魅蓝Note2终于在6月2日下午发布，这款售价799元，搭载MT6753的魅蓝新机，性能究竟如何？在千元机里的竞争力又在哪里？首先我们来看看鲁大师数据中心提供的一份魅蓝Note2最新跑分情况：
MT6753实力究竟如何？
采用LP工艺的MT6753实际上在性能和功耗方面并不比MT6752高，相反，同频下功耗要高1/3左右。并且其内存带宽是5.3G/s，小于MT 6752的6.4G/s 而且没有帧缓存技术，带1080P的效果和MT6592差不多。
与骁龙615相比，MT6753还是略好一些，主要还是在功耗方面。骁龙615的CPU同频功耗居然能有6752两倍左右。
那么，我们来看看与MT6752和骁龙615相比，MT6753架构以及跑分情况：
总的来说，与魅蓝Note搭载的MT6752相比，MT6753这颗芯片确实稍显逊色，并且仍旧没有实现全网通属性。但好在魅蓝Note2还有“腰圆”Home键，以及799元极具竞争力的价格。另外，在电信版上也保持售价不变，一举打破高通在电信制式上的垄断。可以说，联发科MT6753芯片让魅蓝Note2成为了魅族首款单芯片覆盖全网人群的产品。（举报）
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不久前魅族有一款型号为M468Q”的新机通过了3C认证，此前有消息称该机为魅族21X，不过根据最新消息，该手机预计为魅族21Note。数码博主数码闲聊站”今天透露，魅族备案新品不是网传的21X，市场名称预计叫魅族21Note，定位AI性能旗舰，在游戏和性能体验上完全对标友商K70和Ace3。此前还有爆料称，新机将会搭载5500mAh大电池有博主称新机将搭载骁龙8Gen2处理器。
今日，Redmi全新Turbo系列首款机型Turbo3宣布将于4月10日正式发布，该机目标做中端最强的性能机。小米集团总裁卢伟冰表示，RedmiTurbo3太猛了！ID设计上，RedmiTurbo3采用无塑料支架直屏、无断点塑料中框设计，拥有钛灰色、绿色、黑色三款配色，后置双摄环闪。
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。
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。
今天晚上RedmiTurbo3手机正式发布，起售价依然坚持1999元起，首销期间赠送价值169元的碎屏保和价值149元的RedmiBuds4青春版耳机。具体价格为12256GB1999元、12512GB2299元、16512GB2499元、16GB1TB2799元。RedmiTurbo3还支持IP64防尘防水、多功能NFC、湿手触控、红外遥控、屏下光学指纹以及立体双扬声器等。
真我GTNeo6SE已官宣将于本月正式发布，目前关于该机型的Geekbench跑分已曝出。真我GTNeo6SE将搭载第三代骁龙7移动平台，将是真我GTNeo系列中性能最强悍的一款手机。realme真我负责人徐起表示，无论竞争对手如何变化，真我始终都是旗舰射门员，新机将于下周与我们见面。
2024年北京车展盛大开幕，小米汽车借此时机举行了备受瞩目的发布会，小米集团董事长雷军亲自上台发表演讲。雷军分享了一系列令人振奋的消息。小米汽车在北京车展的发布会上展现出了强大的实力和发展潜力，雷军的演讲更是为小米汽车未来的发展注入了强大的信心和动力。
近日魅族旗下一款新机入网，型号为M468Q”。3C认证显示支持66W有线快充，据推测，该机将命名为魅族21Note。鉴于目前魅族20Classic京东起售价为2299元，魅族21Note的起售价很可能控制在2000元以内。
根据Gartner的数据，到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI代码助手2023年初这一比例还不到10%。63%的组织目前正在试验、部署或已经部署AI代码助手。这可以提高工作满意度和保留率，从节省与人员流动相关的成本。
联想陈劲宣布，moto首款AI手机motoX50Ultra将在5月份正式发布。motoX50Ultra对应的国际版机型是motoEdge50Ultra，两者在系统层面有所区别。motoX50Ultra还采用了实木材质，整体设计既纤薄又大气，辨识度非常高。
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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