站长之家(ChinaZ.com) 7 月 12 日消息：据外媒报道，苹果日前更新了入门版 13 英寸 MacBook Pro，增加了 Touch Bar 以及英特尔第八代酷睿四核处理器，现在这款全新 MacBook Pro 的跑分已经出炉。
图片来自macrumors
从 Geekbench 的跑分数据来看， 新的 13 英寸 MacBook Pro由于采用的是第八代四核 Core i5 处理器，其单核跑分为 4639，多核跑分为 16665，相比上一代 2017 款不带 Touch Bar 版本的 13 英寸 MacBook Pro，单核跑分提升了 6.8%，而多核性能提升了将近 83%。
全新入门级 13 寸 MacBook Pro 搭载英特尔酷睿 i5-8257U 处理器，这款处理器 TDP 设计为 15W，属于 Coffee Lake，可以睿频至 3.9GHz。同时，用户可以选择升级至 1.7GHz 四核酷睿 i7 处理器，可以睿频至 4.5GHz。
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博主AbhishekThakur在博客中向大家展示了如何在MacBookPro上训练/微调Microsoft的最新phi-3模型!用户需要使用M1或M2mac来执行此操作。之后将使用AutoTrainAdvanced来微调phi-3。;）SFT和ORPO训练均在M2MaxMacBookPro上成功进行了测试。
据名记马克古尔曼最新曝料，苹果已经在着手开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。根据Canalys机构曝光的路线图，M4系列芯片有望2025年第1季度上线，将主打AI功能。主流笔记本在性能上已经几乎达到天花板，很难会带来大幅度的体验提升，所以AI将会成为下一步的重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
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。
华为MateBookXPro笔记本在今日的鸿蒙生态春季沟通会上正式亮相。在软件层面，华为对笔记本系统底层进行了优化，推出了自研的SuperTurbo技术。在其他方面，华为MateBookXPro还配备了高低音分频六扬声器、搭载70Wh电池，并支持140W超级快充等功能，进一步提升了用户的使用体验。
微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
华为MatebookXPro等系列产品上午10:08准时开售。这款轻薄本，凭借华为自研的云隼架构等尖端技术，机身厚度仅为13.5毫米，整机重量更是惊人地控制在980克，开启了高性能笔记本的百克时代新篇章。值得一提的是，入门级配置的MatebookXPro售价仅为10999元起，却拥有如此强大的性能和轻薄的设计，无疑为消费者提供了极具性价比的选择。
华为李小龙发微博表示，MateBookXPro是当前笔记本电脑上最好的屏幕，也是当前最大的柔性OLED显示屏。MateBookXPro采用14.2英寸柔性OLED原色屏，拥有93%超高屏占比，结合抗反光AR镀膜，能减少70%的反光，搭载华为临境显示技术，全方位带来沉浸视觉体验。目前MateBookXPro已在华为商城预售，起售价是10999元。
苹果正准备为其Mac系列产品引入一款新的芯片处理器，旨在提升销售并突显人工智能。公司可能很快开始生产M4处理器，该芯片将推出三种主要型号。这标志着苹果自2023年5月以来的最佳表现。
4月10日晚，小米集团旗下品牌Redmi召开新品发布会，正式发布Turbo系列的首款产品RedmiTurbo3以及Redmi首款Pro级平板RedmiPadPro，同时发布的还有两款深度定制产品RedmiTurbo3哈利·波特版和RedmiPadPro哈利·波特版。迎接全新十年，Redmi在既有的数字、Note、K产品序列之上，规划了全新的Turbo系列，定位新生代性能旗舰。两款定制产品将于4月15日10:00发售，RedmiTurbo3哈利·波特版售价2699元，RedmiPadPro哈利·波特版售价2299元。
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。
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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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