中关村在线消息：根据国内媒体报道，苹果即将发布的iPhone 14系列机型或将搭载北斗芯片，支持国内自研的北斗导航定位系统。
据了解中国全球性的北斗卫星导航定位系统，北斗三号全球范围定位精度优于10米、测速精度优于0.2米/秒、授时精度优于20纳秒、服务可用性优于99％。
此前曝光的信息表示6.1寸的iPhone 14将会采用刘海屏设计，6.7寸的iPhone 14 Max将会采用刘海屏设计，6.1寸的iPhone 14 Pro将会采用挖孔屏设计，6.7寸的iPhone 14 Pro Max将会采用挖孔屏设计。
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iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
根据消息源NguyenPhiHung的最新发布，苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh，并未提及具体数值；关于续航表现，在目前还没有更多信息可以透露给大家。
在距离每年9月苹果发布新iPhone还有数月之遥时，其实新一代的iPhone已经完成了设计定稿并开始了试产。iPhone16的详细方案已经浮出水面。我们期待着9月的正式发布，看看这款新机还将带给我们哪些惊喜。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
知名爆料人MarkGurman上周透露，苹果开发了一种名为Presto”的系统设备，可以为零售店中新机隔空更新系统。近日这款设备的真身被曝光出来，整体就像一款储物柜，可以堆叠，每一台可以放置6个iPhone盒子，通过NFC连接手机。苹果将会在今年夏天之前让这项系统覆盖全美国的所有零售店，后续还会扩展至全球更多地区。
3月28日晚间，小米汽车SU7正式发布开售，起售价21.59万元。售价公布后瞬间引起互联网上的狂欢，与小米汽车相关的热搜话题几乎霸榜。同时其还表示，小米汽车具备马达、电池、自动驾驶等最尖端技术和性能，价格却十分低，对于竞争对手言，小米可能会成为最大的威胁。
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Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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