去年发布的小米MIUI 13基于快，更稳”的目标打造，着力做好基础优化，包括焦点计算、原子内存、液态存储等。
从往年发布时间来看，MIUI 14将很快与大家见面。今日，小米产品总监、MIUI体验总负责人金凡就在微博提前剧透了新系统一大特性。
金凡表示：过去一年，整个团队埋头干活 ，启动了一项很大的新计划。很快要和大家见面的MIUI 14，就是一个开始。MIUI 14的目标之一，是要做最精简轻巧的旗舰手机系统。”
值得一提的是，今年10月，有开发者在MIUI代码中发现，代号伏羲”的小米13和女娲”的小米13 Pro开始运行MIUI 14系统的测试。
这也就意味着，小米13系列或将首发搭载MIUI 14亮相。
据悉，MIUI 14将基于Android 13底层开发而来，此前有博主猜测称MIUI 14将主打无广告、无预装以及无推送三大功能。
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今天，小米14Ultra推送了新版澎湃OS，更新后14Ultra正式支持5.5G网络，成为小米首款支持该技术的手机。5.5G被视为5G向6G过渡的中间阶段移动通信技术，虽然仍属于5G范畴，但在连接速率、时延、定位、可靠性等方面都有约10倍的提升。值得一提的是，骁龙8Gen3处理器集成了骁龙X75基带，原生支持5.5G，这意味着像小米14Ultra这样搭载骁龙8Gen3处理器的设备都能通过升级来支持5.5G网络。
今天是小米公司14周岁生日。14年前的今天，雷军和初创团队的13个人一起喝了碗小米粥，在中关村一个很小的办公室，开始了创业。在小米手机十周年之际，雷军还宣布退还小米手机1的收入，每人赠送1999元红包，轰动一时。
小米于去年八月发布了价格仅为999元的Redmi125G手机。最新消息称，其继任者Redmi135G手机已经通过3C认证，并确认支持33W的充电速率。在之前发布的产品中，Redmi125G采用的是骁龙4Gen2处理器和双面玻璃机身设计，提供冰瓷白和星岩灰两种配色选择，并且拥有8.17mm的机身厚度。
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
今日晚间，小米14系列限量定制色正式发布。此次小米14系列限量定制色采用了小米汽车SU7的同款配色设计，包括海湾蓝、雅灰、橄榄绿、熔岩橙和流星蓝五款。小米SU7的正式发布标志着小米人车家全生态战略的完整闭环实现，这是小米在2024年达成的一个重要里程碑。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
中关村在线消息：vivo新品发布会正在进行中，本场发布会的主角vivoXFold3正式登场了。这款折叠屏手机新品主打轻薄，比直屏旗舰手机还要轻，机身重量仅219g，机身厚度打破直板机最薄记录，单边仅4.65mm，可以说这款产品彻底撕掉了折叠屏手机厚重的标签。vivoXFold3拥有两款新配色——轻羽白，薄翼黑，两款配色都相当好看。
今天上午小米汽车公布了SU7的第四款配色霞光紫。随后小米手机官微也转发称，今晚7点小米14系列也会有特别惊喜，预计会是全新的限量定制色。性能则是标配第三代骁龙8处理器，并且配备LPDDR5x8533Mbps高频内存、UFS4.0闪存。
RedmiTurbo3，作为Redmi全新Turbo系列的首款力作，将于4月10日正式与大家见面。此次官方还大方晒出了手机的三款精美配色，让人眼前一亮。RedmiTurbo3搭载了强大的第三代骁龙8s处理器，与第三代骁龙8拥有相同的CPU架构，包括1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核和3个2.0GHzA520小核，其跑分更是超过了惊人的170万。
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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