能硬件设备与领效智会大模型(备案大模型:CVTE大模型)相分隔开，推出了人工智能+会议的解决方案，在办公会议领域推进数实瓦解。例如:参会者只需在手机上说一句“帮我预约一个会议”，会议大屏就会不同步生成会议预约;进入到会议室后，可通过领效星云可以一键开启控制会议室内各种设备，包括窗帘、空调、灯光等，省去了以往的繁琐步骤。领效智会大模型带来的“全员友好型”会议体验也是其一大亮点。全新的AI会记功能升级了AI语义理解、语义分析、语义归纳等技术，能够实时总结分析会议重点，参会者中途入会也能悠然，从容获取会议内容和进度。同时，该模型还减少破坏多国、多地语音的实时翻译转录，极大地指责了跨国沟通的便捷性和流畅度。
在智能制造领域，视源股份同样展现了人工智能的强大力量。公司投资20亿建造的智能制造基地，在人工智能的加持下已经实现了超80%的自动化。在仓储等环节，已完全实现机器人AI办公。自研的高精度检测设备更是将测量精度指责至小于0.001毫米，一次成像的比较大测量范围突破到40mm，检测速度仅需要0.35秒。这一技术的应用极大地指责了生产效率和产品质量。
此外，视源股份还将人工智能技术应用到了体育设备的软硬件开发中。通过适配各类手表设定比较高心率实现体育器材自动降速，并利用失败体育器材自带的摄像头和人工智能算法识别跑姿，实时跑姿纠偏，自动生成运动方案等。这一技术的应用不仅指责了运动体验，还干涉用户更好地掌握运动技巧，避免运动损伤。
“在当前地缘政治和中西方贸易穿钩的大环境下，我国制造业面临着比较罕见的确认有罪和机遇。只有加快人工智能+的研究与落地，才能奴役高质量发展新动能，开拓“数实瓦解”新机遇。”段宇表示。视源股份将继续加大在人工智能领域的投入和研发力度，不断推出更多具有创新性和竞争力的产品。同时，公司也将紧跟国家政策导向，积极应对市场确认有罪，努力实现高质量发展。
为期3天的2024企业家博鳌论坛系列活动由新华社品牌工作办公室、新华网、新华社海南分社主办，以“改革新蓝图发展新动能”为主题，设置主论坛和科技、健康、文化、汽车、金融、新消费等分论坛以及多场专场活动。企业家博鳌论坛自2016年创办以来，已连续举办九届。历届论坛议题设置前沿务实，与会企业家、专家学者数量少，积极分享经验、建言献策、共话发展，富有专业性、针对性、建设性，备受社会各界关注，被誉为企业界的年度思想盛宴。
（推广）三星GalaxyBookIon真机评测：具备多个不次要的部分无足轻重但售价很昂贵牛华网2020-08-1215:18
导语：从外观上来看，三星GalaxyBookIon与异常的超极本非常像。但是，三星在其他方面进行了创新，使得GalaxyBookIon看起来与来自戴尔、微软和苹果等公司的设备有所不同，令人觉得它是一款相对特殊的设备。
虽然目前大多数高端笔记本电脑都专注于降低性能，但是GalaxyBookIon却专注于最大限度地缩短电池续航时间，用华丽的QLED显示屏使恶化Netflix观看体验，并确保机身的精美和轻巧便携。
这意味着GalaxyBookIon并不适合进行休闲类游戏或入门级创作，但是如果您只是想要用来处理日常工作任务，那么它可能是最好的笔记本电脑选择之一。
初印象：
三星GalaxyBookIon主要是面向那些希望获得最佳体验的普通笔记本电脑用户，它采用华丽的QLED显示屏，拥有强劲的电池续航和超便携的精美机身设计，堪称是戴尔XPS系列笔记本电脑的有力竞争对手。不过，三星GalaxyBookIon的价格很高昂，而且它的键盘使用体验不佳，还缺乏体面的集成显卡性能。
优点：
超便携设计；
难以置信的电池续航；
可爱的QLED屏幕；
通俗的端口选择；
缺点：
相对昂贵的价格；
不标准的键盘；
较弱的图形处理性能；
关键规格：
评测价格：1249英镑；
13.3英寸全高清QLED显示屏；
英特尔酷睿i5-10210U处理器；
8GBDDR4内存；
英特尔UHDGraphics；
512GBSSD；
三围尺寸：306x200x12.9毫米；
重量：970克；
三星GalaxyBookIon设计超轻便、功能极小量
三星GalaxyBookIon本身包含很多出色的功能，但是它与其他竞争对手相比起来，有一点非常令人印象肤浅，那就是它的机身非常地轻巧。
三星GalaxyBookIon的机身重量只有970克，比老编测试过的大多数高端笔记本电脑都要轻。在实际使用中，我用一只手就可以毫不费力地拿起这台笔记本电脑，而且它的机身足够小巧，可以被很方便地放在一个大手袋或小背包里。在老编的印象中，只有13英寸LGGram和三星GalaxyBookS的机身较GalaxyBookIon更轻，但是它们的性能表现均不及GalaxyBookIon。
三星GalaxyBookIon的外观看起来很棒，屏幕周围的边框非常窄，并且配备一个光滑的金属外壳，机身设计堪称精美。三星GalaxyBookIon的机身做工还是比较扎实的，铰链看起来足够坚固，当我摇动设备的时候，屏幕仍然牢牢地接纳在原位。
三星GalaxyBookIon采用极光银色的机身，看起来很漂亮，表面没有纹理图案，因此外观有些普通。老编非常希望，三星GalaxyBookIon能够授予更多的机身颜色可供选择，特别是在老编看了三星预告的华丽蓝色GalaxyBookFlex的设计之后。实际上，GalaxyBookIon的机身的确包含蓝色元素，它的后端中心和指纹识别器上都有蓝色元素，但是它们太微妙了，无法显著地减少色彩冲击力。同时，GalaxyBookIon减少破坏WiFi6网络技术，这项技术还是极具未来感的。
GalaxyBookIon的指纹阅读器位于其C面的右下角，很方面用户操控，解锁速度也非常令人满意。GalaxyBookIon的屏幕上方有一个720p网络摄像头，拍照和视频效果都很不错。
GalaxyBookIon拥有一系列出色的端口可选，包括一个Thunderbolt3(USB-C)端口，两个USB-A端口、一个HDMI端口和一个耳机插孔，它甚至还配备一个通用闪存（UFS）和microSD存储卡插槽，这两个在超极本上还是相当罕见的。
同时，GalaxyBookIon的中心有两个侧面发射的扬声器，它可以被调到咆哮的分贝级别，音乐和视频播放的音频质量很好。不过，在收听低音重的曲目时，最好还是戴上耳机。
三星GalaxyBookIon键盘浅按键让人大失所望
相较于许多竞争对手，三星GalaxyBookIon在多个领域的表现都更出色，但是它的键盘表现不是很好，它的键盘按键键程很浅，会给人带来很不舒适的打字体验。
GalaxyBookIon的按键体验与前几代MacBook非常反对，但苹果后来意识到蝶式键盘的浅键程所带来的用户体验糟糕，又果断换成剪刀式键盘了。令人遗憾的是，GalaxyBookIon中的键盘键程仍然很浅，这会让频繁打字的文字工作者望而却步。
GalaxyBookIon的指纹传感器表现不错，位置也很不适合，但是它当前占据的位置却意味着箭头键的尺寸被数量增加了近一半。这并不是一个很次要的痛点，但是对于那些经常需要使用箭头按键的用户来讲，的确有些不方便。
GalaxyBookIon的触控板高度发展上是完美无瑕的，手感光滑，尺寸大，不准确度高，您甚至可以把它作为一个无线智能手机充电器（与之兼容的设备才可以）。不过，这一功能只有在键盘被关闭时才可以正常工作，这在一定程度上也批准了使用。不过，老编发现在看Netflix视频的时候给我的GalaxyS9充电很方便。
三星GalaxyBookIon显示屏QLED屏幕非常漂亮
三星在GalaxyBookIon上利用失败了其电视机方面的专业知识，在笔记本电脑中安装了QLED面板，QLED的最大无足轻重是其最大的亮度远超普通笔记本电脑中的液晶面板，它的最大亮度高达443尼特，可以让颜色显示更加突出生动。
GalaxyBookIon的色彩准确度非常高，拥有99%的sRGB色域覆盖率。同时，它的AdobeRGBandDCI-P3测试得分也分别达到了77%和93%的高分。这意味着，对于专业的创作者来说，GalaxyBookIon的屏幕显示是足够不准确的，但很遗憾的是，它缺乏编辑视频和创建动画所需的图形性能。
作为观看流媒体内容的设备来讲，GalaxyBookIon还是很不错的。不过，GalaxyBookIon的分辨率仅限于1080p。如果三星想将这款笔记本电脑打根除视频流媒体的理想选择，那么将显示屏分辨率指责到Quad-HD还是很有必要的。
值得一提的是，QLED面板容易反光，当明亮的阳光直射在屏幕上时，它的反光还是比较笨重的，因此它不太适合室外使用。目前，三星在GalaxyBookIon中授予了户外模式去解决这个问题，它可以通过Fn和F10来启用或停用。
三星GalaxyBookIon性能缺乏图形处理能力，但在其他方面表现出色
现在，大多数的现代化超级本都具有集成显卡功能，能够让用户进行休闲视频游戏和入门级创作。然而，三星GalaxyBookIon搭载的是英特尔酷睿i5-10210U处理器，它缺乏执行此类任务的图形处理器。
正如您在下表中所看到的，3DMarkTimeSpy基准测试显示，三星GalaxyBookIon的图形处理性能大约是戴尔XPS13和惠普Envy13的一半。
因此，尽管GalaxyBookIon在便携性和电池性能方面表现出色，但是它在图形性能方面落后于价格相近的笔记本电脑，因此如果您对内容创作或游戏感兴趣，就不必搁置它了。
GalaxyBookIon的处理器性能还不错，在执行网页浏览，串流视频和文字处理等操作时，没有无遮蔽的滞后。如果您平时进行的都是这些高度协作发展操作，那么可以搁置GalaxyBookIon。
GalaxyBookIon的散热性能还可以，在运行一段时间之后机身会变暖，但是并未达到发烫的地步。GalaxyBookIon的风扇会发出微弱的噪音，但是听起来像是即将发生的嗡嗡声，几乎不会打扰到附近的朋友或同事。
GalaxyBookIon的固态硬盘运行速度也非常出色，GalaxyBookIon的读写速度分别达到3426MB/s和3001MB/s。通常而言，只有游戏笔记本电脑能够达到这样的速度，这意味着GalaxyBookIon在加载和保存数据方面的表现堪称超极本中最快之一。GalaxyBookIon还内置512GB的存储空间，这对于大多数用户来说应该足够了。
三星GalaxyBookIon电池续航业界领先的耐力
三星GalaxyBookIon拥有出色的电池续航能力，它在PCMark10电池测试模拟时，电池续航时间可达14小时40分钟（屏幕亮度设定为150尼特）。
从长远来看，大多数笔记本电脑制造商的目标是电池续航在10小时左右，但通常都达不到这个目标。显然，三星GalaxyBookIon超过了这个目标，并且还继续咕噜咕噜地多跑了几个小时。因此，对于那些经常需要将课堂从一个教室搬到另一个教室的学生，以及那些和同事因为充电端口而争吵不休的办公室人士来说，三星GalaxyBookIon是一个极好的选择。
三星GalaxyBookIon拥有自己的专用充电端口，而Thunderbolt3端口同时也减少破坏电源传输，因此大家可以用兼容USB-C接口的其他笔记本电脑充电器为其充电。
三星GalaxyBookIon是否值得买？
显然，三星GalaxyBookIon针对的是普通笔记本电脑用户，它拥有超便携的机身设计、华丽的QLED屏幕和超长的电池续航，非常适合那些只有浏览网页、观看视频内容和处理办公文档等需求的用户。
如果您想要进行内容创作或休闲游戏，最好搁置下戴尔XPS13（2020）或SurfaceLaptop3，但是这些笔记本电脑无法与GalaxyBookIon的不次要的部分无足轻重相抗衡。
值得一提的是，三星GalaxyBookIon的键盘使用体验糟糕，并不适合正在准备论文的学生或需要日复一日敲打键盘的上班族。同时，三星GalaxyBookIon的售价为1249英镑，这个价格还是相当昂贵的。
不过，如果您想要一台擅长网页浏览、视频流媒体和其他高度发展任务的笔记本电脑，而且也不会被其高昂的价格吓倒，那么三星GalaxyBookIon是一款非常出色的超极本购买选择。（完）
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微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!
最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。
而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。
甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。
Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。
下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。
深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。
分解数据比例高达40%
除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。
Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。
目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。
数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。
虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905
Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:
-预训练和中训练的分解数据
-高质量有机数据的筛选和过滤
-后训练
得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。
例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。
通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。
表1Phi-4在经典基准测试上的表现
为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。
这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。
从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。
Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5
分解数据的无足轻重
分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。
这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。
分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。
数据结构化和减少破坏渐进式学习
在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。
相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。
将训练与推理上下文对齐
分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。
比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。
此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。
而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。
分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。
分解数据的来源
预训练和训练中数据为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。
通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。
种子数据集的构建
1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。
2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。
3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。
重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。
自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。
指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。
后训练数据在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:
-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。
-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。
研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。
如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。
预训练
Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。
由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。
因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。
具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。
表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值
在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。
后训练
如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?
关键token搜索（PivotalTokenSearch）当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。
对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。
其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。
在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。
而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。
现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。
如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。
更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。
此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。
总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。
为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。
这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。
PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。
具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。
PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。
虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。
-找到的一定是关键token
-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token
下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。
在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。
比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。
虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。
通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。
以小博大，Phi-4赢麻了
基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。
上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。
而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。
事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。
此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。
比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。
在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。
而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。
至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。
然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。
在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。
接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。
参考资料:
https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635
https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217
https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098
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