站长之家(Chinaz.com) 8 月 4 日消息限量100台的小米 6 亮银版昨天早上在小米商城开启众筹，结果当然是瞬间被抢购一空。多少人人想要买却抢不到，而 58 同城CEO姚劲波却想把雷军送他的手机直接挂到二手平台转卖。
小米亮银版的官方售价为 3999 元，由于供不应求，不少新机被加价挂到闲鱼上专卖，标价 9999 元，还有夸张的标价 100 万元(确定不是来搞笑的吗?)。
昨日晚间， 58 同城CEO姚劲波发微博称，“收到了 @雷军 送来的小米6 亮银探索版，像一面明镜，做工极其精细。由于有一台普通版米 6 了，我把这部限量珍藏版的手机发到了 @转转APP 上，感兴趣的朋友搜索我名字欢迎拍下来：)”
据悉，转转APP是 58 集团孵化的专业二手交易平台，姚劲波此举不仅让收到的小米 6 亮银版获得更多的关注度，同时还不动声色的为自家的产品做了以下广告，这套路用得666。
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快科技3月30日消息，近期有网友发现，小米SU7的大量订单出现在二手平台并被转让，其中有些订单甚至以几万元的溢价转让。对此，小米方面做出了回应，指出这些转让的订单用户信息无法修改，购买者必须通过过户手续正规购买。关于已经锁定订单是否能改名或转让的问题，小米明确表示，订单无法转让给他人，订单名下即为一手车主。针对维权平台上出现的多起小米汽车�
2022年，电池级碳酸锂基准价涨到峰值60.4万元/吨，锂电池回收价格水涨船高，各方企业涌入回收赛道。正规回收企业却发现自己根本抢不过小作坊。截至2023年，中国新能源车动力电池规范化回收率不足25%，有白名单企业直呼，超七成废旧电池都落入了二手商贩和小作坊手中”。
今天张颂文现身北京杜莎夫人蜡像馆，为自己的蜡像揭幕。工作人员还送上了一个专门为张颂文定制的mini版人物模型，模型拿着奥斯卡小金人，开着橄榄绿小车。”据悉，小米目前已经准备好了送给张颂文的SU7，在卢伟冰提车时就停在他的新车旁边，两台都是橄榄绿版本。
小米SU7的热度持续飙升，如今下单后至少需等待半年才能提车。根据之前小米汽车APP显示的信息，预计小米SU7Max从订单锁定之日起，交付需要29至32周的时间。对这辆车感兴趣的人可能已经有将近200人了。
苹果公司宣布将对现有的维修流程进行改进。从今年秋天开始，部分iPhone机型将支持客户和独立维修商，使用二手苹果零件进行维修。数码产品制造商将不得再通过零件序列化”方式，来限制用户选择第三方维修服务或非原厂零部件维修。
快科技4月5日消息，在卢伟冰分享的一段小米SU7提车视频中，演员张颂文的小米SU7也意外曝光。视频显示，两辆橄榄绿色的小米SU7汽车并排停靠，小米汽车的工作人员指向左侧一辆车解释说：这辆是张颂文老师的车，您的车是（右边）这辆。”这意味着，张颂文成为小米SU7首批车主，而且是创始版车主。此前，作为小米手机代言人的张颂文在与网友互动时被问到小米汽车马上发售了，雷总没有给老师准备一辆？”他半开玩笑地回应：暂时没人提这事啊，我该如何暗示一下对方而又不失分寸？”出乎意料的是，小米集团创始人雷军迅速在微博上回复：我们已为
针对已经下单的车主，小米就车辆交付时间做出了回应，表示交付时间以订单页面显示的信息为准。浙江宁波的王先生在社交平台上发帖表示，他在小米汽车App上支付了5000元定金下单购买小米SU7汽车，最初预计4月底可以提车，但最近发现预计交付时间延长至锁定订单后的11至14周，令他感到失望。某平台上一辆小米SU7Max创始版的二手车标价为34.98万元该车的行驶里程仅为300公里。
快科技4月18日消息，小米CEO雷军将于今天下午16:00在抖音开启直播，他有太多的万万没想到”，想和大家好好聊聊SU7开售这些天。雷军表示，很久没有在抖音办直播了，希望大家能来捧场。雷军还特意给大家准备了爆火的1:18 SU7合金车模、SU7同款配色的马克杯等礼物，将在直播中每分钟抽一件。在直播预热中，雷军称，小米SU7发布不到20天，有太多的万万没想到：订单确实远超了我们最乐观的预期，霞光紫成为最火的颜色，女性车主占比非常高”雷军此前透露，小米SU7购买者近30%是女性，预计小米SU7女车主可能会到40%，甚至50%。虽然官方并未透露?
在全球智能手机市场陷入增长困境的背景下，二手手机市场却展现出了蓬勃的发展态势。根据国际数据公司的最新统计数据，2023年全球二手智能手机出货量同比增长了9.5%，达到3.094亿台，远超新机市场的表现。平台也将积极履行社会责任，推动二手手机市场的健康发展，为循环经济和可持续发展贡献自己的力量。
3月31日，卡泰驰认证二手车全国首个整备认证中心启动试营业。该整备认证中心具备标准化的二手车认证能力，成功落地卡泰驰认证二手车的全国首个“超级店整备认证中心”全流程一体化模式。将继续布局用户个性化定制，为汽车产业互联网的高质量发展注入强劲动力。
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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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