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近日，针对大家最关心的充电功率问题，极氪在其官方微信极氪服务”上发布了说明。极氪汽车表示，他们并没有人为设限充电功率。极氪汽车表示:随着充电循环次数增加，峰值功率会伴随电池衰减呈线性下降”很抱歉给大家造成误会。
根据OPPO的调研结果显示，全球手机的平均充电功率为34W。调查中还显示，中国手机的平均充电功率则高达50W，所以你的手机达到了这个标准吗？根据对iPhone15ProMax的测试结果显示，使用20W充电器充满电的时间需要2小时21分钟，这个速度相较于其他手机实在是令人有些无法接受。
iPhone在中国市场的吸引力逐渐下降，这也是苹果持续降价的主要原因之一。在整体智能手机增长放缓的背景下，降价已成为常规促销手段，苹果也不例外。华为手机的市场份额迅速增长，同比增长高达69.7％，整体份额已达15.5％，即将超过苹果的15.7％。
小米汽车今晚发布最新一期SU7答网友问，回答了为什么有时候充电功率不够高，达不到峰值？小米SU7Max版的电池管理系统具备原子化充电技术”，能够提供最高50倍的充电颗粒度去适应不同的温度和电量，充电时间最快可提速9.8%，平均充电功率最多可提升11kW。
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。
苹果公司在其官方“iPhone的重要安全性信息”支持页面发布了一则重要警告，强烈建议用户在充电时避免将iPhone置于枕头或身体下方。该警告明确指出，用户在睡眠时切勿睡在已连接电源的iPhone、电源适配器或无线充电器上，更不应将它们放置在毯子、枕头或身体下方。用户在使用iPhone进行充电时，务必遵循安全规范，确保自身和他人的安全。
ChatGPT之父、OpenAI首席执行官山姆奥特曼日前参加了播客节目All-inPodcast”。在访谈中奥特曼表示，iPhone是人类历史上制造出的最伟大的技术产品之一。”奥特曼说到值得一提的是，前不久才有报道称，苹果即将与OpenAI合作，预计下一代移动操作系统iOS18可能会集成ChatGPT的功能。
苹果公司首席执行官蒂姆�库克在今日发布的2024财年第2季度财报后表示，中国是全球竞争最激烈的市场之一，但他对中国iPhone的未来发展持乐观态度。根据苹果公司的财报数据，该公司在2024年第1季度大中华区市场的营收为163.7亿美元，较去年同期的178.1亿美元下降了8.1%。尽管iPhone销量出现下滑，但库克对iPhone在中国市场的长远前景持乐观态度，并强调公司将继续致力于提供高品质的产品和服务，以满足消费者需求。
爆料人RossYoung透露，iPhone17系列新增Slim版本，取代原来的Plus机型，其屏幕尺寸是6.55英寸。业内人士指出，iPhonePlus版本的销量往往落后于同系列的其他型号。下半年登场的iPhone16Plus将是最后一代Plus机型，明年iPhone17系列会重新调整产品线。
知名分析师JeffPu透露，iPhone17系列将展现“焕然一新的设计”，并带来前置摄像头的改进以及更为紧凑的灵动岛设计。JeffPu预测苹果将推出一款全新的“iPhone17Slim”机型，该机型旨在取代现有的“Plus”系列。这一系列的改进和变化无疑为苹果iPhone17系列注入了新的活力，让我们拭目以待其在明年的市场表现。
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大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台，提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源，推动人工智能技术的创新和应用，帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。
Productboard AI 是一款集成到产品管理平台中的人工智能工具，它通过分析和理解大量的用户反馈和数据点，帮助产品团队做出更明智的决策，提高工作效率，并加速产品从概念到市场的整个生命周期。它由 OpenAI 提供支持，确保数据安全和隐私保护，同时提供无与伦比的数据组合和针对产品管理工作的微调优化。
UserCall是一款利用人工智能技术进行用户访谈的网站，它通过AI采访员与用户进行一对一的语音通话，从而收集高质量的用户反馈和洞察。这种技术可以大规模地进行用户访谈，提供比传统调查更深入的定性见解，同时节省时间和资源。UserCall的优势在于无需专业用户研究技能，能够自动进行智能跟进提问，帮助企业更好地理解客户需求，改进产品和业务。
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bilibot是一个基于哔哩哔哩用户评论训练的本地聊天机器人，支持文字聊天和语音对话。它使用Qwen1.5-32B-Chat作为基础模型，并结合苹果的mlx-lm LORA项目进行微调。语音生成部分基于GPT-SoVITS项目，使用派蒙语音模型。该机器人可以快速生成对话内容，适用于需要智能对话系统的场合。
Artificial Analysis是一个专注于AI语言模型和API提供商的独立分析平台。它提供详细的性能评估，帮助用户理解AI领域的格局，并为他们的具体用例选择最佳的模型和API提供商。该平台通过质量指数、吞吐量和价格等多个维度对不同的AI模型进行比较，使用户能够做出更明智的选择。
MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
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Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
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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。
