3月2日消息，有网友评价联发科天玑8100芯片为有着骁龙865的低功耗，同时拥有骁龙888的性能”，Redmi手机市场经理张宇表示赞同，称天玑8100可能会成为联发科的一匹黑马”。
据悉，天玑8100 5G移动平台采用台积电5nm制程，拥有出色的性能和能效表现。采用了八核CPU架构设计，搭载4个主频高达2.85GHz的Cortex-A78核心和4个Cortex-A55能效核心，性能强悍。
不仅如此，天玑8100采用了Mali-G610六核GPU，在GFXBench曼哈顿3.0 GPU图形性能测试中，天玑8100相较于同级竞品性能提升4%，能效大幅提升达35%。
综上所述，这是一款定位高端的处理器，对标高通2021年上市的芯片骁龙888。
据悉，天玑8100由Redmi K50系列全球首发，该机目前已经获得了入网许可，预计会在3月中下旬正式登场。
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数码闲聊站爆料显示，联发科接下来将推出天玑9300和天玑9400移动平台。天玑9400有望在10月份登场，是联发科为下一代旗舰手机打造的新平台。vivoX200系列将成为全球首款搭载联发科天玑9400的手机，新品将在10月同步亮相。
安兔兔今天发布了2024年3月份的安卓手机性能榜，分为旗舰、次旗舰，最大看点当属第三代骁龙8反超天玑9300，夺回了第一的位置。此前两个月，搭载天玑9300的OPPOFindX7一直名列榜首，平均跑分超过213.8万，但这一次，搭载三代骁龙8的ROG8Pro游戏手机以214.1万分的好成绩，占据了第一位。其他就没有新机了，整体上还是天玑8000系列家族占优，共有六款机型上榜，其中RedmiK70E凭借首发定制的天玑8300-Ultra排名第二，跑分超过139.1万，遥遥领先其他竞品。
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。
真我GTNeo6SE已官宣将于本月正式发布，目前关于该机型的Geekbench跑分已曝出。真我GTNeo6SE将搭载第三代骁龙7移动平台，将是真我GTNeo系列中性能最强悍的一款手机。realme真我负责人徐起表示，无论竞争对手如何变化，真我始终都是旗舰射门员，新机将于下周与我们见面。
RedmiK70系列于去年11月正式发布，目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料，RedmiK80系列将回归5500mAh大电池，比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略，最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面，敬请期待。
当地时间4月11日，苹果股价出现近来罕见的飙升，大幅收涨4.3%，市值单日增加1120亿美元。苹果股价上涨的主要原因有两点:首先是在苹果公司遭遇年初以来一系列不利、股价陷入困境之际，美银、摩根大通等部分华尔街分析师逆势对该公司看好。并且计划从今年底到明年初，发布多款搭载M4的Mac电脑，包括新版iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。
一加Ace3Pro将会采用1.5K曲面屏，并搭载高通骁龙8Gen3平台。该款手机配置了16GB内存和1TB存储空间。
除了iPhone，屏幕指纹识别几乎成了目前旗舰机的标配，光学指纹和超声波指纹是手机厂商主要的选择方案。数码博主数码闲聊站”发文称，汇顶交流会披露去年底已出货超声波指纹，小批量供应给蓝厂。根据一加、魅族此前文案，超薄光学屏幕指纹和短焦光学指纹成本差4倍魅族的超声波指纹方案成本是超薄光学指纹的4倍。
今天19点，iQOO将正式发布Z9系列新品，本次发布会将同时推出iQOOZ9、iQOOZ9x以及iQOOZ9Turbo。iQOOZ9和iQOOZ9Turbo提供三大全新配色：山野青、星芒白和曜夜黑，iQOOZ9x提供星芒白、曜夜黑、风羽青等配色。它还配备了定制的独显芯片Turbo以及6KVC散热系统，为游戏提供更加流畅的体验。
iQOO产品经理邢程在微博上展示了iQOO新机iQOOZ9Turbo。iQOOZ9Turbo首批搭载高通骁龙8sGen3平台，同时配备了6000毫安时超大电池，这是史上电池最大的骁龙8sGen3机型，续航表现非常出色。屏幕支持最高144Hz的刷新率和2160Hz的高频PWM调光，同时还支持80W的快速充电。
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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