中关村在线消息:8月4日,据相关爆料,8999元起售的iPhone13 Pro Max成本仅2870元,而券后优惠到手3299元的小米11 Ultra成本竟然高达4200元!
单从“堆料”上来看,小米11 Ultra的配置确实丰富,但相信用过苹果的用户都喜欢iOS系统的风格,这一点小米无法比拟。从成本以及售价来看,今后的手机市场还会朝着用户体验的方向优化。小米作为最有希望超越苹果的品牌,相信它能在“堆料”的路上越走越远。
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知名分析师JeffPu透露,iPhone17系列将展现“焕然一新的设计”,并带来前置摄像头的改进以及更为紧凑的灵动岛设计。JeffPu预测苹果将推出一款全新的“iPhone17Slim”机型,该机型旨在取代现有的“Plus”系列。这一系列的改进和变化无疑为苹果iPhone17系列注入了新的活力,让我们拭目以待其在明年的市场表现。
爆料人RossYoung透露,iPhone17系列新增Slim版本,取代原来的Plus机型,其屏幕尺寸是6.55英寸。业内人士指出,iPhonePlus版本的销量往往落后于同系列的其他型号。下半年登场的iPhone16Plus将是最后一代Plus机型,明年iPhone17系列会重新调整产品线。
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。
苹果公司首席执行官蒂姆�库克在今日发布的2024财年第2季度财报后表示,中国是全球竞争最激烈的市场之一,但他对中国iPhone的未来发展持乐观态度。根据苹果公司的财报数据,该公司在2024年第1季度大中华区市场的营收为163.7亿美元,较去年同期的178.1亿美元下降了8.1%。尽管iPhone销量出现下滑,但库克对iPhone在中国市场的长远前景持乐观态度,并强调公司将继续致力于提供高品质的产品和服务,以满足消费者需求。
分析师JeffPu近日揭示了iPhone17系列的新动态,该系列将包括四款机型:iPhone17、iPhone17Slim、iPhone17Pro和iPhone17ProMax。值得注意的是,Plus版本将不再出现是被Slim版本所替代,这一变化无疑给消费者带来了全新的选择。iPhone17和iPhone17Slim两款机型仍将保持8GB内存,这可能会让一些消费者感到些许遗憾。
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。
今年的iPhone16Pro起步存储提升至256GB,且售价可能维持999美元不变。这一变化与去年的iPhone15Pro系列有所不同,其中iPhone15Pro的起步存储为128GBiPhone15ProMax则是256GB起步,iPhone16Pro将两者拉到了同一水平线上。据国外科技媒体MacRumors报道,iPhone16Pro和iPhone16ProMax预计将有30处改进和优化,这些改进将涵盖硬件、软件、摄像头、电池等多个方面,为用户带来更加出色的使用体验。
截至4月20日,小米SU7的锁单量已经超过了7万台。在小米投资者大会上,小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。考虑到产能,小米SU7首月交付量预计在1.3万台左右,其中包括5000台小米SU7创始版,以及首月约8000台的产能。
苹果公司在最新发布的财报中显示,其第二财季总净营收达到了907.53亿美元,相较于去年同期的948.36亿美元下降了约4%。这一财季的净利润为236.36亿美元,相较于去年同期的241.60亿美元下降了约2%。同时库克也表示,下一财季的服务收入和iPad销售预计将均以两位数的增长率呈现上升势头。
日月光公司成功获得了苹果的大订单,即为iPhone16系列提供电容式按键系统级封装模块。这一革新性技术将取代传统物理按键,为手机带来更为简洁和先进的操作体验。我们期待这一创新技术能够为消费者带来更加便捷和舒适的使用体验。
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Chat GPT Side Bar是一个插件,可以在浏览网页时,在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能,包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT,提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具,使用大型语言模型(如ChatGPT)自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用,例如matplotlib、seaborn、altair、d3等,并与多个大型语言模型提供商(ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等)一起使用。它包括四个模块:摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力,实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
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ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型,能够适应任何类型的线条艺术输入,展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像,适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法(Anyline)和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练,以及在大型模型训练工程中的创新,展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现,它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力,特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构,有助于提升语言模型的性能。