新的iPhone 14还未发布,其配置就已经曝光,基础版的iPhone 14将继续使用A15处理器,也受到不少玩家的吐槽。根据苹果的新战略,iPhone 14 Pro和Pro Max才能用上新的A16处理器。
新的爆料显示,苹果在iPhone 15上将继续采用区别对待的策略:只有Pro版才能用上A17芯片,据称A17处理器会采用台积电3nm工艺,另外还有新一代的M3系列PC处理器也会采用3nm实现更强的性能。
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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。
根据产业链消息,台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺,考虑到量产要等到2027年,iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
从iPhoneX开始,苹果就使用了不锈钢中框,高亮的金属材质受到了很多用户的欢迎。去年苹果在iPhone15Pro系列上首次引入了钛金属中框,告别了高亮设计,将中框打造成类似磨砂、拉丝的效果。按下去是拍摄,左右滑动还能实现变焦功能,增强了影像体验。
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Macworld报道,iOS17.4的更新为iPhone12带来了使用Qi2标准进行15W无线充电的功能。Qi2是无线电力联盟设计的下一代无线充电技术,并基于MagSafe技术。我们也期待未来会有更多手机品牌和产品支持Qi2标准,进一步推动无线充电技术的发展和应用。
目前,折叠屏设备主要分为两大类,一类是翻盖式小折叠,另一类是书本式大折叠屏。作为一家成功的科技公司,苹果正在积极研发折叠屏设备。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器,以有效减少光反射问题。
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。
日前,X”平台有网友晒出第三方iPhone16Pro保护壳。手机壳右侧电源键下方有一个预留的开孔,形状类似于Type-C,但尺寸更大。iPhone16Pro系列将搭载A18Pro芯片,台积电3nm工艺打造,性能将进一步升级。
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。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架,它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势,实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势,同时通过人类反馈学习进一步提升了性能,并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能,特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型(如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM)设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调,能够自动调度高性能操作,如FlashAttention和Triton内核,以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容,支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM(如LLaVA),并设计了良好的数据管道,能够适应任何格式的数据集。此外,XTuner支持多种训练算法,包括QLoRA、LoRA和全参数微调,使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站,用户可以自定义虚拟角色的服装,并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程,探索奇妙的世界,培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台,让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块,显著提高了视频的时间一致性,并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较,并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型,基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象,同时减少了回答中表情符号的使用,使得回答更加正式。
SAM是一个先进的视频对象分割模型,它结合了光学流动和RGB信息,能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升,同时保持了对象的身份一致性。
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