《小米6配置全曝光，或搭载索尼XZ Premium同款摄像传感器》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：售价2499元！小米6配置、售价大汇总：标配6GB+满血835让外界关注许久的小米 6 终于正式发布，那么这款被小米号称 7 年巅峰之作的手机到底怎么样呢?下
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数码博主“数码闲聊站”近日爆料，苹果正在内测折叠屏iPhone的屏下摄像头方案，计划取消传统刘海或挖孔设计，打造首款真全面屏iPhone。据悉，该机型内屏将采用7.76英寸全面屏，分辨率为2713×1920，外屏则保留5.49英寸挖孔形态，分辨率为2088×1422。
据悉，vivo S30 Pro mini将搭载与vivo X200s相同的潜望式长焦镜头，采用索尼IMX882传感器，支持光学防抖和3倍光学定焦，还配备富士风格影像滤镜。
vivo举办新品发布会，推出X200+Ultra新机。该机搭载超大底传感器、全焦段覆盖及防抖能力提升显著，并配备两颗蓝玻璃滤光片LYT-818。此外，还提供外挂镜头头，搭配联合研发的2.35倍增距镜头，突破远摄极限，影像性能强大。
结合此前爆料的消息，一加Ace 6系列标准版搭载高通SM8845芯片，Pro版搭载高通SM8850芯片，前者是高通全新的旗舰平台，后者是高通骁龙8 Elite 2。 据悉，SM8845基于台积电第三代3nm工艺N3P制造，并搭载高通自研的Oryon CPU架构，其跑分接近骁龙8 Elite，这意味着SM8845的综合成绩可能接近300万分。
快科技4月14日消息，博主数码闲聊站曝光了苹果折叠屏的屏幕细节。据他透露，折叠屏iPhone的内屏采用屏下摄像头技术，尺寸是7.76英寸，分辨率是27131920，外屏尺寸是5.49英寸，分辨率是20881422，采用挖孔屏方案。目前来看，折叠屏iPhone是苹果史上第一款搭载屏下摄像头技术的折叠屏机型，也是一款真全面屏iPhone。据供应链消息，苹果折叠屏的供应商涉及富士康、蓝思科技、领�
英伟达发布开源Llama-Nemotron系列模型，性能超越DeepSeek-R1。该系列包含三个版本：8B、49B和253B参数模型，其中253B的Ultra版本在推理吞吐量和内存效率上表现突出。关键技术包括：1）采用神经架构搜索优化模型结构；2）通过知识蒸馏和持续预训练提升性能；3）结合合成数据监督微调；4）在STEM领域进行大规模强化学习训练。Ultra版本在GPQA基准测试中达到开源模型最高水平，单节点8xH100即可高效运行。模型创新性支持"推理开关"功能，通过指令动态切换推理模式。训练流程包含五阶段优化，最终模型在数学推理和通用任务上均表现优异，部分基准超越专有模型。
特斯拉宣布首款电动半挂卡车Semi将于2025年底在得州超级工厂量产，年产能5万辆。目前正招聘1000多名新员工加速生产进程。该车搭载三电机，1000马力，空载0-96km/h加速仅5秒，载重36吨时也仅需20秒。满电续航约800公里，未来将推出999公里版本。采用4680电池，能量密度提升500%，支持1MW超充技术。特斯拉自2017年发布该车型后多次推迟量产计划，现正扩大工厂规模推进项目落地。
快科技4月18日消息，据报道，谷歌发布了突破性混合推理模型Gemini 2.5 Flash，该模型创新性地引入可调节思考预算功能，在保持高性能的同时显著降低使用成本。在闭源思考模式下，其成本仅为0.6美元/百万tokens，相比全功能思考模式（3.5美元/百万tokens）大幅降低600%。值得注意的是，即便在基础模式下运行，其性能依然超越前代Gemini 2.0 Flash。性能表现方面，Gemini 2.5 Flash在大模�
快科技5月2日消息，索尼Xperia 1 VII跑分已现身Geekbench数据库，设备型号为XQ-FS54，型号符合索尼欧洲市场设备的命名规则，预计为Xperia 1 VII的欧洲版本。数据显示，该机搭载4.32GHz主频的CPU、Adreno 830 GPU，也就是骁龙8至尊版，配备12GB内存，单核跑分达2967分，多核跑分9017分。据爆料，索尼Xperia 1 VII手机将于5月15日发布，预估同天会在日本开始销售，7月开始推广到国际市场。该机外观此前已经多次被曝光，依然延续了家族式设计，是当今旗舰手机中的清流。尺寸为162*74.5*8.5mm，对比前代162*74*8.2mm稍厚一些。额定电池容量为4
Meta、西北大学和新加坡国立大学的研究团队提出TokenShuffle技术，显著提升了自回归模型生成高分辨率图像的能力。该技术通过局部窗口内的token合并与解构操作，将视觉token数量减少为平方分之一，首次实现2048×2048分辨率图像生成。基于27亿参数的Llama模型，TokenShuffle在GenAI基准测试中获得0.77综合得分，超越同类自回归模型0.18分，在人类评估中展现出更好的文本对齐和视觉质量。该方法无需修改Transformer架构，通过三阶段训练策略（512→1024→2048分辨率）逐步提升生成能力，为多模态大语言模型的高效高保真图像生成开辟了新路径。
