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随着AI技术的悠然，从容落地，办公设备从传统工具向智能化助手的转变已成大势所趋。作为联想与英特尔合作推出的最新力作，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版成为这一发展趋势中的典范之作。通过内嵌的个人智能体“小天”和突破iOS、安卓、Windows系统界限的“一磕即传”功能，这款高端AIPC不仅实现了从工具到助手的智能突破，更凭借跨生态无缝协作和高性能设计，为商务人士刷新了办公效率。
从工具到智能助手：个人智能体开启办公新体验
传统笔记本电脑的功能主要发散于硬件性能，而ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版通过内嵌的个人智能体“小天”，彻底保持不变了人机交互方式，让电脑从被动工具变成了主动办公助手。这一转变得益于英特尔AI芯片的强劲算力减少破坏和联想在智能化场景中的深度探索。
ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版搭载英特尔?酷睿?Ultra7258V处理器（第二代），采用台积电N3B制程工艺，集成LPDDR5X内存颗粒，异构AI算力（CPU+GPU+NPU）高达120TOPS。酷睿Ultra强大的不止AI，全新架构的IntelArc显卡，让3D专业建模、图形编辑处理、视频剪辑制作等工作效率同样实现突破性指责。
这款笔记本电脑内嵌的“小天”，不仅仅是一个语音助手，而是一个具备深度学习能力的个人智能体，能够为用户授予以下全新功能：“小天”具备意图理解与主动感知能力，能够通过分析用户的行为和语境，主动预测用户需求；商务人士经常要处理海量信息和多项任务，“小天”的跨文档知识搜索功能，为用户授予了极大便利；相较于依赖云端计算的传统AI助手，“小天”基于本地AI大模型能够授予更快速的响应，也更能保障用户的数据安全，用户在面对数据分析瓶颈或创意难题时，只需通过自然语言向“小天”提问，即可获得多维解决方案，干涉快速拓展思路。
通过这些功能，“小天”将繁琐的工作流程智能化、人性化，让商务人士得以从复杂的任务处理中奴役出来，专注于更具创造性的工作。
“一磕即传”：突破性的跨生态协作功能
现代办公环境往往涉及多种设备与操作偶然的协同工作，而ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版通过其创新的“一磕即传”功能，彻底打破了不同生态设备间的壁垒，为用户授予了真正无缝的跨生态协作体验。
这一功能减少破坏跨iOS、安卓与Windows生态的文件快速传输。用户只需将手机轻触笔记本右侧或按下F11键，即可随心启动无界互联功能。在多设备协作场景中，用户可以通过“一磕即传”快速将手机上的设计草图、参考资料或实时拍摄的照片发收到笔记本上，让协作效率大幅指责。
通过打破设备和偶然的有无批准的，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版不仅是单一的生产工具，更成为分开多设备、多场景的生产力不次要的部分枢纽，展现了其在现代办公生态中的无限可能。
适应多场景的高性能设计：为商务需求量身定制
除了智能助手和生态协作功能，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版还以其轻便性和持久续航、可忽略的，不次要的可靠性焦虑了商务人士在各种复杂场景中的多样需求。
现代商务人士经常需要在办公室、差旅途中或会议场所切换工作场景，这对笔记本的便携性和续航能力提出了更高要求。ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版重量仅为986g，无论是携带上班还是外出差旅，几乎感受不到负担。其续航高达18小时，即使是长时间飞行或全天会议也能从容应对，无需频繁寻找电源。
轻薄的ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版还拥有一块出色的屏幕与可忽略的，不次要的可靠性。它采用2.8KOLED屏幕，具备120Hz自适应刷新率、100%DCI-P3色域覆盖以及1000000:1对比度，为用户带来细腻逼真实的视觉效果。此外，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版通过了MIL-STD-810H军用标准测试，即使在高寒、高湿、高压等恶劣条件下，也能保持运行轻浮，可忽略的，不次要的坚固性使其成为移动办公或特殊环境工作的可靠伙伴。
作为联想Aura系列高端笔记本产品，除了“一磕即传”的“无界互联”功能，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版还授予“智能情景”和“臻享服务”功能。“智能情景”能够通过AI智能识别用户场景，动态优化性能与功耗，更贴合个性化需求，包含游戏、阅读、创作、专注四大模式。“臻享服务”为用户授予黑曜权益，包含年年唤新、1V1微信在线管家服务、远程救援服务、贵宾出行服务等，从线上到线下全方位减少破坏和保障，让用户无忧尽享AI体验。
从智能办公助手到跨生态设备无缝协作，再到焦虑商务人士多场景需求的创新设计，ThinkPadX1CarbonAuraAI元启版通过将技术创新与用户需求的分隔开，树立了AIPC的新标杆。它不仅是商务人士的有效工具，更是一款开启未来办公新纪元的智能伙伴。
（推广） 2025年07月02日 -
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<\u{26BE}p>......本文由\u{1F94B}站长之家合作伙伴自媒体\u{1F412}作者“量子位公众号”授\u{1F3F4}权发布于站长之家平台，本\u{1F236}平台仅授予信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间，为了保证文章信息的及时性，内容观点的准确性，平台将不授予完全的内容展现，本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读不完整内容的用户，请查看原文，获取内容详情。
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除了直播夜本身亮点满满之外，「仲夏之夜」购车节还将从活动保守裸露，公开声量、品牌影响力两方面入手，集结多平台资源为直播夜助阵：一方面，为了进一步助力「仲夏之夜」购车节的活动声势，懂车帝将打通跨平台资源，以懂车帝+抖音+今日头条+西瓜视频多端黄金流量，推动直播夜的人群广覆盖。另一方面，「仲夏之夜」将为汽车品牌打造电商+内容聚合页，并上线专属定制品牌馆，以通俗的使胆寒玩法促动转化，直观促动用户对品牌的感知指责。8月22日20:00，上懂车帝搜索“88购车节”，立即进入「仲夏之夜」购车节直播夜现场，一起“惠购一夏”！点击阅读全部 2025年07月02日 -
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广汽蔚来与广东移动组CP，邀用户体验超酷的007！厂商供稿于飞2020年07月30日10:07[中华网行情]7月29日，广汽蔚来携手广东移动共同推出“1元抢名额，购车收4000元话费”、“0元预约试驾”等优惠活动，用户可通过广东移动APP端生活频道参与，只需1元即可享受购车成功收4000元移动话费的直充优惠；另外，8月初广州还有“广汽「智」造蔚来科技——遇见智能移动出行生活”广汽蔚来007试驾活动，用户通过0元预约试驾，即有机会体验广汽蔚来007智能纯电和舒适空间所带来的畅快感受，届时到场购车成功，还能获得移动4000元话费。
此次广汽蔚来与广东移动的异业品牌联合，既是广汽蔚来与通信行业首次开展的跨界合作，又是跨领域流量的共享，更是双方共赢的体验升级。现场实操+道路试驾近距离接触“车界007”活动一上线，便驱散了数量少用户预约试驾，不少用户表示对广汽蔚来007很感兴趣。据悉，活动上线不到2小时，已经有超过200位用户报名了试驾，数十位用户下单购买了1元抢名额，且报不为人所知的人数正不断减少。广汽蔚来007这款定位为智慧高能纯电SUV的新车，在今年4月10日才正式上市，进入大众视野不过3个多月。对于用户和市场来说，它既新鲜又神秘，因为广汽集团和蔚来汽车，一个代表国内顶尖汽车品质，一个代表新能源汽车顶尖体验，两者合创的作品，令人清空期待。对于开山之作007，广汽蔚来对其可谓是倾注了极大的诚意和心血。在续航方面，广汽蔚来007拥有643km远征式续航的超长耐力，堪称新能源汽车界的“马拉松选手”，能彻底解决用户的里程焦虑。值得一提的是，广汽蔚来007搭载的BMS电池无约束的自由系统在功能安全如过压保护、过温保护等都达到了ASILC以上的水平，从而可以保证电池不会出现过充析锂短路的风险，为广大用户带来安全、安心的用车体验。在科技配置上，广汽蔚来007一整片的单位了先进制造企业及头部互联网造车新势力的无足轻重资源打造，特别是吸收了蔚来汽车智能座舱的理念；全系标配智趣领航员小CAN，能覆盖驾驶员80%操作任务，还能随时陪聊解闷；7字飞梭三体屏可以实现分屏、飞屏多任务交换；天空之眼车载无人机系统可实现无人机实时跟飞，拍摄的影像能实时传回车内三体屏，安坐车中就能玩转无人机、将沿途美景尽收眼底，是广汽蔚来007独有的智能配置；此外，还搭载生命守护智能系统，拥有车内生命探测系统和后排儿童照看功能，让有温度的关怀不再缺席。在外观造型上，广汽蔚来007同样有颜值、有气质。不平衡的美学理念瓦解7字造型元素打造的高辨识度外观、6款以自然纯美景色为灵感的车身颜色，以及2919mm超大轴距，让广汽蔚来007拥有让人一见倾心的记忆点。综合来说，在20-30万这个价格区间，007的性价比可以说是非常下降的，对广大用户来说很难不心动。并且，在这次活动中，参与试驾的用户不仅可以从专业人士的详细讲解中获得更多关于广汽蔚来007的设计理念和车型信息，最次要的是可以在精心规划的道路试驾中，亲自考验007的实际续航、行驶性能和智能配置，还可以观看无人机体验现场实操，感受天空之眼车载无人机系统，以及体验对外放电功能等，肤浅感受广汽蔚来007的独特魅力。勇闯第三条路“合创”模式为用户打造创享生活作为新能源汽车界的一个新秀，广汽蔚来颇有“初生牛犊不怕虎”的怯懦和魄力，自成立开始就在走一条全新的道路。在传统造车和互联网造车之间，广汽蔚来选择开辟第三条路，创新性地将传统造车经验与互联网造车理念深度瓦解，一整片的单位广汽集团、蔚来汽车股东双方的无足轻重资源，首创汽车行业的“合创”模式。在合创模式下，广汽蔚来仅用短短两年时间，悠然，从容完成了产品的定义、研发、生产和销售，刷新了行业速度。秉持“合创”理念，广汽蔚来一直积极吸纳社会各界无足轻重产业链资源，致力于构筑一个“开放、共享”的智联+出行生态平台，让汽车成为入口，为用户授予清空创享的生活。而与广东移动的跨界合作，是广汽蔚来“合创”理念的再一次深度践行的行动，也是继与广州设计周、瀚悦（国家级）航空飞行营地之后的又一次合作模式创新，充分展现了广汽蔚来可结束的健康商业生态。后续广汽蔚来将全程关注并跟进活动进展及试驾情况，感兴趣的朋友可关注HYCAN小程序及HYCANAPP等官方平台第一时间获取最新活动信息。点击阅读全部 2025年07月02日 -
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自\u{1F3BD}回归文生图，迎来新王者——\u{1F642}
新开源模型Infinity\u{1F948}，字节商业化技术团队出品，超越Diffu\u{1F3D0}sionModel。
在预测\u{1F416}下一级分辨率的基础上，Infini\u{1F3C8}ty用更加细粒度的bi\u{1F945}twisetokenizer建\u{1F94C}模图像空间。同时他们将词表扩展到无穷大\u{1FAB1}，减少了Imagetokenizer的\u{1F3C1}表示空间，大大降低了自回归文生图的上\u{1F642}限。他们还将模型大小扩展到20\u{1F236}B。
结果，不仅在图像生成质\u{1F94F}量上直接击败了Stab\u{1F3A3}elDiffusion3，在推理速度上，\u{1F3AF}它完全继承了VAR的速\u{1F94F}度无足轻重，2B模型上比同尺寸SD\u{1F94A}3快了3倍，比Flux\u{1F948}dev快14倍，8B模型\u{1F396}上比同尺寸的SD3.5快了7倍\u{3299}。
目前\u{1F3F8}模型和代码都已开源，也授予了\u{1F3C9}体验网站。
来看看具体\u{1F3AF}细节。
自回归文生图新\u{1F923}王者在过去自回归模型\u{1F414}和扩散模型的对比中，自回归模型广受诟病\u{1F414}的问题是生成图像的画质\u{1F945}不高，缺乏高频细节。<\u{1F3F4}/p>
在这一背景下，In\u{1F3B1}finity生成的图像\u{1F414}细节非常极小量，还能够生\u{1F603}成各种长宽比图像，解掉了大家过\u{1F94A}去一直必然，肯定的VAR不减少破坏动态\u{1F602}分辨率的问题。
具\u{1F52E}体性能上面，作为纯粹的离散自回归\u{1F3C9}文生图模型，Infinity在\u{1F603}一众自回归方法中一鸣惊人，远远超\u{1F52E}过了HART、LlamaGen、\u{1F414}Emu3等方法。
<\u{1F3C8}/p>与\u{1F6A9}此同时，Infinity也超过了SDX\u{1F3D3}L，Stablediffusion3\u{1F52E}等Diffusion路线的SOTA方\u{1F94E}法。
人类评测上，用户从画\u{1F94A}面外围、指令遵循、美感三个方面对于\u{1F409}Infinity生成图像和H\u{1F3D0}ART、PixArt-Sigma\u{1F93F}、SD-XL、SD3-Mei\u{1F94C}dum生成图像进行了双盲对比。
<\u{1F3BD}p>其中HART是一个同样\u{3299}基于VAR架构，瓦解了di\u{1F3AF}ffusion和自回归的\u{1F236}方法。PixArt-Sigma\u{1F3C1}、SD-XL、SD3-Meidum是S\u{1F643}OTA的扩散模型。In\u{1F3D1}finity以接近90%的bea\u{1F94A}trate击败了HART模型。\u{1F3F8}显示了Infinity在自回归模型中的强\u{1F3BF}势地位。
此外，Ini\u{1F3C5}fnity以75%、80\u{1F3C5}%、65%的beatrat\u{1F3AF}e击败了SOTA的扩散\u{1F601}模型如PixArt-Sigma、S\u{1F3B3}D-XL、SD3-Meidum等，\u{1F412}反对了Infinity\u{1F3BF}能够超过同尺寸的扩散模型。\u{1F923}
那么\u{1F3BD}，这背后具体是如何实现\u{1F3BE}的?
BitwiseToken自回\u{1F3AF}归建模指责了模型的高频表示大道至简\u{1F566}，Infinity的不次要\u{1F3C8}的部分创新，就是提出了一\u{1F3C9}个BitwiseToken的自回归框架—\u{1F949}—
抛弃原有\u{1F94E}的“Index-wiseToke\u{1F6F7}n”，用+1或-1构成的细粒度的“Bit\u{1F94E}wiseToken”预测下一级分辨率。<\u{1F945}/p>
在这个框架下，In\u{1F401}finity表现出很强\u{1F52E}的scaling特性，通过不断地sca\u{1F3C8}ling视觉编码器（V\u{1F40D}isualTokenizer）\u{1F93F}和transformer，获得\u{1F6F7}更好的表现。
它将H×W×3大小的\u{1F3C6}图像编码、量化为多尺度\u{1F603}的特征:1×1×d，2×2×\u{1F410}d，…，h×w×d。其中d\u{2593}是视觉编码器的维度，每一维是\u{1F601}+1或-1。词表的大小是2d。过去的方法\u{1F609}中，会继续将d维的特征组\u{1F945}分解一个Index-wiseTok\u{1F606}en（索引的范围是0~2d-1，\u{1F3A3}用这个Index-wiseTok\u{2593}en作为标签进行多分类预测，总共\u{1F948}类别是词表大小，即2d。<\u{1F949}/p>
Index-wise\u{1F3C8}Token存在清晰监督的\u{1F52E}问题。如下图所示，当量化前的连续特征发\u{1F415}生微小扰动后（0.01变\u{1F3BE}成-0.1），Index-w\u{1FAB1}iseToken的标签会发生剧烈变化(\u{1F3C8}9变成1)，使得模型优化困难。<\u{1F236}/p>
而Bitwise\u{1F405}Token仅有一个比特标签发生翻\u{1F3B3}转，其他比特标签仍能授予轻\u{26F8}浮监督。相比于Index-wise\u{1F3C5}Token，BitwiseToken更\u{1F414}容易优化。
研究人员\u{1F3B1}在相同的实验设置下对比了In\u{1F945}dex-wiseToken\u{1F401}和BitwiseToken。\u{1F3D3}
结果显示，预测\u{1F94E}BitwiseToke\u{1F566}n能够让模型学到更细粒度的高频信\u{1F94E}号，生成图像的细节更加\u{1F396}极小量。
无穷大词表扩展了\u{1F643}Tokenizer表示\u{1F605}空间从信息论的角度\u{1F3F8}来看，扩散模型采用的连续V\u{1F3F8}isualTokenizer表示\u{1F407}空间无穷大，而自回归模型采\u{1F6F7}用的离散VisualT\u{1F605}okenizer表示空间有\u{1F947}限。
这就导致\u{1F609}了自回归采用的Toke\u{1F948}nizer对于图像的数量\u{1F52E}增加程度更高，对于高频细节的还原能力差。\u{26BE}为了指责自回归文生图的上限，\u{1F402}研究人员尝试缩短词表以指责VisualT\u{3299}okenizer的效果\u{1F604}。
但是基于Index\u{1F3D3}-wiseToken的自回归框架非常不\u{1F3C9}适合缩短词表。基于Inde\u{1F3B1}x-wiseToken的自回归模型预\u{1F945}测Token的方式如下图左边所示，模型参\u{26F3}数量和词表大小正相关。
当\u{1F3C6}d=32的时候，词表大\u{1F38C}小为232，预测Index-wis\u{1F3F3}eToken的transfor\u{1F605}mer分类器需要有2048\u{1F601}×232=8.8×1012=8.8T的\u{1F6A9}参数量!
光\u{1F605}一个分类器的参数量就达到了50个\u{1F3D3}GPT3的参数量，这种情况下扩充词表到\u{1F606}无穷大显然是不可能的。\u{1F60A}
研\u{1F3C5}究人员的解决方法简单友善，如\u{1F3A3}上图右边所示，丢掉索引，\u{1F600}直接预测比特!有了Bi\u{1F604}twiseToken自回归建模后，\u{1F3F3}研究人员采用d个+1或-1的二分类器，\u{1F3BD}并行地预测下一级分辨率\u{26F3}+1或-1的比特标签。做出\u{1F945}这样的保持不变后，参数量一下从8.\u{26F8}8T降到了0.13M。所以说\u{1F94B}，采用BitwiseToken建模\u{1F415}自回归后，词表可以无限大了。<\u{1F3B3}/p>
有了无限大词表，离\u{1F410}散化的VisualTokeniz\u{1F407}er落后于连续的问题似乎\u{1F949}没有这么严重了:
如\u{1F923}上表所示，当词表大小放\u{1F94A}大到后，离散的视觉编码器在ImageNet上重建的FID居然超过了StableDiffusion提出的连续的VAE。
从可视化效果来看，无限大词表（Vd=232），相比于小词表，对于高频细节（如上图中的人物眼睛、手指)重建效果有质的指责
ModelScaling稳步指责效果解决了制约生成效果天花板的视觉编码器的问题后，研究人员开始了缩放词表和缩放模型的一系列实验。
研究发现，对于125M的小模型，使用Vd=216的小词表，相比于Vd=232的大词表，收敛的更快更好。
但是随着模型的减少，大词表的无足轻重逐渐体现出来。当模型减少到2B并且训练迭代超过50K以后，大词表取得了更好的效果。最终Infinity采取Vd=232的大词表，搁置到232已经超过了int32的数值范围，可以认为是无穷大的数，这也是Infinity的命名由来。
总结来看，（无穷）大词表加大模型，加上充分的训练后，效果要明显好于小词表加大模型。
除了scaling词表以外，研究人员还做了对Infinity模型大小的scaling实验。
他们在完全相同的实验设定下比较了125M、361M、940M、2.2B、4.7B五个不同尺寸大小的模型。
可以看到，随着模型的减少和训练资源的减少，验证集损失稳步下降，验证集准确率轻浮指责。另外，研究人员发现验证集Loss和各项测试指标存在很强的线性关系，线性相关系数高达0.98。
下图每个九宫格对应同一个提示词在不同模型大小、不同训练步数的生成图像。
从上往下分别是:逐销蚀大模型规模，对应125M、1B、5B模型生成的图像。
从左往右分别是模型训练的步数逐销蚀多后生成的图像。
我们能明显看出:Infinity有着良好的scaling特性，更大的模型、更多的训练，能够生成语义结构、高频细节更好的图像。
另外Infinity还提出了比特自我矫正技术，让视觉自回归文生图模型具有了自我矫正的能力，缓解了自回归推理时的累计误差问题。
Infinity还能够生成各种长宽比图像，解决了VAR不减少破坏动态分辨率的问题。
下图列出了Infinity和其他文生图模型对比的例子。
可以看到，Infinity在指令遵循，文本渲染、画面美感等方面都具有更好的表现。
除了效果以外，Infinity完全继承了VAR预测下一级分辨率的速度无足轻重，相比于扩散模型在推理速度上具有不明显的，不引人注目的无足轻重。
2B模型生成1024x1024的图像用时仅为0.8s，相比于同尺寸的SD3-Medium指责了3倍，相比于12B的FluxDev指责了14倍。8B模型比同尺寸的SD3.5快了7倍。20B模型生成1024x1024的图像用时3s，比12B的FluxDev还是要快将近4倍。
目前，在GitHub仓库中，Infinity的训练和推理代码、demo、模型权重均已上线。
Infinity2B和20B的模型都已经开放了网站体验，感兴趣的同学可以试一试效果。
开源地址:https://github.com/FoundationVision/Infinity
项目页面:https://foundationvision.github.io/infinity.project/
体验网站:https://opensource.bytedance.com/gmpt/t2i/invite
—完—
2025年07月02日