经过了一周，今天苹果对外界公布了iOS 9.2的第二个公测版，这次主要是修复了Touch ID。
之前有iPhone老用户表示，在iOS 9.1系统下，Touch ID老是出现错误，会出现无法识别的情况，而新的版本主要就是改进这个问题，同时还新增支持AT&T NumberSync功能（不同WiFi网络中，可以使用Mac、iPad接听iPhone的电话）。
此外，Thinkybits送出了一张有意思的统计图片，那就是iOS Beta版测试间隔之间，最明显且最直观的感受是，苹果的速度加快很多。这样真的好吗？
统计这个图片的Thinkybits认为，iOS加快更新，解决用户的错误，这是苹果积极的一面，但他们正在丢失以往的严谨，特别是iOS 8，简直是iOS史上Bug最多的系统版本，没有之一。
大家有没有同感呢？
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最近，旷视发布的HiDiffusion技术，近日引起业界广泛关注。这一新技术只需一行代码，便能显著提升SD（扩散模型）生成图像的分辨率和生成速度，允许图像生成的分辨率高达4096×4096，同时将图像生成速度提高1.5至6倍。值得一提的是，HiDiffusion不仅支持所有SD模型，也兼容SD模型的下游模型，如Playground。
字节跳动的Lightning团队发布的新图像模型蒸馏算法Hyper-SD，是一项在图像处理和机器学习领域的重要进展。这项技术通过创新的方法提升了模型在不同推理步骤下的性能，同时保持了模型大小的精简。随着进一步的研究和开发，Hyper-SD及其衍生技术有望在多个领域内推动AI技术的发展和应用。
苹果公司于4月25日发布了iOS17.5、iPadOS17.5、macOS14.5和watchOS10.5的第三个公测版。这些更新的内容与昨天发布的Beta3版本完全相同，并邀请用户进行测试体验。还需要服从苹果公司的公证程序并公布透明的数据收集政策。
通义千问近期开源了新的Qwen1.5-32B模型，该模型在语言理解、支持多语言、编程和数学能力方面表现出色。Qwen1.5-32B模型不仅支持多语言融合了GQA技术，使得模型在推理方面的效率更高，同时降低了部署成本。Qwen1.5-32B模型的开源将为语言理解和推理技术的发展带来重大影响，为解决复杂问题提供了更加强大的工具和资源。
今天7时至9时，我们正式迎来本年度第二个龙年龙月龙日龙时。今年共会出现3次龙年龙月龙日龙时”，分别在4月10日、4月22日和5月4日的7时至9时。代表龙的时间也就是辰时，对应现代时间的七时至九时。
3月27日，苹果公司发布了iOS/iPadOS17.4.1的更新。这次的更新是3月22日发布的版本号为21E236的内部测试版升级来的，具体修复了哪些内容目前还没有确切消息。以上就是关于iOS/iPadOS17.4.1更新的内容介绍。
今日晚间，苹果官方宣布将于北京时间5月7日晚10点举行Apple特别活动。这次苹果特别活动的海报中出现了一支手写笔，表明苹果将在5月7日当天发布新一代ApplePencil和iPad系列新品。为了解决烧屏问题，苹果新款iPadPro采用了全新的串联堆叠OLED技术，它具有两个发射层，与单层OLED面板相比，双层结构面板的屏幕亮度可扩大2倍，使用寿命可延长4倍。
大健康产业脱颖而出 乐摩吧成为智能按摩界佼佼者随着时代的发展以及国民经济水平的总体提高，人们对于健康关注度也越来越高。通过医疗、养生等方式维持健康体魄的意愿也越来越强烈。根据企查查显示，目前关于“健康类”企业已超500万，大健康行业已成为时代焦点。在这种时代的衍生下，追求个性、新奇的“Z世代人群”纷纷展露他们独特的养生妙招。相比“要风度不
今天，小米公司产品经理魏思琪提醒小米车主，小米SU7是一台2秒级加速的车，可能并不是大家熟悉的性能和驾驭方式，请大家一定注意驾驶安全，一定注意交通法规，安全第一。小米SU7可以做到2.78秒的0-100km/h加速，超过保时捷TaycanTurbo的2.93秒。针对在4月30日之前大定购买小SU7标准版的车主，将享受一系列优惠，这包括价值16000元的冰箱、豪华音响、真皮座椅等以及价值18000元的小米智驾Pro服务。
北京时间5月7日晚10点，将有一场盛大的Apple特别活动即将拉开帷幕。此次特别活动的海报中，一支醒目的手写笔引人注目，这似乎在预示着苹果将发布新一代ApplePencil以及全新的iPad系列产品。苹果发布会已正式官宣，这款最强iPadPro的发布可谓蓄势待发。
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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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