近端时间关于三星的自研Exynos芯片，日子有些难熬，包括数万人请愿要求移除、韩版S20 突然换装骁龙引发不信任等。
日前，名叫Dawood(@Pegasaie)的在社交平台晒出小视频吐槽，自己花了 1400 美元(约 9844 元)购置的三星S20 Ultra(Exynos 990)摄像头对焦异常，画面宛如“帕金森”。
Dawwood还指出，手机还有性能劣化、电池过热等问题。
虽然不排除个案的可能，但不可否认的是，用户已经越来越多把负面情绪归咎到Exynos芯片上。毕竟，高通骁龙 865 版的S20U“稳如狗”。
去年有报道称，三星已经关闭了位于美国的自研猫鼬核心团队，今后Exynos将全面换用ARM公版。另外，三星正和AMD就移动GPU展开紧密合作，相信三星也在痛定思痛，期待未来的Exynos芯片能以更优异的形象示人。
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三星正在研发折叠屏形态的粉丝版手机，包括横折和竖折两种形态，将命名为GalaxyZFoldFE和GalaxyZFlipFE。横折机ZFoldFE将会采用骁龙7系平台和三星自研的Exynos两种芯片。三星折叠机发布会上只会发布这两款粉丝版可折叠手机中的一款，但具体是哪一款目前还不清楚。
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。
根据特斯拉官网显示，该公司在美国推出了其紧凑型轿车新款Model3Performance，售价为52，990美元。新车在外观方面进行了一些调整，包括新增的前唇和后扰流器，带来空气动力学方面的大幅提升，包括风阻降低5%、升力降低36%、前后升力平衡性提升55%。新款Model3Performance在北美地区订单预计交付时间为2024年5-6月。
作为三星2024年NeoQLED8K系列新品中的顶级旗舰，QN900D无疑是一款令人期待已久的产品。经过亲身体验，这款电视不仅在外观设计上有突破性的创新，更在影音体验层面堪称行业典范。如此全面出众的产品，当之无愧三星NeoQLED系列的顶级旗舰。
河南省的一家企业生产的电动三轮车在海外市场取得了成功，被称为“三蹦子”。这款车在国外广受欢迎，甚至被外国人称为“顶流”，在美国等国家售价高达1万美元。跨境电商的发展也为中国制造业带来了更多机遇，让中国制造在海外市场上享有盛誉。
除了标准、Pro、Max三大版本，小米汽车SU7还有特殊的创始版，就像NVIDIA公版显卡一样FoundersEdition”，但定位不太一样，更像是实验性质的领航版，为后续的大规模交付铺路。小米SU7创始版在车身上增加了两处限定金属字标FoundersEdition有限定专属编号铭牌，附送创始版专属礼盒，包括创始版证书、专属编号、限定专属雷军签名蓝牙钥匙。小米SU7Max创始版免费标配冰箱、Nappa真皮座椅、20英寸轮毂轮胎，颜色可选海湾蓝、雅灰、橄榄绿、霞光紫、流星蓝、寒武岩灰、熔岩橙，定价和Max版一样是29.99万元，限量5000台。
近日社交平台上曝光了iPhone16的手机壳，根据摄像头开孔的位置来看，iPhone16采用了竖排双摄的设计，与iPhoneX相似。iPhone16和iPhone16Plus将支持空间视频录制，这也是苹果调整摄像头位置的一个重要原因。iPhone16系列预计会在今年9月份前后发布。
在被大规模采用后，Sora的推理成本将很快超过训练成本。OpenAI推出的Sora模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频，吸引了全世界的目光。视频内容的创意驱动了对OpenAI的Sora等模型最直接的需求。
昨晚小米SU7终于正式发布，起售价21.59万元，上市仅27分钟，大定50000台。网友惊讶的发现，21.59万元的标准版，减去大定赠送的冰箱、豪华音箱、真皮座椅三大件1.6万元，恰好19.99万元。在小米SU7发布会上，雷军表示不少友商说大定赠送xx万的权益，其实没啥真正值钱的东西。
小米SU7推出了三个版本:标准版、Pro版、Max版，售价范围从21.59万到29.99万元不等。哪款性价比最高呢?下面来看一下它们的基本参数:标准版:售价21.59万，采用单电机后驱，最大299马力，零百加速5.28秒，配备73.6度磷酸铁锂刀片电池，CLTC纯电续航700公里，采用486伏碳化硅平台，15分钟补能350公里。Max版本可以说是性价比最高的一款，Pro版其次，标准版最后。
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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