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阿里YunOS版魅族MX4完工，内存闪瞎
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vivo全新系统OriginOS 4即将发布！
vivo全新系统OriginOS4将于11月1日发布，并将部分自研技术方案落地。这意味着2023年的vivo开发者大会也将于11月1日举行。这款新系统将帮助用户更好地使用手机，并提供更好的用户体验。
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OriginOS 4官宣：首发vivo自研AI大模型
vivo宣布将于11月1日举行vivo开发者大会，本次大会将发布vivo自研AI大模型、自研操作系统还有OriginOS4。vivo自研AI大模型将在OriginOS4系统中被首次应用，其中包括十亿、百亿、千亿三个不同参数量级的5款自研大模型，全面覆盖核心应用场景。更重要的是，本次vivo打造的自研AI大模型矩阵将应用于新系统，证明vivo对大模型的探索已从技术研发阶段进阶至应用及产业布局阶段，对于整个行业言具有十分积极的带动作用。
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vivo自研AI大模型预热：将于OriginOS 4首搭
根据IT之家网友2064893提供的线索，vivoOS产品副总裁周围在个人微博上透露了更多AI创新成果。vivo自研的人工智能模型已经取得了一定的成果。OriginOS4.0的动效流畅度将有所提升，具体包括AI大模型、全局自由小窗、超级终端和超级进程等新特性。
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Exynos 2400版三星S24首个跑分公布！不及骁龙8 Gen3
三星在明年即将发布的GalaxyS24系列机型上，重新回归双处理器版本战略。除了高通骁龙8Gen3处理器之外将搭载自家的Exynos2400处理器。只不过关于各个版本手机分配方式的决定已经进入最后阶段，不太可能再发生变化。
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vivo： 自研 AI 大模型将在OriginOS 4系统中首次应用
vivoOS产品副总裁周围在个人微博上分享了vivo在AI领域的最新创新成果。vivo自研的AI大模型在C-Eval全球中文榜单上位列第二，同时在CMMLU全球中文榜单上荣获第一。OriginOS4的发布将标志着vivo在AI技术上的最新突破，同时也将为用户带来更出色的使用体验。
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vivo自研AI大模型来了：OriginOS 4全球首发
OriginOS4系统将首发vivo自研AI大模型，榜单成绩非常顶，在C-Eval全球中文榜单中排名第二，百亿内大模型榜单中排名第一，CMMLU全球中文榜单第一。目前谷歌、华为等多家品牌已在自家系统上集成了大模型。对于消费者来说，从现有的智能语音助手与大模型结合的案例中我们能清晰地看到，大模型能力的融入，不仅会提升手机影像解决了用户和语音助手之间不能自然对话、无法随心所欲交流的大难题。
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vivo自研AI大模型11月1日发布 将在OriginOS 4中首次应用
vivo自研AI大模型将会在11月1日发布的OriginOS4系统中被首次应用，其中包括十亿、百亿、千亿三个不同参数量级的5款自研大模型，全面覆盖核心应用场景。据10月16日的C-Eval大模型评测榜单显示，vivo自研大模型在C-Eval全球中文榜单中排名第一。这个智能助理将提供更多“更有意思”“更实用”的功能场景。
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曝三星Galaxy S24 Ultra全系标配骁龙8 Gen3：没有Exynos版本
据爆料，三星GalaxyS24系列将会在全球市场提供Exynos和骁龙双版本，其中Exynos版搭载三星Exynos2400，骁龙版搭载骁龙8Gen3。GalaxyS24、GalaxyS24两款机型会有骁龙和Exynos两种选择，像北美会开售骁龙版本，韩国、欧洲则开售Exynos版本。目前GalaxyS24系列已经获得3C认证，其中GalaxyS24支持25W快充，GalaxyS24和GalaxyS24Ultra支持45W快充。
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小米产品经理直言“内存/存储太贵了” 米粉：暗示小米14要涨价
快科技10月14日消息，源自供应链消息称，内存和闪存元器件采购成本上涨，从今年第四季度开始，存储元器件成本上涨带来的影响将会传导至消费端。小米产品经理魏思琪转发了相关微博，表示内存/存储太贵了”。对此，有网友在评论区留言：暗示小米14要涨价。数码博主闲聊站表示，受内存、存储涨价影响，24GB 1TB组合的普及之路放缓，主品牌的旗舰顶配大多还是16GB内存，接下来的新旗舰起售价上浮300-500元。据爆料，小米14砍掉了8GB 128GB版本，可能是12GB 256GB起步。如此一来，小米14基本不太可能再维持3999元的起售价，大概率会突破4000元?
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vivo开发者大会定档11月1日 OriginOS 4，自研AI大模型将亮相
vivo宣布将于11月1日举办2023开发者大会。本次大会将发布vivo自主研发的大规模人工智能模型、全新的操作系统，以及备受瞩目的OriginOS4版本。vivo此次发布自主研发的AI大模型备受期待。
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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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