站长之家(ChinaZ.com) 5 月 9 日消息：高通骁龙处理器命名方面一直以 800 系列为高端芯片， 600 系列为中端系列，现在网上传出高通将带来骁龙 700 系列芯片，一张有骁龙 710 和骁龙 730 参数的表格曝光了。
从表格上看，骁龙 710 采用了三星10nm LPE工艺制程，有八个核心，采用自研的Kryo 3XX架构， 2 个主频2.2Ghz的大核心+ 6 个1.7Ghz的小核心组成。GPU为Adreno 615，主频达到750Mhz，相比于骁龙 660 提升不少。
骁龙 730 在参数上要比 710 更好看一点，采用三星8nm LPP工艺制程，同样采用自研的Kryo 3XX架构，八核心设计， 2 个主频2.2Ghz的大核心， 6 个小核心主频提高到1.8GHz。GPU与骁龙 710 一致，其他方面骁龙 730 还集成了NPU，预计在处理效率上要提高不少。
据之前透露，小米新机MAX3 很有可能首发骁龙 710 芯片，从骁龙 710 处理器在续航方面更优异的表现来看，也符合以往小米MAX系列主攻长续航的定位。
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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。
有数码博主近日曝光了OPPOK12海外版的详细参数。从其放出的手机图片来看，这款手机可能会以一加品牌的身份推出，外观设计和国内新上市的一加Ace3V基本一致，只不过配色更为青春，除了绿色还有银灰色。因此可以推断出K12的价格也应该在这一范围内。
Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
一加今日在印度推出了一加Ace3V的海外版本，命名为一加NordCE4，首销价格为24999卢比起。一加NordCE4在外观上与国内的一加Ace3V保持一致，但在硬件规格和配色方面有些许差异。该机拥有2款配色可选，一款是具有光泽饰面的深色铬色，另一款是青瓷大理石色。
今年，华为手机的任务仍然繁重，P70之外有Mate70系列。Mate70系列将在6个月后推出，新款芯片性能更强，影像表现也更出色。Mate70系列的备货量预计将比前一代产品Mate60系列增加40%～50%，这将显著缓解供应压力。
OPPO公司正式推出了全新力作——OPPOK12手机。它搭载了5500mAh的大电池，并支持长寿版100WSuperVOOC闪充技术。OPPOK12手机还具备在零下20℃环境中正常充电和使用的能力，同时屏幕还支持湿手触控，为用户带来了更为便捷的使用体验。
4月18日，HUAWEIPura70Pro和Pura70Ultra正式开售，不少消费者在京东抢到了华为新品，最快当天就收到了新机。截至4月21日24点，京东用户为HUAWEIPura70Pro和Pura70Ultra给出了100%的产品好评率，纷纷点赞产品的影像性能、手感体验以及京东的配送速度。想要换新HUAWEIPura70系列的消费者可以在京东APP搜索“漂亮系列”进入页面抢购。
小米汽车首款车型小米SU7正式发布，共推出了四种色系，包括跑车、时尚、豪华、经典，首发9种配色。颜色设计方面，跑车色系有海湾蓝、熔岩橙;时尚色系包括雅灰、流星蓝、霞光紫;豪华色系则有橄榄绿、寒武岩灰;经典色系则是珍珠白、钻石黑。标配700公里是为了确保用户一周充一次电”，从减少里程焦虑”。
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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