今天，酷安上曝光了小米12标准版、小米12 Pro和小米12 Ultra的手机壳。一位网友向小米公司王腾求证真实性，王腾回复：不信谣不传谣”。
和今年小米11系列一样，即将发布的小米12系列也提供了中杯（小米12）、大杯（小米12 Pro）和超大杯（小米12 Ultra）三款旗舰。
其中小米12和小米12 Pro将会在本月月底发布，这两款旗舰都是微曲OLED柔性屏，都将搭载高通新一代骁龙8平台，后置主摄均为小米定制的5000万像素大底Sensor，同时支持OIS光学防抖。
细节区别在于副摄和快充，小米12 Pro有长焦镜头，支持120W超级快充，而小米12似乎没有配备长焦镜头，支持67W快充。
至于超大杯小米12 Ultra，它除了拥有一流的手机屏幕、骁龙8等旗舰级配置上，其影像可能会是顶级水平，不排除再度霸榜DXOMARK的可能，该机有望在2022年上半年登场。
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多方爆料称，华为Pura70系列将会在今天正式公布，并直接开售。博主WHYLAB”已经提前曝光了Pura70Pro和Pura70Ultra的包装盒。Pura70Pro、Pura70Ultra内存16GB起步，最高可选1TB存储。
Pura70Ultra和Pura70Pro今日10:08先锋开售。Pura70Pro、华为Pura70手机将于4月22日10:08先锋开售。全系支持AI隔空操控、智感支付，更接入盘古大模型，带来AI消除、AI云增强等更多智慧应用，让用户的生活更加便捷与智能。
华为Pura70系列先锋计划已启动，官网现已上架全系列四款新品。近期有部分用户反馈称，他们对Pura70标准版未能支持华为领军的星闪技术表示遗憾。更令人印象深刻的是，它仅需蓝牙60%的能耗，便能实现高达6倍的速度，同时传输时延仅为传统技术的1/30。
今天，小米14Ultra推送了新版澎湃OS，更新后14Ultra正式支持5.5G网络，成为小米首款支持该技术的手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。值得一提的是，骁龙8Gen3处理器集成了骁龙X75基带，原生支持5.5G，这意味着像小米14Ultra这样搭载骁龙8Gen3处理器的设备都能通过升级来支持5.5G网络。
Intel原计划在MeteorLake也就是酷睿Ultra这代产品上更换新的封装接口LGA1851，但因为性能不济取消了桌面版，仅用于轻薄笔记本，但没想到，独立接口版本还是来了，只是并非针对消费级台式机市场。Intel低调发布了MeteorLake-PS”，采用独立的LGA1851接口，尺寸45x37.5毫米，和12/13/14代的LGA1700完全相同。酷睿Ultra3105UL：2428核心10线程，P/E核最高频率4.2/3.5GHz，核显仅48个单元，频率1.8GHz，视频解码单元也减半至1个，不支持vPro。
苹果M3Ultra是重新设计的芯片不是由两颗M3Max拼接成。上一代芯片M2Ultra采用了UltraFusion架构，将两块M2Max芯片拼接到一起，拥有1340亿个晶体管，比上一代M1Ultra多出200亿个。这颗芯片由MacStudio首发搭载，新品最快会在今年年中登场。
联想陈劲宣布，moto首款AI手机motoX50Ultra将在5月份正式发布。motoX50Ultra对应的国际版机型是motoEdge50Ultra，两者在系统层面有所区别。motoX50Ultra还采用了实木材质，整体设计既纤薄又大气，辨识度非常高。
联想正式发布小新Pro162024独显版，搭载NVIDIARTX4050独立显卡，首发7999元。它搭载了NVIDIARTX4050独立显卡，这为用户提供了出色的图形处理能力，无论是进行大型游戏还是进行专业的图形设计，都能得到流畅且精细的视觉体验。它配备了一个雷电4接口、一个USB3.2Gen1接口、一个全功能Type-C接口、一个HDMI2.0接口、一个SD读卡器，以及3.5mm音频插孔，丰富的接口配置使得用户可以轻松连接各种设备，满足不同的使用需求。
知名数码博主“数码闲聊站”独家揭秘了vivoX100Ultra的详尽影像参数，再次将这款旗舰手机推至行业焦点。vivoX100Ultra的前置摄像头，不仅像素高达5000万，更采用了三星JN1传感器，确保了自拍的高清晰度和色彩还原度。这款备受瞩目的新品将于5月份正式登场，届时，我们将能一睹其真容，体验其带来的极致影像魅力。
博主数码闲聊站表示，华为Pura70Ultra是华为影像旗舰全力回归之作，毕竟当年第一个搭载卷大底主摄和潜望镜的就是华为。这次Pura70Ultra搭载了5000万像素的1英寸超大底主摄，同时还配备了5000万像素的潜望长焦摄像头，并支持超级微距功能。该机将于近期上市销售。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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