Intel 14代酷睿Meteor Lake似乎遇到了一些问题，导致原定让台积电3nm代工核显模块的计划延期。
一方面，台积电放缓了3nm扩产进度，另一方面，Intel腾退的这部分3nm，自然被苹果笑纳。
最新消息称，苹果确定会是年内第一家投片台积电3nm的企业，首款产品可能是M2 Pro处理器。明年，苹果还有A16、M2后续增强版以及M3要交给台积电3nm代工。
此前，搭载M2处理器的MacBook Pro以及MacBook Air已经上市发货，按照苹果的说法，M2依然是5nm工艺，但苹果重新设计内部架构后，晶体管规模更大，CPU性能提升18%，GPU提升35%。
M2标准版采用8核CPU+10核GPU+16核NPU设计，和M1时代的家族改进类似，M2 Pro/M2 Max主要会显著增加图形单元规模，可能最大12核CPU+38核GPU。
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12-20
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。
AMD今天低调发布了锐龙8000系列处理器的两款新品，分别叫锐龙78700F、锐龙58400F，带上F后缀就意味着没有核显，一如上代的锐龙57500F。它们俩来自于年初发布的锐龙8000GAPU，也就是移动端的锐龙7040/8040系列，均基于4nm工艺、Zen4CPU架构、RDNA3GPU架构，接口还是AM5。它俩不开放给零售市场是仅供渠道OEM。
根据产业链消息，台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺，考虑到量产要等到2027年，iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
AMD的锐龙7035H系列处理器近日低调增加了几款新品，最大特点是首次屏蔽了GPU核显，不再是APU。锐龙7035H系列代号RembrandtRefresh，其实就是锐龙6000H系列的升级版，架构还是上一代的Zen3，此前已有锐龙77735H/HS、锐龙57535H/HS四款型号新增加的也是四款，分别是锐龙77435H/HS、锐龙57235H/HS，相比已有型号直白地说就是降级阉割版。失去核显之后，这些处理器就只能用在高性能的笔记本中，必须搭配独立显卡。
据爆料人MarkGurman透露，预计iPadPro2024将在5月的第二周亮相，这将是苹果历史上最强大的iPad。全新的iPadPro2024首次采用OLED屏幕，它采用了双串联OLED面板，这种屏幕结构具有两个发射层，相较于单层OLED面板，双层结构的屏幕亮度可提升2倍，使用寿命可延长4倍。值得一提的是，本次发布会将同步推出两款配备M2芯片的全新iPadAir机型、适用于iPadPro的全新妙控键盘以及新的ApplePencil。
据名记马克古尔曼最新曝料，苹果已经在着手开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。根据Canalys机构曝光的路线图，M4系列芯片有望2025年第1季度上线，将主打AI功能。主流笔记本在性能上已经几乎达到天花板，很难会带来大幅度的体验提升，所以AI将会成为下一步的重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
日前，高德地图宣布VisionPro版上线，用户可在AppStore内搜索并下载。高德地图表示，该版本基于前沿的空间计算技术，为用户提供更具科技和沉浸感的地图探索体验。消息称国行版VisionPro定价将比美国售价更高，预计会超过2.5万元。
OPPO官方宣布，备受瞩目的新品OPPOA3Pro将于4月12日正式发布。这款手机不仅拥有天青、云锦粉、远山蓝三款充满宋韵的配色，更以独特的设计诠释了东方美学的巅峰之美。OPPOA3Pro凭借其独特的东方美学设计、强大的防护性能以及出色的核心配置，将成为今年手机市场的一匹黑马。
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。
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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