今天，博主@数码闲聊站爆料，小米12 Ultra将于下周开始预热，7月份正式发布。
此前@数码闲聊站爆料，小米12 Ultra首发高通骁龙8+旗舰处理器，我们知道，搭载骁龙8+旗舰芯片的ROG游戏手机6将于7月5日登场，这意味着小米12 Ultra会在7月5日之前发布。
这款手机最大的看点就是影像，该机后置三颗摄像头，包括超大底主摄、超广角和潜望式长焦，预计支持OIS光学防抖。
不仅如此，小米12 Ultra加入了徕卡影像算法，支持8K电影大师徕卡视频滤镜，支持徕卡自然色彩和黑白滤镜等等。毫无疑问，这将是小米史上最强悍的影像手机，堪称2022年安卓之光”。
核心配置上，小米12 Ultra采用2K AMOLED柔性曲面屏，形态为中置挖孔，搭载高通骁龙8+旗舰处理器，支持67W有线闪充。
其中骁龙8+处理器的CPU主频提升到了3.2GHz，性能提升的同时，骁龙8+的功耗也有很大优化。官方称CPU功耗相比骁龙8降低了约30%，GPU功耗降低最高也有30%，平台整体的功耗相比骁龙8下降在15%左右。
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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。
今天，vivo黄韬在微博上表示，很快大家就能见到支持卫星通信的新产品。根据之前的爆料，这款支持卫星通信的新产品即将在5月份发布的vivoX100Ultra。这款新品将于5月份正式发布。
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。
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。
小米向小米10、小米10Pro和小米10Ultra等机型推送澎湃OS，其中小米10Ultra是小米第一款Ultra机型。该机发布于2020年，出厂预装MIUI12，这次升级到全新的澎湃OS，系统更加流畅易用。针对不同的设备，小米澎湃OS还提供有针对性的配置，保证轻巧，如在手机端，小米澎湃OS的系统固件占用可低至8.75GB，远远低于同行产品。
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。
型号为XT2401-2的摩托罗拉手机在国内获得了无线电核准，预计这款手机是即将发布的motoX50Ultra。motoX50Ultra已经在之前宣布将于五月在国内市场推出，它将是该品牌旗下首款搭载AI技术的手机。关于摩托罗拉motoX50Ultra手机的具体发布日期，感兴趣的朋友可以关注我们的后续报道。
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。
今天，小米官网公布了小米14Ultra钛金属特别版保外维修价格。报价单显示，小米14Ultra钛金属版最贵的组件是主板，售价3030元，保外人工指导价是40元，合计3070元，跟一台RedmiK7016GB1TB价格相当，后者定价3299元。小米14Ultra钛金属版采用6.73英寸屏幕，搭载高通骁龙8Gen3平台，后置5000万四摄，前置3200万像素，电池是5300mAh，支持IP68级防尘防水。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
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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