站长之家(ChinaZ.com) 1月7日 消息：AMD在消费电子展(CES 2019)上公布了第三代标压/低压 APU系列新品，其中移动版标压处理器分别为R7 3750H和R5 3550H，四核八线程，TDP为35W，分别搭载了 8 个和 10 个Vega核心。
低压移动版处理器分别是R7 3700U/R5 3500U/R3 3200U以及速龙 300U，规格从四核八线程到 2 核 4 线程不等，搭载的核显中最高 10 个Vega核心，最少的速龙有 3 个。
从外媒曝光的PPT上来看，在性能方面，低压版R7 3700U的游戏性能超过低压英特尔酷睿i7，R5 3500U的网页浏览和媒体编辑能力超过英特尔最新低压i5。
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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。
中国第三代自主超导量子计算机本源悟空”，日前正式入驻国家超算互联网平台。国家超算互联网是由国家有关部委支持和指导的，集超算算力、网络、服务、资源共享于一体的综合性平台。这是中国自主量子算力首次大规模、稳定向全球提供算力服务，标志中国进入量子算力可用时代。
中关村在线消息：vivo新品发布会已经进入白热化阶段，高配机型vivoXFold3Pro登场，这台机型首发折叠屏形态下的第三代骁龙8芯片，安兔兔跑分超过217万搭载了超广域智能散热系统，充分发挥出这颗芯片的全部实力。在影像能力上，vivoXFold3Pro依旧很顶。刚才我们提到的铠羽架构很牛，vivoXFold3Pro在此基础之上支持IPX8级别防水。
RedmiTurbo3已经官宣定档，将于4月10日正式发布。作为主打性能的新系列，首款产品就搭载了高通第三代骁龙8s，这是中端机型首次采用当代8系旗舰。该芯片的AI性能也大幅提升，支持高达100亿参数大模型，可以支持端侧生成式AI，让澎湃OS和小爱同学发挥出更强的作用，并且实现了AI性能调度、AI渲染、AI操控等能力。
小米最新有一款型号为24069RA21C的机型获得3C认证，支持90W快充。结合此前爆料来看，该机正是之前官方预热过的Redmi新系列产品，首批搭载第三代骁龙8s，这是全新骁龙8系首次落地中端。按照Redmi之前的规划，Note系列如今是一年两代机型，上半年是性能小金刚，偏向性能体验，下半年则是体验小金刚，偏向全方位的普及新技术。
4月10日，Redmi在北京举办Turbo系列新品发布会，Turbo3正式登场。Redmi推出了三条广受好评的产品线：K系列主打高端旗舰，旨在推进国产供应链发展和提升；Note、数字系列，分别提升了千元机/入门机的品质基线，推出数款国民级口碑的爆款大作。RedmiTurbo3哈利·波特版售价2699元，RedmiPadPro哈利·波特版售价2299元，哈利·波特定制版手机壳售价99元，已在各大渠道开启预售，将于4月15日10点全渠道正式开售。
iQOO手机官方今日宣布，iQOOZ9Turbo这款行业首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯的机型，将在4月24日19:00正式与我们见面。iQOOZ9Turbo手机的一大亮点，便是其强大的续航能力。全地图光追、全色域还原等功能，让游戏画面更加逼真，确保用户能够畅玩无阻。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。从性能、续航、技术到散热，iQOOZ9Turbo在各个方面都展现出了卓越的表现，预示着它有望在竞争激烈的手机市场中树立新的标杆。
RedmiTurbo3已定档4月10日19:00发布，该机首批搭载第三代骁龙8s旗舰芯片。Redmi品牌总经理王腾表示，骁龙8系是高通最旗舰的处理器系列，也代表了安卓最高性能，真8系，真的也很贵，按友商计算方式，我们为此多投入近十亿。至于大家最关心的性能，按照王腾的说法，RedmiTurbo3媒体实测无论是跑分还是游戏表现，第三代骁龙8s完全拥有媲美第二代骁龙8的性能表现，部分场景能效�
今晚，Redmi举行新品发布会，全新Turbo系列首款机型Turbo3正式发布，目标是做中端最强性能机。ID设计上，RedmiTurbo3拥有墨晶、青刃、冰钛三种配色，保留直边设计，配备四曲等深后盖，整机厚度7.8mm，仅179g重。RedmiTurbo3提供四种存储配置，12GB256GB售价1999元、12GB512GB售价2299元、16GB512GB售价2499元、16GB1TGB售价2799元，将于4月15日开售。
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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