在即将到来的CES 2022大会上AMD将发布全新的移动端锐龙6000系列处理器，虽然AMD的保密做的一直很好，但这几天锐龙5 6600H数据还是出现在了Geekbench上。
曝光锐龙5 6600H数据的笔记本来自联想一款型号为82RD的笔记本，从成绩来看，锐龙5 6600H的单线程成绩为1472，多线程成绩为8054，测试时使用的是平衡电源模式，预计这款处理器可以获得更高的分数。
上代锐龙5 5600H的平均单线程成绩为1244，多线程成绩为5497，也就是说锐龙5 6600H的单线程性能提升至少18%，多线程成绩至少提升47%，甚至小超锐龙9 5900HX。
需要注意的是，Intel酷睿i5-12500H的单线程成绩为1552，多线程成绩为7631，和锐龙5 6600H相比单线程成绩占优，多线程成绩则稍稍落后。
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2024最震撼一笔投资诞生。
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。
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。
苹果公司在今年2月28日宣布取消了其电动汽车项目，将重心转向生成式人工智能。这一举动标志着苹果结束了长达十年的电动汽车探索计划。据媒体报道，苹果本周向美国加利福尼亚州提交了必要的文件，显示将永久裁员600多名员工。裁员主要集中在加州圣克拉拉市附近几处苹果建筑内，离苹果总部不远。外界推测，这可能是因为苹果放弃了汽车项目，部分
快科技4月17日消息，今天，余承东正式宣布问界新M5现已开启预订，从目前的市场反馈来看，订单量喜人。有博主透露，问界新M5在开放预定后，迅速突破了6000单的佳绩。对此，不少网友表示，这一成绩并不意外。那些长期关注并期待M5的意向车主们，终于等来了新款。从已经曝光的图片来看，问界新M5增程版采用了封闭式前脸设计，仅在下方保留了进气口，使得整车外观更加简约、和谐，同时也不失科技感。此外，新M5还配备了车顶激光雷达，并具备华为高阶智驾ADS 2.0系统，预计将继续沿用前双叉臂、后多连杆独立悬架，且材质均为高性能的铝合金。面
真我官方宣布，真我GTNeo6SE已在各大平台开启预约，新品将于下周正式发布。新机首发采用6000尼特无双屏，刷新了全球手机屏幕亮度的纪录，显示效果出色。realme徐起表示，无论竞争对手如何变化，真我始终都是旗舰射门员，该机将在下周正式登场。
随着一台ModelY驶下加州弗里蒙特工厂产线，特斯拉宣布其第600万辆整车正式下线。值得一提的是，从2023年9月的500万辆到如今的600万辆，特斯拉仅用了6个半月，平均每天能够生产出5555辆特斯拉汽车。为了进一步扩大产能，特斯拉墨西哥超级工厂在去年5月也正式开启了建设，从此前公布的信息来看，墨西哥的6号超级工厂将在2024年正式投入使用，其年产量预计将高达100万辆。
华擎正式发布了两款超级强悍的ITX迷你主板，Z790ILightningWiFi、B760ILightningWiFi，内存、CPU极限超频都小菜一碟，已经轻松创造了四大世界纪录。Z790I/B760LightningWiFi主板设计机会如出一辙，都有1411相110ASPS顶级供电规格有服务器级低损耗的8层2盎司铜箔PCB、2万小时超长寿命的20K黑金电容。背部接口有一个HDMI、一个DisplayPort1.4、一个USB-C3.2Gen2、一个USB-A3.2Gen2、四个USB3.2Gen1。
苹果公司近日向美国加州提交文件，确认将永久性裁员600多名员工。共计614名员工接到裁员通知，该计划将于5月27日起正式生效。苹果放弃造车，是一个大错误，不仅对于苹果公司的未来是巨大损失，也是苹果生态系统中AI终端侧的最大缺失，苹果将失去通过AI垂直整合汽车生态的历史机遇，对于用户和产业也将是个遗憾。
如今很多带货直播间热度极高，不了解的人很容易轻信认为该直播间比较权威，从下单，但其实背后是满满的套路。宁波鄞州区人民检察院受理了浙江首批因造假手段操控软件虚增直播间人气被判非法经营罪的案件。该系列案共有17人进入检察院审查起诉阶段，其中10人已获得法院有罪判决。
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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