距离vivo X Fold发售，过去仅半年的时间，vivo又再次发布了旗下新一代的折叠屏旗舰产品。昨晚，vivo召开新品发布会，正式发布了vivo X Fold的升级版vivo X Fold+。
较之vivo X Fold，vivo对Fold+的提升是全方面的，官方宣称，与Fold相比，vivo X Fold+带来了性能、设计、体验方面的全面提升。
首先是芯片方面，vivo X Fold+使用的是一颗高通骁龙8+定制SPU芯片，相较于上一代的高通骁龙8，这颗8+芯片的CPU/GPU综合提升10%，并且配备超频版UFS3.1+增强版LPDDR5的组合，让该机性能表现十分强悍。
另外，vivo X Fold+使用的这款骁龙8+定制芯片，还内置了SPU安全处理单元，能够进一步提升安全性，给用户更安全的应用体验。
影像功能方面，该机延续使用了vivo X Fold的蔡司全焦段四摄的配置，拥有一颗5000万像素超大底主摄、一颗4800万像素超广角主摄，并有一颗5倍光学变焦潜望式长焦，以及一颗专业人像主摄。
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12-20
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
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。
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。
在社交平台上，高通已经提前宣布了一个令人激动的消息——全新的高通骁龙X系列AIPC处理器将于4月24日正式亮相。此次发布会的焦点无疑是两款新的芯片:骁龙XElite和骁龙XPlus。我们期待这次发布会能够给PC市场带来全新的活力和变革。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
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。
在今天的vivo新品发布会上，vivo宣布XFold3手机搭载了专为折叠屏研发的超可靠铠羽架构”，抗冲击能力达到了军工级。vivoXFold3搭载了特别定制的铠甲玻璃”，抗摔能力比上代提升至11倍，并且通过了瑞士SGS金标五星玻璃抗跌耐摔认证。折叠处为碳纤维超耐久轻量铰链”，超轻碳纤维龙骨对比金属龙骨减重37%，并且通过了TUV莱茵50万次折叠无忧认证支持多角度自由悬停。
vivoXFold3今晚正式登场，整机仅重219g，轻过直板旗舰。vivoXFold3搭载了vivo自研寰宇信号放大系统，独家通信五合一”技术，折叠首次实现京沪高铁全程不断连。蓝心小V”的一句话视频剪辑”功能，字幕、音乐、转场，一句话的事，生成故事感短片；在工作上，语音会议内容实时生成摘要总结。
昨晚，vivo在上海发布了XFold3系列折叠屏手机，然在发布会现场出现了一幕尴尬”情景。有网友发现现场展示的vivoXFold3手机出现了疑似花屏翻车”的情况，引发了广泛关注。即使在寒冷环境下也不用担心，因为XFold3搭载了行业首发的半固态电池，能量密度高达780Wh/L，比上一代提升了15.4%。
4月23日，极星品牌之夜盛大举行，备受瞩目的极星手机PolestarPhone正式亮相。这款手机以“车手互联生态的AI旗舰手机”为定位，独特地提供了16GBRAM与1TB存储空间的组合版本，定价为7388元。PolestarPhone的发布，不仅展示了极星在智能手机领域的创新实力，也预示着车手互联生态的未来发展将更加紧密与多元。
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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