站长之家（Chinaz.com）2月13日消息 又是一年终结时，在这个“收获”的日子里，最吸引我们眼球的无疑是各大公司的年会和年终奖了。看了那么多年会福利大家应该也腻了吧，那么今天就来扒扒苹果公司高管们的“年终奖金”吧！PS：如果有跟我一样受不了的同志请默默的抢红包去吧。
蒂姆库克：苹果CEO；年终奖金额：约922万美金。
安吉拉·阿伦茨：苹果公司新上任高管；年终奖金额：约7335万美金
艾迪·库伊：苹果公司互联网软件服务高级副总裁、“iTunes教父”；年终奖金额：约2444万美金。
卢卡·马艾斯特利：苹果公司CFO；年终奖金额：约1400万美金。
杰夫·威廉姆斯：高级运营副总裁；年终奖金额：约2440万美金。
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苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
今天，极氪智能科技副总裁林金文正式开通微博，并开始解答网友的各种疑问。知名车评人孙少军询问道：特斯拉今天官降，极氪会跟进降价吗？同时全新极氪001累计大定订单已近4万单，特别是在3月30日和31日，极氪001的大定数量分别突破了2000辆和2500辆。
快科技4月9日消息，在昨晚的智己L6新车发布会上，各种对标小米SU7Max，但却将前后双碳化硅标注为前IGBT、后碳化硅，且久久未能修正。小米更是连发三文要求智己道歉，而且是以公司名义正式道歉。目前智己汽车已在官微发布了正式致歉函，对在发布会上错误标注小米SU7参数一事做出澄清，并公开向小米汽车致歉。针对此事有网友询问吉利高级副总裁杨学良:杨总，如何看待�
日产汽车近日表示，因汽车销量低于预期及通货膨胀等对供应商的各种成本减免和其它因素影响，日产汽车决定将本年度营业利润预期下调14.5%。日产汽车预计，截至2024年3月31日的年度财报，全年净利润为3700.0亿日元，较此前预计减少200亿日元。”在上个月时，日产汽车又被爆出日产中国产能最高缩减30%的传闻，同样被波及的还有本田汽车，日系品牌在国内正处于艰难时刻。
在小米SU7的发布会之前，长城汽车董事长魏建军亲临现场，并且与雷军互赠坦克700Hi4-T和小米SU7。魏建军最新发文表示:今天组织了部分高管和专家，仔细评审了小米SU7。在造车期间，雷军也曾多次登门拜访魏建军，也许双方的友谊在那时就已结下。
毕马威的最新研究显示，金融服务行业中超过三分之一的高级领导者每天都会使用生成式人工智能。首席执行官是最频繁使用这一技术的群体，他们主要将其用于头脑风暴和演讲撰写。毕马威全球及英国金融服务主管表示，领导者们需不断学习掌握技术，通过培训培养利用人工智能创造价值所需的技能，以确保技术应用的有效性和可信度。
3月28日，在2024AHF亚洲酒店及旅游业论坛暨第十九届中国酒店星光奖颁奖典礼上，同程旅行旗下艺龙酒店科技平台酒店品牌“艺龙酒店”荣膺星光奖“年度投资价值中高端酒店品牌”。艺龙酒店科技CEO席丹丹女士表示，很高兴看到艺龙酒店在短短三年时间里即获得了业界的认可，这一荣誉既是对艺龙酒店品牌的认可，也是对艺龙酒店科技平台的肯定。艺龙酒店科技平台是同程旅行旗下集酒店管理、信息技术和采购贸易为一体的住宿产业综合平台，目前已有美豪酒管、艺程酒管、珀林酒管、安程酒管、清藤易家酒管、良程酒管、爱电竞酒管、美程酒管、吉程酒管、日本艺丽酒管等多家酒管公司入驻。
比亚迪海洋网销售事业部总经理张卓今日在微博上透露，旗下新车海狮07EV将于今年5月上市，价格将定位在20万元区间。从此前公布的官图来看，海狮07EV的外观由比亚迪全球造型总监沃尔夫冈艾格领衔的设计团队打造。海狮07EV还将搭载后驱/四驱动力架构、iTAC技术、CTB车身一体化技术，采用前双叉臂、后五连杆独立悬架，并配备云辇C智能阻尼车身控制系统。
花旗发布了一份关于小米集团SU7的预测报告，其中指出该车型在4月份的交付量有望达到5000至6000部，全年交付量预计将在5.5万至7万台之间。这一数据体现了市场对小米汽车业务的积极预期。徐洁云在回应中也提到了这一点，她表示，在过去的几周里，小米SU7的订单还在持续增加，公司也在全力提升交付能力，以满足市场的需求。
小米集团创始人雷军与三位公司高管今天一同参观了位于北京经济技术开发区的小米汽车工厂，并攀登至工厂天台。这三位高管分别是Redmi品牌总经理王腾、小米手机产品经理魏思琪以及小米中国区副总裁许斐。工厂还拥有一条总长2.5公里的测试跑道和一个小米汽车工厂店，形成了一个融合研发、生产、销售和体验于一体的智能制造园区。
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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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