尽管升级到骁龙8+ Gen1处理器的小米12S系列尚未发布，但看起来研发团队已经开始紧锣密鼓地着手小米13系列相关工作了。
据xiaomiui挖掘，在代码库中发现了小米13和小米13 Pro的身影，型号分别是2211133C/2211133G、2210132C/2210132G。
其中后缀C代表China也就是国行版，G代表Global也就是国际版。
同时，代号方面，小米13为女娲”，小米13 Pro则是伏羲”，它们都是上古神话中的人物。
值得一提的是，小米13系列甚至正参与基于Android 13的MIUI版本测试。
配置方面不出意外的话，小米13系列有望采用高通骁龙8 Gen2处理器、UFS 4.0闪存（速度两倍于UFS 3.1）、徕卡调教的全新摄像头以及更强大的快充等。
至于发布时间，据说小米13系列提前到了今年四季度，这样的话，小米数字系列有望出现一年三代旗舰的画面。
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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。
一加Ace3Pro将采用1.5K曲面屏，搭载高通骁龙8Gen3平台，并配置了16GB内存和1TB存储空间。其后置摄像头为5000万像素主摄。一加Ace3Pro将不再采用类似的设计语言是采用全新设计，并且中框会升级为金属材质，值得期待。
中关村在线消息：vivo新品发布会已经进入白热化阶段，高配机型vivoXFold3Pro登场，这台机型首发折叠屏形态下的第三代骁龙8芯片，安兔兔跑分超过217万搭载了超广域智能散热系统，充分发挥出这颗芯片的全部实力。在影像能力上，vivoXFold3Pro依旧很顶。刚才我们提到的铠羽架构很牛，vivoXFold3Pro在此基础之上支持IPX8级别防水。
数码闲聊站爆料称，本月小米15和小米15Pro将进入内测阶段，这一系列延续了上一代产品的策略，标准版是一款1.5K小屏旗舰Pro版则是一款2K大屏旗舰，其中小米15是全球首款骁龙8Gen4小屏旗舰。小米15系列将搭载全新的潜望长焦方案，并支持超声波屏幕指纹识别，全系列都将标配新一代硅材料高密度电池，主摄像头为5000万像素，由豪威供应。得益于台积电3nm工艺的加持，预计其CPU和GPU性能将有显著提升。
三星GalaxyZFlip6手机近日在GeekBench跑分库中现身，型号为SM-F741U，共有17条Vulkan跑分记录，其中最高分为15084分。根据跑分库显示的信息，该手机搭载代号为pineapple的处理器，采用1223组合设计，并配备Adreno750GPU，可以确认为高通骁龙8Gen3处理器。GalaxyZFlip6具有8GB和12GBRAM版本，但并非所有地区都会获得具有12GBRAM版本存储空间依旧为256GB和512GB。
今晚，vivoXFold3Pro正式发布。在售价方面，16GB512GB版本定价9999元16GB1TB版本的售价则为10999元。vivoXFold3Pro搭载了等效5700mAh的蓝海电池，支持100W双芯闪充50W无线闪充，续航时间长达2天。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
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。
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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