高通在2021年12月初正式发布了新一代骁龙8旗舰处理器，它采用了三星4nm工艺打造，CPU/GPU方面相比骁龙888和骁龙888 Plus都有显著提升，跑分也突破了100万大关。
据此前消息，高通会在今年下半年会推出骁龙8的升级版，相比于目前的骁龙8处理器，前者最大的亮点是将转为台积电4nm工艺。
1月25日消息，博主@数码闲聊站爆料，台积电代工的高通骁龙8型号为SM8475，小米正在打磨之中。目前来看，SM8475要等到下半年才会亮相，可能会命名为骁龙8 Plus。
从曝光的消息来看，基于台积电4nm工艺打造的骁龙8处理器并没有大家想象中的那么理想，相比三星的4nm工艺，台积电版骁龙8的提升都比较有限，只能说属于例行升级、小幅提升。
尽管提升有限，但它仍然是安卓阵营最强悍的5G处理器，安兔兔跑分将会再创新高。
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高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
快科技4月20日消息，小米汽车官方微博发布预告，宣布小米SU7车模的新颜色正在研发中。官方表示，由于小米SU7真车的车漆颜色质感备受好评，因此他们将非常重视车模的漆面调色和手工喷漆工艺，希望用户能够耐心等待。据了解，小米SU7车模于3月份首次销售，售价为499元。这款车模一经上市就被迅速抢购一空，在二手市场上的价格一度炒至1000元，非常抢手。小米SU7车模拥有海湾蓝和雅灰两款配色，采用了三层手工漆面工艺，几乎完美再现了原车漆面效果。车模四门可自动开启并支持自动闭合，前后备箱还可随意悬停于任意角度。车模内部设计逼真，?
在社交平台上，高通已经提前宣布了一个令人激动的消息——全新的高通骁龙X系列AIPC处理器将于4月24日正式亮相。此次发布会的焦点无疑是两款新的芯片:骁龙XElite和骁龙XPlus。我们期待这次发布会能够给PC市场带来全新的活力和变革。
数码闲聊站爆料称，本月小米15和小米15Pro将进入内测阶段，这一系列延续了上一代产品的策略，标准版是一款1.5K小屏旗舰Pro版则是一款2K大屏旗舰，其中小米15是全球首款骁龙8Gen4小屏旗舰。小米15系列将搭载全新的潜望长焦方案，并支持超声波屏幕指纹识别，全系列都将标配新一代硅材料高密度电池，主摄像头为5000万像素，由豪威供应。得益于台积电3nm工艺的加持，预计其CPU和GPU性能将有显著提升。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
今天19点，iQOO将正式发布Z9系列新品，本次发布会将同时推出iQOOZ9、iQOOZ9x以及iQOOZ9Turbo。iQOOZ9和iQOOZ9Turbo提供三大全新配色：山野青、星芒白和曜夜黑，iQOOZ9x提供星芒白、曜夜黑、风羽青等配色。它还配备了定制的独显芯片Turbo以及6KVC散热系统，为游戏提供更加流畅的体验。
iQOO产品经理邢程在微博上展示了iQOO新机iQOOZ9Turbo。iQOOZ9Turbo首批搭载高通骁龙8sGen3平台，同时配备了6000毫安时超大电池，这是史上电池最大的骁龙8sGen3机型，续航表现非常出色。屏幕支持最高144Hz的刷新率和2160Hz的高频PWM调光，同时还支持80W的快速充电。
除了iPhone，屏幕指纹识别几乎成了目前旗舰机的标配，光学指纹和超声波指纹是手机厂商主要的选择方案。数码博主数码闲聊站”发文称，汇顶交流会披露去年底已出货超声波指纹，小批量供应给蓝厂。根据一加、魅族此前文案，超薄光学屏幕指纹和短焦光学指纹成本差4倍魅族的超声波指纹方案成本是超薄光学指纹的4倍。
一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏，并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
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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