距离第二代骁龙8发布已过半月，目前仅有vivo X90系列搭载了该芯片，其他厂商的旗舰新机正蓄势待发。
一加的第二代骁龙8性能旗舰一加11也快来了，有爆料称该机将会采用金属边框以及陶瓷机身设计，手感将有巨大提升。
据91mobiles消息，一加11将会有哑光黑和亮绿色两种配色，其中亮绿色可能与一加10 Pro的万物青配色类似。
性能方面，一加11依旧主打高端旗舰，搭载第二代骁龙8，最高可选16GB LPDDR5X内存和512GB UFS4.0存储，组成最强性能铁三角。
该机正面将配备一块6.7英寸AMOLED屏幕，采用打孔设计，屏幕分辨率为3216 x 1440，支持120Hz高刷。
影像上，一加11将搭载5000万主摄（IMX890），4800万超广角镜头（IMX581）和3200万长焦镜头（IMX709）。
不仅如此，一加11还将与哈苏影像合作，内置哈苏专业模式，带来强大的影像能力支持。
此外，新机将内置5000mAh电池，支持100W快充，另有屏下指纹功能，支持Wi-Fi 6E以及蓝牙5.2。
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12-20
今晚，Redmi举行新品发布会，全新Turbo系列首款机型Turbo3登场。RedmiTurbo3搭载第三代骁龙8s，该芯片由小米和高通公司联合定义，安兔兔V10跑分超175万。RedmiTurbo3还配备了狂暴引擎3.0和冰封散热系统，确保游戏体验三不降”：不降低画质、不降低亮度、不降低帧率。
今晚在Turbo3发布会上，Redmi宣布推出全新平板——RedmiPadPro，引起了广泛关注。这款RedmiPadPro较之前的RedmiPad有着明显的提升，采用了12.1英寸2.5K高刷护眼LCD大屏，分辨率达到2560*1600，屏幕比例为16:10，为用户提供了绝佳的追剧和学习体验。RedmiPadPro5G版本将于5月下旬上市，6128GB版本售价1999元，8256GB版本售价2399元。
清明假期三天有不少网友体验了小米SU7，评价中几乎清一色提到了车机非常流畅。小米汽车官方在最新的问答中揭晓了车机的详细配置信息。此外还能在车机屏幕上打开手机应用，手机只提供算力，其余显示、声音和交互都在车机上执行，丰富的车机的使用体验。
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。
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。
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。
RedmiTurbo3已经官宣定档，将于4月10日正式发布。作为主打性能的新系列，首款产品就搭载了高通第三代骁龙8s，这是中端机型首次采用当代8系旗舰。该芯片的AI性能也大幅提升，支持高达100亿参数大模型，可以支持端侧生成式AI，让澎湃OS和小爱同学发挥出更强的作用，并且实现了AI性能调度、AI渲染、AI操控等能力。
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。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。从性能、续航、技术到散热，iQOOZ9Turbo在各个方面都展现出了卓越的表现，预示着它有望在竞争激烈的手机市场中树立新的标杆。
iQOO手机官方今日宣布，iQOOZ9Turbo这款行业首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯的机型，将在4月24日19:00正式与我们见面。iQOOZ9Turbo手机的一大亮点，便是其强大的续航能力。全地图光追、全色域还原等功能，让游戏画面更加逼真，确保用户能够畅玩无阻。
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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