5月3日，哔哩哔哩视频网站发布了一个视频《后浪》，在这个视频中，由国家一级演员何冰以上一代的口吻鼓励年轻一代，演讲视频与B站UP主们的视频素材混剪。这段视频也在微博、微信等社交圈内获得了很多用户的关注。对于这一视频获得大量关注，主要策划人之一、B站市场中心总经理杨亮也在和红星新闻的采访中谈了想法。
杨亮介绍称，我们观察到在刷屏的过程中，出现一些不同的理解，这是个有意思的过程。我们并不会反对一些理解，毕竟片子里已经表达：君子和而不同，年轻人应该容得下更多元的审美和观念。
“我们想传递的是一种面对未来开放，积极，正面的力量，让公众重新认知大多数年轻人，同时也唤醒公众的共鸣。碎片化的时代，我们容易被一些刺耳的声音所吸引，因为一些现象去否定整个人群，忘记去关注和赞许大多数相对沉默和正面的人。通过赞许和鼓励，年轻人里面正向、积极的心态会被激发出来。”
据杨亮介绍，《后浪》是B站公关团队策划的五四青年节献礼，也是青年节前夕在央视一套播出的青年宣言片。该视频在B站上线后， 3 小时内播放次数破 100 万。截至目前，《后浪》在站内共收获 400 万播放， 6 万弹幕， 56 万点赞。
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小米汽车首款车型小米SU7发布后，很快就成为车圈顶流，几乎每天都能在热搜上看到SU7身影。小米SU7的热度也传到了友商那里，比如多个保时捷直播间被米粉”挤爆。网友们适度玩梗，疯狂刷屏是对其他品牌和车粉的不尊重。
美妆博主“一个在版纳的化妆师兔子”的“爆改”系列在娱乐圈和网友中引起了不小的争议。其改造妆容被部分观众批评为缺乏创新，仿佛复制粘贴的闹剧。化妆师的角色是服务艺人，展现他们的特点“爆改”只是其中的一个尝试，未来会寻求更多的创新和突破。
智己汽车CEO刘涛在微博上对小米汽车的造车速度表示了赞赏，但同时也提出了疑问，即小米是如何实现如此高效和高速的造车过程的。小米的CEO雷军在之前的视频中已经对这个问题进行了回应。这些因素共同促使小米在造车领域取得了如此显著的进展。
快科技4月7日消息，日前，智己汽车CEO刘涛微博发文点赞小米汽车造车高效高速，但疑惑是怎么做到如此高效和高速的。其实，小米CEO雷军在此前的视频中已经回答过小米造车只用三年，为什么这么快？”的问题。雷军表示，小米已经有创业14年的经验和积累，而且组建了一支非常靠谱的研发团队，现在大概有三四千名工程师。其中，至少有一千人是专家，这些专家帮助小米少走很多弯路。而且中国的产业链的基础很好，做智能电动汽车的话非常的完善，所以三年时间如果不走弯路，把第一辆车弄出来了，是有机会的。”雷军说据小米介绍，过去10年小米在智
快科技4月18日消息，在今天下午的抖音直播中，雷军回答了网友关心的热门问题。对于小米会推出SUV吗”的问题，雷军答道：（这些问题）都无法回答，因为有些东西还要保密。”不过对于越野车，雷军明确表示目前没有越野车的计划。虽然雷军并未直接回应，但推出SUV是大概率事件。毕竟雷军曾放话，小米汽车要通过15到20年的努力，成为全球前五的汽车厂商。”单纯的轿车�
4月16日消息，据国内多家媒体报道，梅女士声称，她在一家实体店购买了一款LV包，花费了两万四千多元。然而，仅仅在背回家5个小时后，包上的一个铆钉就脱落了。她联系了店家，却被告知不能退货，只能到店里进行换货。LV客服对此做出回应，表示公司规定线下售出的产品在全新未使用状态下可进行换货，若有问题可联系店铺进行售后确认，而线上购买的产品则可以接受退货。一位律师指出，奢侈品的高价不仅仅反映了产品本身的价值，还包括品牌溢价以及高端售后服务等附加价值。如果一个产品的质量无法达到其应有的基本功能，光有品牌效应就无法保
10日，红米新品Turbo3发布会如期举行，然发布会上却发生了一则小插曲。小米方面在展示产品时，错误地标注了荣耀100Pro的参数，引起了部分网友的关注和讨论，甚至有声音呼吁小米应为此道歉三次。此次发布会上，RedmiTurbo3的售价定为1999元起，预售已经开启，并将于4月15日10点正式开售。
北京大学国际关系学院硕士复试成绩信息显示，考生蔡元培复试成绩仍是专业第一。北大回应称：是否录取要等最终名单。在良好的学术环境中，一大批优秀人才脱颖出，各学科领域中的开山之作先后问世。
4月9日，重庆一网友发布了一段视频，讲述了她丈夫在使用舒肤佳香皂时遭遇的惊险经历。她提到丈夫在洗澡过程中，从香皂中意外洗出了一个刀片，这让她非常担忧。他们也在与消费者积极沟通，希望能够尽快解决这一问题。
保时捷中国总裁柯时迈首次回应了“米时捷”事件，表示好的设计总是心有灵犀。柯时迈表示保时捷遵循独特的设计美学和追求功能的信条，欢迎公平竞争。柯时迈强调，在电气化浪潮中，保时捷将坚持品牌独特性与领先优势，为中国消费者提供拥有运动性能和驾驶乐趣的新能源产品。
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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