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LoLR BOXProducto principal

Documentos, conocimiento y flujos de trabajo
siempre en su propio dispositivo de escritorio

Para asesores fiscales, profesionales financieros, abogados, analistas de inversiones, especialistas en riesgos, consultores e investigadores. Sus dos motores heterogéneos, el SoC Moore Threads E300 y el acelerador Houmo M50, ejecutan modelos locales, bases privadas de conocimiento y Skills profesionales en un dispositivo de escritorio compacto.

Modelo del productoAISC-B100-M50E300 + M50: configuración principal actual
Potencia de cálculo de IAHasta 210 TOPS · INT8Suma de los picos físicos E300 50 + M50 160; no constituyen un conjunto unificado de computación
Memoria32 GB LPDDR5 + 24 GB de memoria de tarjetaLa memoria del equipo y la del acelerador son independientes
Dimensiones201 × 128 × 95 mmD × H × W
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Filosofía de diseño

LoLR BOX no es un dispositivo de chat genérico, sino un espacio local de IA que aloja de forma permanente sus documentos profesionales, métodos y flujos de trabajo. El análisis, la búsqueda y la generación de tareas sensibles pueden realizarse preferentemente en el dispositivo. Al activar modelos en la nube o herramientas externas, el usuario decide y las políticas de despliegue controlan los límites de los datos. La IA apoya el criterio profesional; la revisión final corresponde al especialista.

LoLR BOX
La imagen permite identificar el producto y no sirve como referencia dimensional. El aspecto definitivo dependerá del lanzamiento oficial y del producto entregado.

Usuarios y aplicaciones

  • Contabilidad, fiscalidad y auditoríaBúsqueda de políticas, borradores de planes de declaración y autoevaluación de riesgos.
  • Finanzas y control de riesgosOrganización de estados financieros, revisión de cumplimiento y tratamiento de documentación de diligencia debida.
  • Abogados y departamentos jurídicosAnálisis de contratos y expedientes, extracción de puntos clave y avisos de riesgo.
  • Investigación y equipos pequeñosBases privadas de conocimiento, estudio de bibliografía y borradores de informes.

Características y valor

Especialización profesional

Incorpore conocimientos, reglas y Skills para tareas fiscales, contables, jurídicas, financieras y de investigación.

Procesamiento local prioritario

Las tareas habituales de análisis, búsqueda y generación pueden ejecutarse en el dispositivo.

Conocimiento privado acumulado

Los documentos del proyecto, las conversaciones y los resultados revisados se conservan en su propio espacio.

Colaboración controlada entre dispositivo y nube

Acceda a capacidades externas según la autorización de la tarea y las políticas de despliegue.

Especificaciones técnicas

La tabla describe la definición actual del producto. La capacidad de cálculo es un máximo teórico; la velocidad real depende del modelo y de la tarea ejecutados.

ElementoDescripción
Modelo del productoAISC-B100-M50E300 + M50: configuración principal actual; referencia oficial, formato de tarjeta y versión del controlador pendientes de confirmación
Plataforma de cómputoSoC Moore Threads E300 + Houmo M50E300: 8 núcleos de alto rendimiento, hasta 2.65 GHz por núcleo; M50: unidad independiente de aceleración de IA
Potencia de cálculo de IAHasta 210 TOPS · INT8Suma de los picos físicos E300 50 + M50 160; no constituyen un conjunto unificado de computación
Capacidades de M50160 TOPS INT8 · 100 TFLOPS bFP1624 GB de memoria independiente de acelerador; no equivale al rendimiento medido de un modelo concreto
Memoria32 GB LPDDR5 · 102.4 GB/s + 24 GB de memoria de aceleradorLa memoria del equipo y la del acelerador son independientes; no forman una memoria unificada de 56 GB
Almacenamiento local1 TB NVMe · PCIe 4.0 ×4M.2 2280; SKU y opciones de ampliación según la lista de entrega
Consumo del equipoMenos de 120 WConfiguración, carga y condiciones de prueba pendientes de confirmación
Dimensiones201 × 128 × 95 mmD × H × W; las proporciones de las imágenes del sitio no son referencia dimensional
Sobre esta página｜La capacidad es la suma de los picos teóricos del controlador principal y del acelerador. Sus memorias son independientes; la velocidad real depende del modelo y de la tarea ejecutados.