今天，苹果现任CEO库克在接受媒体采访时提到，苹果的长期目标是不用地球上的任何资源来制造产品。
为此，现阶段类似Mac、iPhone等产品中部分的铝和稀土等都是回收再利用的，且苹果也在通过机器人把旧iPhone上的东西换到新iPhone的核心部件上。
显然，这会带来较高的工程成本，但库克表示，他们希望地球变得更好，因此以对环境无害的方式生产产品，对于苹果来说非常重要。
同时，库克称，苹果公司目前已经实现了碳中和，并预计到2030年，能够实现包括全供应链，以及消费者使用产品的碳中和。
值得一提的是，这并不是库克第一次提到这一目标。
在2021年的Vivatech大会上，库克曾提到，他们的目标是生产新的iPhone不再消耗地球上的任何东西，但他们暂时还没有做到。
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2024年4月22日是第55个世界地球日。在这个专门为世界环境保护而设立的节日中，如何动员民众参与到环保运动中，以及如何保持绿色低碳生活再次成为关注焦点。作为国内气象研究领域领军企业，墨迹天气主张用科技赋能环保，共创可持续未来，并积极参与各类环保公益活动，通过气象科技创新，为全球数亿用户提供精细、准确、全面的天气预报服务，也同步展示了空气质量�
4月5日，苹果公司正式发布公告，宣布将于太平洋时间5月2日星期四下午2点召开下一季度财报电话会议。苹果公司首席执行官蒂姆�库克和首席财务官卢卡�梅斯特里将出席电话会议，并讨论公司2024财年第2财季的财报相关数据。在苹果推出新产品的消息不断传来之际，我们也需要持续关注这些新产品对公司业绩的影响。
小米汽车官方在最新问答中介绍了哨兵模式”的具体情况。小米SU7的哨兵模式可调取六颗高清摄像头同时录制画面，覆盖视野广、盲区小、畸变小。如果想节约能耗，可以开启常用地点自动关闭”功能，开启后，当用户位于在地图中设置的家和公司时，会自动关闭哨兵模式。
苹果Mac电脑万年8GB内存的做法，引来很多用户的不满。库克掌舵苹果公司之后，苹果基础款Mac的内存升级周期就已经停止了。其实说到底，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。
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4月23日，太阳表面几乎同时爆发了四个耀斑，这种现象还是第一次见到，而它们可能会在未来几天内引发太阳风暴，进而影响地球。NASA的监测显示，这四次耀斑爆发几乎都发生当天的13点左右(北京时间)，彼此相隔数十万公里，共同覆盖了太阳表面大约三分之一的面积。多个耀斑同时爆发叫做交感太阳耀斑”，是多个太阳黑子同时进入太阳表面上方的巨大磁场环而引发的。它通常只涉及两个耀斑，但此次却同时有四个，在人类观测史上尚属首次。交感太阳耀斑的强度从小爆发到最高的X级不等，这次的威力还没有确定，但因为数量太多、覆盖太广，所产生的日
今天凌晨，今年全球唯一的日全食在北美洲地区精彩上演。特斯拉和SpaceX的首席执行官埃隆马斯克分享了由部署在近地轨道上的星链卫星捕捉到的日全食图像。中国上一次观测到日全食是在2009年7月22日下一次将在2034年3月20日。
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一则颇为特别的新闻迅速占领了微博热搜榜的榜首，那就是暴雪公司宣布捐赠三千万蛆虫以拯救鸟类。这一消息一出，立刻引发了网友们的热烈讨论和围观。尽管捐赠的内容有些出人意料，但大家都对暴雪公司拯救鸟类的行为给予了高度评价。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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