站长之家(ChinaZ.com) 3 月 14 日消息：苹果今天确定将于 6 月 4 日举行年度全球开发者大会，有传闻称，苹果除了推出iOS 12、macOS 10.13.4、tvOS 12、watchOS 5 以及有关 HomePod 的软件外，还会推出新的硬件产品。
此前有消息透露，苹果将在WWDC2018 大会推出iPhoneSE的升级版iPhoneSE 2，配备4. 2 英寸屏幕，搭载A10 处理器，2GB运行内存+32/128GB机身存储，并且配备新一代指纹识别。不过最新的消息显示，今年上半年苹果不会发布新iPhone，所以iPhoneSE2 是无望了。
据爆料，今年苹果准备了三款iPhone新品，其中包括5.7-5. 8 寸的LCD版本、6.0-6. 1 寸的LCD版本、6.4-6. 5 寸的OLED版本，最后一款就是iPhoneX Plus，而并没有小屏幕的iPhoneSE 2。喜欢小屏幕的或许只能再等等了。
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12-20
华为开发者大会定于6月21日至23日在东莞松山湖盛大举行，届时将见证盘古大模型5.0与HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版的首次同台展示。盘古大模型系列，作为华为精心打造的一系列预训练大模型，涵盖了自然语言处理、计算机视觉以及科学计算等多个领域。华为期望在Mate70销售时，能够携带“纯血”鸿蒙系统上市，这不仅是华为的目标，更是其努力的方向。
6月10日至14日，苹果公司将举办备受瞩目的年度全球开发者大会。本次大会将采取线上免费开放的形式，届时苹果有望展示其最新的人工智能战略，引发市场广泛关注。通过本次全球开发者大会，苹果不仅将展示其在人工智能领域的最新成果，也将向世界证明其持续推动技术创新和提升用户体验的决心。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
苹果公司正在考虑采用台积电的2nm制程芯片来生产其下一代iPhone17系列手机。这款新型芯片将被应用于未来推出的高端型号，预计将在2025年底开始量产，并逐步推进小规模生产。对于这些传言，我们还需要耐心等待苹果公司在发布会上公布更多关于iPhone17系列的信息。
Create2024百度AI开发者大会在深圳国际会展中心盛大开幕。本次大会以“创造未来”为主题，设置了深度论坛、AI公开课、AI互动体验区、开发者之夜等精彩环节，汇聚了国内知名AI企业以及近万名海内外顶尖开发者与业界领袖，打造了一场备受瞩目的科技盛宴。随着AI技术的进一步发展，标贝科技也将继续发挥在智能语音领域的技术研发和产业化应用优势，持续丰富和优化产品、服务，实现低门槛、高效率、批量化的内容生成能力，广泛服务于各类内容的相关场景及生产者，为产业数智化升级和高质量发展提供持久的驱动力。
4月16日，受主办方邀请，跨越速运作为独家物流合作伙伴参加2024百度CreateAI开发者大会。全球首个AI开发者大会，为何只选跨越速运?作为“独一份”，跨越速运又是凭借哪些“独门秘籍”征服全场?引领全球AI风潮的百度CreateAI开发者大会至今已举办五届，屡次引领了科技突破与行业变革，文心大模型3.0、自动驾驶、AI芯片昆仑芯等一系列重大成果均曾在此首次亮相。跨越速运将积极探索和创新创造，不断满足人工智能企业的需求，为推动新质生产力加快发展、推动人工智能行业的进步和发展贡献力量。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
在Create2024百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了他的见解，他强调了未来AI应用发展的一个重要趋势。李彦宏认为，大型的AI原生应用将主要基于MoE，即大小模型的混合使用非仅依赖单一模型解决所有问题。智能体还具备在环境中持续学习、实现自我迭代和自我进化的能力。
快科技4月12日消息，联发科官方已经宣布，将于5月7日在深圳召开天玑开发者大会（MDDC2024）。此次开发者大会的主题是AI予万物”，AI与万物的结合将会是此次探讨重点，深化AI在各项体验中的应用。在推进端侧生成式AI进化和普及上，联发科一直走在行业前列，近年来不断提升了芯片的AI性能和能效，随着大模型和生成式AI的到来，在天玑芯片上实现落地了各种AI功能，提升了�
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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