Инструменты искусственного интеллекта в настоящее время являются последним гневом, особенно для студентов. Инструменты искусственного интеллекта меняются больше, чем где-то классные комнаты по всему миру, от интеллектуальных систем репетиторства до AI-контролируемых помощников.
На всех уровнях образования студенты все чаще обращаются к инструментам искусственного интеллекта для продвижения своих образовательных целей. Такие инструменты, как CHATGPT, Microsoft Copilot и AI-приложения транскрипции, могут суммировать лекции, генерировать практические проблемы, в которых задачи кодирования помогают и даже предлагают перевод реального времени.
Тем не менее, есть улов: не каждый ноутбук создан для эффективного выполнения этих новых задач, контролируемых AI. Если ваше устройство подорвано, вы можете пропустить полные преимущества этих инструментов и страдать задержек, нехватку памяти или ограниченные функции. Хуже того, они могут быть даже полностью исключены из них.
Поэтому, если вы покупаете лучший студенческий ноутбук для использования ИИ для обучения, вы должны привлечь внимание к определенным спецификациям ноутбука, о которых эти инструменты очень знают.
Далее я разбиваю три наиболее важные категории, которые я могу искать при покупке нового ноутбука с AI, и объясняю, почему они важны. Поэтому вы можете выбрать правильный ноутбук AI Readent для ваших особых образовательных потребностей.
1. NPU или выделенный графический процессор необходим для ИИ на девице-Ки
Самым важным изменением в компьютере в последние годы был рост оборудования для объявления искусственного интеллекта. Традиционные процессоры (центральные единицы обработки) идеально подходят для общих компьютерных задач, но модели искусственного интеллекта процветают от параллельной обработки. Это требует информации во многих меньших расчетах, которые могут быть выполнены на нескольких единицах обработки одновременно. ЦП может выполнять такие задачи, но обработка, которая подключена к машинному обучению и задачам ИИ, более интенсивная, чем большинство процессоров могут эффективно управляться.
НПУ (Нейронные обработки) и графические процессоры (графические единицы обработки) приходят сюда.
NPU — это специально созданные чипы, которые предназначены для эффективной обработки рабочих нагрузок для машинного обучения. В отличие от процессоров, вы можете редактировать только задачи AI, а ваши специально разработанные цепи позволяют NPU выполнять эти задачи по сравнению с процессором на скорости молнии и в то же время потреблять гораздо меньшую мощность.
Для учащихся это означает, что приложения, основанные на искусственном интеллекте, такие как инструменты транскрипции в реальном времени, интеллектуальное исследование и визуальное сканер нот, могут быть выполнены непосредственно на своем ноутбуке без подключения к Интернету для обработки облачной.
Это особенно полезно в классных комнатах с ограниченным доступом к Интернету или, если вам нужно получить полосу пропускания. Производитель нравится Intel, AMD и Qualcomm начинают публиковать процессоры с интегрированными NPU, в то время как чипы Apple M-Serie ссылались на NPU с NUPU с нейронным двигателем. Если вы хотите, чтобы ваш ноутбук оставался актуальным в течение нескольких лет, чип, оснащенный NPU, является инвестицией, ориентированной на будущее.
Тем не менее, специальная графическая обработка (GPU) остается критическим для более высокопроизводительных задач AI. Выделенные графические процессоры (в отличие от интегрированных графических процессоров) от AMD, Intel и Nvidia хорошо подходят для лечения модели ИИ и вывода.
Если вы студент ИТ, который экспериментирует с машинным обучением, или студент -художественным, который исследует творческие приложения из искусственного интеллекта, графический процессор гарантирует, что ваша система не задыхается при требовательной рабочей нагрузке.
2. 16 ГБ памяти и 256 ГБ память SSD являются минимальной минимальной точкой
Современные приложения ИИ, такие как Microsoft Copilot, требуют определенной основы памяти и памяти для обработки данных, с которыми инструменты искусственного интеллекта работают так, как они. Эти две технические характеристики, емкость RAM и SSD, часто часто упускаются из виду в разговоре AI, но имеют решающее значение для эффективной работы для инструментов на устройстве.
ОЗУ (случайный доступ к памяти) -это «кратковременная память ваших ноутбуков». Каждый раз, когда вы открываете несколько вкладок браузера, RAM запускает большого помощника ИИ и транслируйте лекцию. Ваш ноутбук может жонглировать этими задачами. Когда приложение выполняется, для выполнения приложения требуется выделенное количество оперативной памяти, а задачи AI требуют большего от этого пространства, чем большинство других приложений.
Многие инструменты искусственного интеллекта требуют, чтобы в памяти активировались большие записи данных или контекстные окна, что означает, что емкость хранения может есть меньше ноутбуков. В то время как ноутбуки 8 ГБ-рам, как правило, дешевле, вам будет трудно не отставать, как только вы открыли приложения с A-усиленным A, если эти приложения могут быть выполнены вообще.
В результате 16 ГБ оперативной памяти стала новой базовой линейкой для ИИ для устройства и должно быть достаточным для большинства студентов. 16 ГБ оперативной памяти гарантирует, что такие приложения, как Microsoft Copilot, могут проанализировать свои документы, в то время как у вас все еще есть десятки вкладок, и предлагает достаточно запасных запас для будущих функций искусственного интеллекта, которые могут потребовать большего хранилища.
16 ГБ оперативной памяти, вероятно, не будет достаточным для учащихся в программах STEM или проектирования, так как эти области часто занимаются гораздо более крупными записями данных. Поэтому рассмотрите 32 ГБ в любом случае, так как это сможет довольно легко справиться с рабочей нагрузкой сильных студентов.
Память SSD одинаково критична, особенно в качестве контента, сгенерированного AI контента, видео или места для данных. Твердый привод (SSD) имеет важное значение, потому что он загружает данные резко быстрее, чем более старые механические жесткие диски (HDD). Это означает, что ваши инструменты KI могут получить доступ и обрабатывать информацию достаточно быстро, чтобы эффективно выполнять.
256 -GB -SD должен быть вашей минимальной выходной точкой для основных задач AI. С растущим размером современности Операционные системы и приложения, небольшие диски быстро заполняются, чтобы студенты работали со СМИ или запускали локальные модели ИИ, 512 ГБ или даже 1 ТБ. Хорошей новостью является то, что многие ноутбуки теперь предлагают расширяемую память с помощью дополнительных слотов SSD или внешних дисков, так что вы сможете обновить позже, если это необходимо.
Во время роста ИИ в оперативных технологиях большинство самых мощных инструментов обучения сегодня все еще находятся в облаке. Chatgpt, Microsoft Copilot, Google Gemini и бесчисленные приложения AI, специфичные для конкретного субъекта, требуют стабильного подключения к Интернету. Без быстрого, надежного Wi -Fi даже самый мощный ноутбук не сделает вас сильно.
Платформы с AI работают, отправляя свои запросы на массовые облачные модели, которые затем ожидают за считанные секунды. Слабое соединение означает больше, чем просто ожидание долгого времени и может заморозить во время совместных проектов или заставить ваш ИИ не прочитать важные части лекции.
Хорошей новостью является то, что беспроводная технология значительно приняла в последние годы. Ноутбуки с Wi-Fi 6, Wi-Fi 6e или Wi-Fi 7 предлагают более высокие скорости, более низкую задержку и лучшую производительность в переполненных средах, таких как лекционные залы.
Для большинства студентов интернет -подключение ноутбука станет важной жизненной жизнью для самых мощных ресурсов обучения ИИ. Приоритизация современных беспроводных стандартов гарантирует, что непрерывный доступ к реальному времени к инструментам, которые образуют класс завтрашнего дня, обеспечивают непрерывный доступ к реальному времени.