前不久的AMD台北电脑展活动上，苏姿丰博士确认，AMD RDNA2 GPU光线追踪、可变帧速率渲染等技术授权给了三星在移动端Exynos芯片上使用。
韩国网友爆料称，搭载mRDNA GPU的新Exynos芯片内部测试表现非常惊人，尽管限频严重，削减了30%的性能，可即便如此也比ARM最新一代甚至下一代GPU还要快。
当前ARM最顶级的公版GPU是Mali-G78，下一代是Mali-G710，其中G710本身就比G78综合性能提升了20%。
不仅如此，爆料称三星正与前苹果、AMD研发工程师沟通，开出愿意帮忙建立项目团队等优厚条件，吸引后者前来帮忙打造自研芯片。
按照苏博士的说法，三星会在今年晚些时候公布三星这款用了RDNA2技术移动芯片的详情，外界猜测可能叫做Exynos 2200，感兴趣的不妨拭目以待。
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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。
苹果计划在iPhone16Pro机型中使用更大尺寸的A18Pro芯片，以提升其人工智能性能。该芯片将配备6核图形处理器，与iPhone15Pro机型的A17Pro芯片相当。值得一提的是，苹果公司预计将于今年九月份发布iPhone16系列智能手机。
近期，G7易流与浙江高速物流有限公司正式签署战略合作协议。此次合作基于降低社会物流成本的目标，充分利用高速物流公司的“仓配一体+增值服务”现代物流供应链体系，结合G7易流在产业链上下游数字化变革方面的卓越运营能力，共同打造新一代物流平台。双方将利用先进技术推动物流业务模式创新，提升社会物流效率，共同构建数字运力网络，增强数字化运营能力。这
2024年3月27日，三星GalaxyA555G新品正式开售，依托时尚外观、卓越影像能力以及强悍性能，为年轻人群奉上了一份全新质感之作。三星GalaxyA555G配备一块6.6英寸FHDSuperAMOLED显示屏，屏幕最高支持120Hz刷新率，色彩还原度高，细节呈现丰富，视觉体验流畅。凭借经过优化的色彩和对比度表现，用户能在不同的采光环境中拍摄SuperHDR视频，打造出具有明暗色彩张力和景深效果的影像。
一、ROCm加持出图效率翻倍！AMDRX7900XTLinux系统AI性能体验ROCm：一个可移植、高性能的GPU计算平台随着AI时代的来临，显卡的作用不再仅仅只局限于游戏，特别是在StableDiffusion火爆全网之后，越来越多的玩家将显卡当成AIGC生产力工具。也希望AMD能够继续优化ROCm在Windows系统下的性能表现，让更多的AMD用户能拥有自己的高性价比AIGC显卡。
三星为年轻人全新打造的品质之选——三星GalaxyA555G正在火热预约中，并于3月27日正式首销。三星GalaxyA555G正面搭载一块6.6英寸FHDSUPERAMOLED全高清显示屏。新品开售在即，感兴趣的消费者千万不容错过。
快科技4月11日消息，在华为鸿蒙生态春季沟通会上，余承东表示，华为的高阶智驾体验非常好，为业内天花板的存在，但在30万以下的车上使用，存在着亏损的情况。为此，智界S7首发华为视觉智驾”，搭载3个毫米波雷达、10个视觉感知高清摄像头组及12个超声波雷达，实现不依赖激光雷达的视觉智驾方案。智界的视觉智驾，可以在全国高速和城市快速路实现NCA智驾领航辅助，�
作为成长于数字化背景下的一代人，以Z世代为代表的年轻人群如今已经活跃在了更多、更大的舞台之上，尽情绽放着属于他们的时代力量。6.6英寸FHDSuperAMOLED显示屏，采用了视觉增强技术，并支持120Hz自适应刷新率，能够为用户打造出更具沉浸感的视觉体验。始于精美简约设计，终于可靠出众体验的三星GalaxyA555G，正是那款能够契合当下年轻人潮流生活方式的智能手机产品。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
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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