站长之家(ChinaZ.com) 10 月 10 日消息:昨天晚间,推特爆料达人@Roland Quandt带来了一则高通下一代芯片的消息。高通下一代旗舰芯片将命名为骁龙8150,基于7nm制程工艺打造,采用四个大核+四个小核设计,早期的版本主频最高为2.6GHz(2.6GHz×4+1.7GHz×4)。值得一提的是骁龙 8150 还将配备NPU(神经网络单元),用于处理AI任务。很有可能于今年 12 月初在夏威夷发布。
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站长之家(ChinaZ.com) 10 月 10 日消息:昨天晚间,推特爆料达人@Roland Quandt带来了一则高通下一代芯片的消息。高通下一代旗舰芯片将命名为骁龙8150,基于7nm制程工艺打造,采用四个大核+四个小核设计,早期的版本主频最高为2.6GHz(2.6GHz×4+1.7GHz×4)。值得一提的是骁龙 8150 还将配备NPU(神经网络单元),用于处理AI任务。很有可能于今年 12 月初在夏威夷发布。
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今天下午,真我突然宣布调整真我GTNeo6SE发布会时间,由原定的4月11日下午14点改至上午10点。期待与大家一起见证新一代旗舰射门员”的诞生。真我的使命是无论竞争对手如何变化,都要成为永远的旗舰射门员。
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。
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。
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。
今天,摩托罗拉正式发布了motoEdge50Ultra,起售价为999欧元。在核心配置方面,motoEdge50Ultra采用了6.7英寸曲面屏,分辨率为2712x1220,刷新率达到了144Hz,它搭载了高通骁龙8sGen3芯片,电池容量为4500mAh,并且支持125W有线充电和50W无线充电。这是目前最强悍的骁龙8sGen3旗舰,该机将首先在欧洲上市销售,未来还计划登陆亚洲、拉丁美洲和大洋洲市场。
三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步,会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU,转使用谷歌的张量处理单元,不过这一消息尚未得到官方确认。
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。
RedmiK70系列于去年11月正式发布,目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料,RedmiK80系列将回归5500mAh大电池,比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略,最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面,敬请期待。
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。
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。
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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