今日晚间，小米创办人、小米集团董事长兼CEO雷军晒出了小米12 Pro包装盒。
雷军表示，为了保密，小米市场部同学给小米12 Pro加了8把锁。
据悉，小米12 Pro采用第二代LTPO全面屏，分辨率为2K+，支持智能调整刷新率，搭载高通骁龙8旗舰处理器，首发索尼IMX707传感器，支持OIS光学防抖，支持120W超级闪充。
此外，为了驯服”骁龙8，小米12 Pro首发搭载动态性能调度技术。
具体来说，系统通过CPU频率的智能调度，在负载较小的场景让CPU运行在较低的频率，减少电量消耗。而在多人团战等渲染压力较大的场景主动投入更多资源，有效提升画面帧率，减少掉帧。
该机将于12月28日登场，届时小米12将同台亮相，该机采用FHD+屏幕，同样搭载骁龙8处理器，支持67W超级闪充。
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快科技4月11日消息，有网友晒出了图片，显示已经有人开始使用小米SU7车辆在滴滴上接单了。据反馈，有网友已经在滴滴平台上成功打到了小米SU7车辆。从截图来看，这位司机已经完成了两单订单。一些网友感慨称，无论这位司机是否真的在使用小米SU7来做网约车，目前来看话题度已经相当高，而且关注度也非常高。还有网友喊话雷军，加快生产小米SU7速度，这样可以能提前�
有网友发现了华为Pura70手机一键消除衣服漏洞，现在该问题已修复。有博主发帖称，华为Pura70Ultra手机AI修复的漏洞已经修复，并会提示图片无法使用消除功能。所谓的一键消除衣服”并非真正擦除衣物是AI生成的效果，类似于目前许多大型AI模型所具有的图像生成功能。
截至4月20日，小米SU7的锁单量已经超过了7万台。在小米投资者大会上，小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。考虑到产能，小米SU7首月交付量预计在1.3万台左右，其中包括5000台小米SU7创始版，以及首月约8000台的产能。
4月25日，小米汽车在2024北京国际车展上召开发布会，雷军宣布小米SU7正式发布28天后锁单量75723台，已交付5781台，创下了业内新品牌首款车型上市首月的交付量新纪录。小米SU7一经发布，即实现了全面“破圈”。小米汽车的目标是通过15-20年的努力成为全球前五的车厂，2024年小米汽车将继续面向全球大规模招聘人才，“诚邀天下英才，打造梦想之车，为中国汽车工业崛起奋斗�
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。面对消费者的纠结，雷军给出了自己的建议。它拥有830公里的续航能力，并支持高级智能驾驶功能，如激光雷达、508TOP算力和城市领航等。
截至4月20日，小米汽车SU7的锁单量已经突破了7万台大关。这一成绩不仅彰显了小米汽车在市场上的强劲表现，也预示着其未来的巨大潜力。雷军在之前的直播中介绍称，该车型已经在北京和深圳两地开启了正式版汽车的交付工作，并计划近期逐步向全国开放交付。
快科技4月25日消息，北京车展定于4月25日至5月4日，其中，4月25日和26日被设为媒体新闻日，4月27日和28日对专业观众开放；而4月29日至5月4日则向公众开放。小米汽车将于4月25日（即今天）上午09:20举行北京车展发布会。在此次发布会上，小米汽车创始人雷军将公布自上市28天以来的锁单交付成绩，并将透露一些关于小米SU7在2024年的新计划。雷军已经在社交媒体上分享了彩排现�
快科技3月27日消息，明天小米汽车SU7就要正式发布了。昨晚，雷军进行了小米SU7发布会的第二次彩排。雷军写道：今天是第二次彩排，还是有点紧张”他一并晒出了彩排现场的热烈气氛。雷军站在台上欢迎大家，语气自信稳重，散发着些许激动。对于小米汽车，雷军表示这是他个人人生中最后一次创业，他愿意赌上自己全部的声誉。从0到1的创业历程，与14年前的小米手机不同，面对的是不同的用户期待。雷军强调小米汽车需要做出与众不同的产品，其中最重要的是智能科技。他相信这是大家对小米、对新能源车真正的期待。雷军还表示，小米SU7的目标是成
OPPOA3Pro的渲染图正式曝光。与上代A2Pro相比，该款新机在相机设计和外观上都有显著变化。
明日，备受期待的小米汽车SU7即将惊艳登场。在发布会前夕，雷军已经为这场盛大的活动进行了第二次彩排。他感慨地写道:“今日再次彩排，心情依旧紧张。”然而，从他晒出的彩排现场照片中，可以看出气氛热烈，他站在台上，自信稳重，同时难掩激动之情。对于小米汽车，雷军倾注了极大的心血和期待。他直言，这将是他人生中的最后一次创业，他愿意为此赌上自己的全�
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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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