《小米8 SE二月底将升级夜景：小米8同款相机》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
小米总裁林斌透露，为了进一步提升拍照体验，小米8SE将在2月底升级支持超级夜景模式...
小米8SE定位于“小屏旗舰”，拥有5.88英寸的全面屏，不过机身握感只相当于传统5.2英寸机型，另有准旗舰级的骁龙710处理器，后置主摄是小米8同款的索尼1200万像素、1.4微米大像素传感器，前置也和小米8一样都是2000万像素，有着几乎相同的拍照体验...
小米8SE正进行春节促销，6GB+64GB版本1599元，6GB+128GB1799元，不过前者货源紧缺，需要闪购...
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小米商城近日上架了雷军同款小米汽车工装，售价299元，限量800件，结果在短时间内便被抢购一空。对于只有800件的限量，有网友表示希望能再多上架一些。工装采用了赛车服式微立领设计，具有小米汽车工厂揭幕的纪念元素设计，以及小米汽车工厂经纬度元素和小米经典Logo和字母Logo，看起来十分帅气。
快科技4月14日消息，日前，小米中国区副总裁许斐发布自己提小米SU7创始版的视频。巧的是，在交车现场，许斐还遇到了演员张颂文的小米SU7。据许斐介绍，她的小米SU7与张颂文的一样，不仅同配置、同颜色，甚至连灰色内饰都一样，这也让许斐直呼太有缘分”。据了解，此前有网友询问张颂文小米汽车马上发售了，雷总没有给老师准备一辆？”张颂文半开玩笑地回应：暂时没人提这事啊，我该如何暗示一下对方而又不失分寸？”让人意外的是，小米CEO雷军很快在微博上回复：我们已为您准备了一辆，4/3开始交车，欢迎你来。你喜欢哪种颜色？”随后，张
小米计划在今年上半年推出旗下首款小型折叠屏手机MIXFlip。MIXFlip将采用后置双摄系统，主摄像头采用了光影猎人800传感器，这是RedmiK70Pro所采用的图像传感器。在核心配置方面，MIXFlip搭载了高通骁龙8Gen3移动平台，这是目前市场上最强悍的小型折叠屏手机之一，也是首款搭载骁龙8Gen3的小型折叠屏手机，同时支持67W有线闪充技术。
小米SU7于昨日上市，上市后订单量爆火。网上流传出一张疑似小米汽车的大定宣传海报图，其上显示小米SU7开定81分钟，大定突破90000台。按照小米官方计划，XiaomiSU7/XiaomiSU7Max预计4月底开启交付；XiaomiSU7Pro版预计5月底开启交付。
快科技3月27日消息，小米SU7将于明晚正式发布，雷军近期多次身穿小米汽车工厂工装录制预热视频，大家对衣服非常感兴趣。小米内部决定上架销售一部分，在25日突然在小米商城上架，售价299元，限量800件，被火速一抢而空。根据小米商城评价和微博网友反馈来看，目前首批衣服已经到货，很多人纷纷晒单称衣服很好看。不过从网友反馈来看，这件工装的尺码较小，175左右平
小米汽车官方宣布，其新款车型SU7在上市短短24小时内，便创下了惊人的大定成绩，成功突破88898台！这一令人瞩目的销售表现，无疑证明了小米汽车的市场竞争力和消费者的高度认可。小米汽车SU7，21.59万元起，你定了没？
今日晚上7点，小米SU7上市发布会正式举行。雷军介绍了小米的两套智驾方案XiaomiPilotPro和XiaomiPilotMax，并且宣布小米城市NOA将于4月开始用户测试，5月开通10城，8月全国开通。基于智能感知算法，小米SU7能够最远探测150米路面情况，提前以1000次/秒的频率控制CDC减振器阻尼，配合500次/秒实时动态调节扭矩，从容应对减速带、路面湿滑等复杂的场景，实现穿越颠簸、如履平地。
在小米SU7发布会上，雷军表示，小米智能驾驶实车路测1000万公里。小米SU7全系支持代客泊车、极窄车位泊车，高速领航上市即交付，城市领航8月全国开通。小米全栈自研智能驾驶技术，第一期总投资33亿，已经追加到47亿，专属团队规模超过1000人，新建武汉研发中心500人，投入测试车辆超过300台。
小米汽车SU7发布的同时，小米还带来了总计18件周边产品，包括6款原厂配件、2款纪念品、10件生活周边，均已在小米汽车APP商城等渠道开售。全部集齐需要4872元，毛毛雨啦。
快科技3月31日消息，小米SU7上市后成为车圈顶流，相关话题多次登上社交平台、短视频平台热搜。日前，小米汽车官方针对小米SU7在购买、体验和服务方面回答了网友关心的问题，涉及质保和保养费用等。小米表示，小米SU7的质保不限首任车主，跟车不跟人，也就是说，即使用户买了二手小米SU7，也可以享受与首任车主相同的质保权益。养车成本方面，小米SU7首保（首年或两�
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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