今天，华硕的RTX 2060 12GB显卡在德国电商市场上架，售价为550欧元，折合人民币在3600元左右，这一价格要明显低于RTX 2060 12GB显卡当前的市场价格。
据悉，华硕RTX 2060 12GB显卡将包含默频版和超频版两个版本，均使用了华硕最新的DUAL散热方案，通过铝制散热片和导热管直接接触底部的TU106”GPU，并采用两颗Axial-Tech风扇进行散热。
12GB版本的RTX 2060显卡是英伟达在本月月初刚刚发布的一款显卡，这款显卡具有2176个CUDA核心，采用图灵TU106-300-KA-A1 GPU芯片，12nm制程工艺。
根据英伟达的描述，RTX 2060 12GB显卡是在2019年发布的RTX 2060 6GB显卡的升级版本，但从数据来看这款显卡并非仅仅是为6GB增加了显存，而是在其他方面也做出了一定的优化。
当前，除了华硕外，七彩虹、映众等品牌都已经在国内上架了自家的RTX 2060 12GB显卡，售价在3499元之4799元不等，这使得华硕3600的售价就显得相当具有吸引力。
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进入4月份，来自部分显卡厂商的内部消息称，部分型号已经确定将会再次涨价。具体型号涉及广泛，都是NVIDIA显卡，包括这一代的RTX4060系列，上一代的RTX3050系列，以及入门级的GTX1650系列。各品牌的RTX4060Ti成本价已经上涨了几次，整体行情看涨。
影驰推出了一款白色半高的GeforceRTX4060显卡，由于基于AdaLovelace架构的RTX4060功耗较低，TGP仅为115W。新款显卡整体尺寸为182x69x40mm，双槽厚度，与之前技嘉的产品大小相同，是现今最小巧的RTX40系列显卡之一。影驰为该款显卡配备了完整的视频输出接口，包括两个HDMI2.1接口和两个DisplayPort1.4接口，并提供了全高和半高挡板，让有需要的用户进行更换，装机更为便捷。
据最新说法，NVIDIA已经延缓了RTX3060、RTX3050两款上代低端显卡的停产时间，继续供应至少一个季度，以满足市场需求。NVIDIA原计划在2023年底停止生产RTX3060GPU，卖完为止，但后来决定推迟一段时间，毕竟这个卡太火爆了。AMD你还是得努力啊！
一家电竞酒店的经营方向警方报案，称有顾客投诉酒店的电脑性能太差，体验游戏时感觉就像是在观看幻灯片”。经过酒店技术人员的检查，发现原本价值约5000元的RTX4070显卡被偷换成仅值200元的二手GTX960显卡。余某承认了自己的行为，他发现自己可以趁电竞酒店的电脑配件较为高档，便用低价的二手硬件进行偷换，然后将盗得的高价硬件在网上出售以谋取非法利益。
360创始人周鸿祎公开宣布了一个重要决定:即将开源360智脑7B模型，该模型具备70亿参数，并支持长达360k的文本输入。周鸿祎自称为“开源的信徒”，坚信开源的力量，并认为此举可以避免行业内的重复劳动，推动技术进步。阿里通义千问更是宣布免费开放1000万字长文档处理功能，进一步推动了长文本处理技术的发展。
今日，华为正式宣布，华为P系列全面升级为华为Pura系列，并官宣新机为华为Pura70系列。华为Pura70系列线下已经分货，共四款机型，分别为Pura70、Pura70Pro、Pura70Pro、Pura70Ultra。考虑到华为新品习惯在上午10:08、中午12:08、下午18:08开售，打算入手Pura70系列的用户可在这三个时段关注华为商城。
真我官网公布了真我GTNeo6SE保外维修价格，最贵的两大备件分别是主板和屏幕，其中主板保外维修价格是1299元起步，屏幕组件价格是580元。值得注意的是，这块屏幕是全球第一款亮度达到6000尼特的手机屏，官方称之为无双屏”。这款屏幕首发绿野AI护眼技术，引入了主动眼部疲劳检测功能，能智能检测用户的疲劳状态，并根据情况调节护眼方案，实现了对刷视频、阅读电子书等各种场景的全面适配。
不少小伙伴好奇，为什么Max版20英寸轮毂选配价格6000元，标准和Pro版要8000元呢？小米汽车官方进行了科普：小米SU7标准版和Pro版升级20寸梅花轮毂还会同步升级Brembo四活塞固定卡钳打孔通风盘。至于21英寸的运动轮毂，配备的是倍耐力PZERO五代运动胎，市场参考价10000元。
荣耀在海外正式发布了X7b5G新机，这款手机是荣耀X7b4G的升级版本，于2023年12月首次亮相。与原版相比，荣耀X7b5G采用了联发科天玑6020SoC，并搭配8GB运行内存和256GB存储空间。该机的售价尚未公布。
4月16日，motoG645G在印度正式发布。这款手机是世界上第一款采用联发科Dimensity7025芯片组的手机，搭载了6000mAh大电池、杜比全景声和IP52防尘防水等级。HDFC银行的信用卡和借记卡持有人可以享受高达1100卢比的折扣优惠。
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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