此前我们曾报道，知名分析师郭明錤称苹果今年的iPhone 14系列或将涨价，而就在今天，又有新的爆料信息显示苹果或将iPhone 14 Pro系列进行提价。
根据外媒TrendForce 的预测，即将发布的 iPhone 14 Pro 系列机型存储空间将是 256GB 起步，而 iPhone 13 Pro 机型存储空间 128GB 起步。不过目前仍然是待定状态。如果按照目前的信息上涨约 10%来计算，iPhone 14 Pro 和 iPhone 14 Pro Max 起售价可能分别为 1099 美元和 1199 美元，这将与 256GB 存储空间版 iPhone 13 Pro 和 iPhone 13 Pro Max 价格相同 。
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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。
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。
有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露，苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB，并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
最新的消息显示，即将到来的iPhone16Pro将在屏幕规格上实现重大突破，甚至超越了搭载M4芯片的iPadPro。iPhone16Pro在显示SDR内容时的最大亮度将达到1200尼特，相较于M4版iPadPro和iPhone15Pro的1000尼特，亮度提升了20%。尽管存储容量提升，iPhone16Pro的起售价将保持不变，国行售价预计为7999元起。
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。
苹果公司计划对iPhone16Pro进行屏幕方面的改进，即将其亮度提高20%。这项改动将使iPhone16Pro在SDR下达到1，200尼特的亮度水平，但并不会对其峰值亮度产生影响，预计峰值亮度仍将继续保持在1600尼特。预计新款iPhone16Pro将在市场上引起热烈反响。
日前，市场调查机构CounterpointResearch发布2024年第一季度全球最畅销智能手机排行榜，上榜机型被苹果、三星瓜分，各占5个位置。从榜单来看，高端化趋势明显，前10名智能机中有7款是高端智能机。三星GalaxyS24Ultra排名第五、三星GalaxyS24排名第九，三星能有如此成绩与其对GalaxyAI方面的改进密不可分，为用户带来了全新AI体验。
在iPhone14Pro系列中，苹果将主摄镜头的像素从1200万提升到了4800万，但超广角镜头仍然保持着1200万像素的水准。直至iPhone15Pro系列，1200万像素的超广角镜头仍然是苹果的标配。在iPhone上，空间视频以常规的二维视频形式呈现在VisionPro上，则以3D形式展示，呈现更为震撼的视觉效果。
近期关于苹果将在iPhone上采用屏下FaceID的消息一直不断，但几乎所有消息都确定，这一计划已经推迟到了2026年。这也就意味着今年和明年发布的iPhone都将继续使用灵动岛设计至少要到等到iPhone18Pro才会采用屏下FaceID。前置摄像头等组件可以安装在屏幕下方，光线通过多个孔径穿透屏幕表面，到达前摄取景器中，最终传导和生成图片。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。
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