8月17日消息 据报道，苹果公司正在将苹果手表和Mac电脑的生产转移到越南，这是其供应链多样化计划的一部分。
报告称，苹果供应商Luxshare已经开始在越南试生产Apple Watch和MacBook机型。越南已经是多种苹果产品的产地，比如某些iPad和AirPods。
报道称，除了Apple Watch和MacBook的生产可能转移到越南外，苹果还在酝酿将HomePod的生产转移到该国。不过，报道指出，由于疫情的干扰，苹果在越南试生产MacBook的工作进展缓慢。
苹果多款搭载M2处理器的MacBook正在酝酿当中，仅M2处理器就至少有4个版本，包括M2、M2 Pro、M2 Max、M2 Ultra。
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日前，据名记马克古尔曼爆料，苹果正加快研发M4系列芯片，该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac，包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
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。
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。
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。
当地时间4月9日至11日，美国国际电影产业大会在美国拉斯维加斯凯撒宫如期举行。作为全球顶尖重量级的电影行业盛会。光峰电影事业部表示，2024年在稳固国内基本盘的同时，将继续开拓海外业务，为了实现这一目标，企业将一如既往的聚焦海外产品需求，构建多级客户生态圈，提升品牌影响力。
新学期已经开始了，小寻推出开学限定版的小寻电话学习手表Yes3C，该产品支持家长管理、安全守护、大存储、学生运动模式、科学背单词等诸多功能，守护孩子的童年，培养孩子良好的生活学习习惯。小寻Yes3C之所以叫“开学限定版”，是因为在标准版512MB4G的基础上，推出了限量的1G16G的超大内存版本，仅限前2000台!且加量不加价，一年质保一年延保，活动价仅售429元，抢到就是赚到。上海的同学们，不妨试试中考规定的4分钟跳绳模式?此外有户外跑步、仰望起坐、户外骑行等多种运动模式，提高孩子们的运动积极性。
有知情人士爆料，苹果已悄然关闭了FineWoven生产线，这似乎预示着这款饱受争议的配件材质即将走到尽头。FineWoven在2023年9月的iPhone15系列发布会上初次亮相，当时被寄予厚望，旨在取代原先的皮革配件材质，为苹果用户带来全新的使用体验。具体细节可能会在今年晚些时候发布的iPhone16系列发布会上揭晓。
4月22日，知名单一麦芽苏格兰威士忌THEMACALLAN麦卡伦京东官方旗舰店盛大启幕。这是京东集团与爱丁顿中国宣布达成战略合作后的重要成果，标志着双方将共同支持麦卡伦在中国市场的持续扩展，通过与其他重要线下渠道的有效协同与相互尊重，共同推动品牌建设。京东将通过丰富的营销活动和互动体验，如“美酒巡游季”、美酒高端品鉴会等共同打造独具特色的客户体验，让消费者更加深入地了解麦卡伦深厚的历史文化和不凡的制酒技艺，进一步提升消费者对品牌的认知和忠诚度。
快科技4月7日消息，一段华为内部人员测试手表无感控车的视频在网上曝光。在视频中，测试人员仅通过佩戴手表并靠近问界M9，无需进行任何其他操作，便完成了车辆识别、感应、迎宾、解锁等一系列动作。据数码博主透露，该功能主要依赖于UWB无感控车技术。即将发布的华为新款手表将成为全球首个支持ICCE UWB无感控车技术的穿戴设备。而且该手表唤醒问界M9是根据距离依次
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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