2007年1月9日初代iPhone惊艳亮相，经过超15年的沉淀仍然受到收藏家们的青睐。近日，有一台尚未拆封的初代iPhone在LCG （伦敦资本集团London Capital Group）Auctions的2022年秋季高级拍卖会上亮相。令人惊喜的是，这台iPhone包装完好，连塑封都没有被去除，且没被贴有任何包装、存储或是运输标签，包装盒上的条码等信息也都完好无损。
这台iPhone的起拍价格为2500美元，目前共有15人出价，最新拍价为9496美元。而LCG为这款产品的预定出价，则来到了3万美元（约合21万元人民币）甚至更高，值得注意的是，它在发售时的价格仅为599美元（约合4300元人民币），预定出价相比发售价翻了近50倍。
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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。
截至4月20日，小米SU7的锁单量已经超过了7万台。在小米投资者大会上，小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。考虑到产能，小米SU7首月交付量预计在1.3万台左右，其中包括5000台小米SU7创始版，以及首月约8000台的产能。
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。
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。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
苹果官方回应iPhone闹钟不响问题消费者关注焦点过去几周，许多iPhone用户在社交媒体上反映遇到了闹钟不起作用的问题。针对这一问题，苹果公司表示已引起重视，并正在积极解决。这也对苹果公司提出了更高的要求，以确保其产品能够满足消费者的需求。
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。
iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑，仅占新激活设备的1/3，相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟，并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度，苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
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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