《苹果高管: 高通是4G调制解调器的来源》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
苹果曾经向高通以外的多家公司寻求4G调制解调器，但没有一家公司能够及时提供现成的组件...
根据彭博社的报道，苹果手机系统架构总监马蒂亚斯·绍尔在美国联邦贸易委员会（FTC）针对高通的反垄断诉讼中作证称，苹果曾经向高通以外的多家公司寻求4G调制解调器，但没有一家公司能够及时提供现成的组件...
调查发现，苹果首席运营官杰夫·威廉姆斯曾推动苹果在iPhoneXS、iPhoneXSMax和iPhoneXR中使用高通的芯片，但高通拒绝与苹果开展任何业务...
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苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
在社交平台上，高通已经提前宣布了一个令人激动的消息——全新的高通骁龙X系列AIPC处理器将于4月24日正式亮相。此次发布会的焦点无疑是两款新的芯片:骁龙XElite和骁龙XPlus。我们期待这次发布会能够给PC市场带来全新的活力和变革。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
高通和谷歌今日宣布，即日起推出首次面向搭载骁龙的WindowsPC的优化版Chrome浏览器。在对骁龙XElite参考设计的初步测试中，全新的Chrome浏览器在Speedometer2.1基准测试中实现了显著的性能提升。安蒙还表示，PC行业正处于重要的转折时刻，随着AIPC时代的到来，他期待Chrome能够充分利用强大的骁龙XElite平台，实现更出色的表现。
快科技4月25日消息，尽管5G网络相较于4G有多项改进，但据日本庆应义塾大学综合政策系讲师华金玲介绍，他们去年进行的一项手机使用调查显示，用户对5G网络的感知相当有限。华金玲指出：尽管许多日本人已开始使用5G手机，但很多人并不了解新网络带来的服务和体验上的差异。用户未真正体验到5G所带来的便利和乐趣。运营商也因为认为5G投资回报不高而不积极推进。”另一方面，东京大学社会科学研究所教授丸川知雄表示，在东京市中心地区接收5G信号的概率较高，但在郊区地区几乎无法接收到5G信号。丸川知雄指出：日本企业在5G标准技术中的份额?
快科技4月3日消息，据工信微报官方公众号，工业和信息化部近日发布12月份我国通信业成绩单”，我国电信业务总量在保持两位数增长的同时，还实现了5G用户规模超过4G。数据显示，截至2月底，我国共发展移动电话用户17.46亿户。其中5G用户达8.51亿户，占比近一半，超过4G用户数近1亿。从流量来看，截至2月底，我国移动互联网累计流量达487.6亿GB，其中5G用户接入流量同比增�
今天，极氪智能科技副总裁林金文正式开通微博，并开始解答网友的各种疑问。知名车评人孙少军询问道：特斯拉今天官降，极氪会跟进降价吗？同时全新极氪001累计大定订单已近4万单，特别是在3月30日和31日，极氪001的大定数量分别突破了2000辆和2500辆。
高通今日推出两款全新的先进音频平台第三代高通S3音频平台和第三代高通S5音频平台。两大平台分别将面向中端和高端层级耳塞、耳机和音箱提升无线音频体验。这将为高端耳塞、耳机和音箱带来更加出色的音频体验。
快科技4月9日消息，在昨晚的智己L6新车发布会上，各种对标小米SU7Max，但却将前后双碳化硅标注为前IGBT、后碳化硅，且久久未能修正。小米更是连发三文要求智己道歉，而且是以公司名义正式道歉。目前智己汽车已在官微发布了正式致歉函，对在发布会上错误标注小米SU7参数一事做出澄清，并公开向小米汽车致歉。针对此事有网友询问吉利高级副总裁杨学良:杨总，如何看待�
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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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