站长之家（ChinaZ.com）9月15日 消息:今日，苹果向用户推送了 iOS16.1Beta 版更新。在该版本中，iPhone XR、iPhone11、iPhone12mini、iPhone13mini已全部支持电量百分比显示。
9月12日，苹果正式向用户推送了iOS16正式版更新。
更新内容显示，iOS16推出了重新设计的锁定屏幕，全新自定方式和各种小组件。
同时，iOS16中的“信息” 迎来重磅更新，可编辑或撤回刚发送的信息。看图查询可从背景提取图像主体，并拷贝粘贴至“邮件”和“信息”等App中。此外，iOS16还包含针对“邮件” “地图” 、“钱包”和“健康”等功能的更新。
此外，在iOS16中，iPhone电量百分比显示功能正式回归。用户无需下拉右侧通知栏，或添加桌面小组件就可直接查看。
数据显示，iOS16正式版发布后，用户的升级率已经高于去年iOS15同期。
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近日有爆料着提前晒出了iPhone16系列四款机型的机模对比图，展示了新一代产品的尺寸和外观设计。新款依然延续了前代的序列，分别是iPhone16、iPhone16Plus、iPhone16Pro、iPhone16ProMax。这样的改动是为了能实现空间视频录制，在横向握持的时候让主摄和超广角处在同一水平线上。
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。
根据数码闲聊站的爆料，华为Mate70系列的主摄将全系采用豪威传感器，标准版将配备OV50H主摄高配版将搭载OV50K主摄。OV50K是豪威今年量产商用的一颗全新传感器，拥有1/1.3英寸大底，最大的亮点是支持LOFIC技术。该系列产品将与同期发布的iPhone16系列进行竞争。
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。
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。
今日网络上流传出iPhone16系列的机模，祖传4年的斜向相机排列方式终于变样了。从图片中我们可以清楚的看到，iPhone16标准版和Plus版本的两枚镜头已更换为居左纵向排列，类似于2019年发布的iPhone11系列，只不过相机模组的底座没有此前那么大。预计iPhone16Pro将配备6.3英寸的显示屏iPhone16ProMax将配备6.9英寸的显示屏。
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。
iPhone16Plus预计延续去年的配色思路，预计会有绿色和蓝色两种配色。根据博主爆料，新机的背面设计让人难以评价其美观程度，据说“看过的人都说丑”。所有iPhone16机型都将支持高刷技术。
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。
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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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。
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