iPhone 15将全系标配灵动岛，在配置方面也将迎来大幅升级，不过有消息建议大家不要购买iPhone 14/15系列机型，因为iPhone 16将使用屏下摄像头。
此前就有消息称苹果正在研发更完美的全面屏，也就是在屏幕下方加入摄像头，从而实现真正的全面屏。据供应链透露，苹果将从2024年开始对重点iPhone机型使用屏下摄像头，由于开始时产能有限，上述配备可能会从iPhone 16 Pro/16 Pro Max开始，将Face ID移到iPhone显示屏底部。
有消息人士透露，为了适应这个全面屏，iOS系统已经提前开始适应了，这也是iOS 17不会有太多主要功能的原因，因为好戏都在后面。不过这个传闻大概率不可信，因为苹果的模具一般会沿用多年，而灵动岛从iPhone 14开始只用了2年，苹果换用全面屏的意愿并不强。
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苹果iPhone16ProMax手机机模的照片在网络上流传。与iPhone15ProMax相比，iPhone16ProMax的机身尺寸略有放大，证实了之前传闻的6.9英寸显示屏的说法。希望这一系列新技术能够给用户带来更好的使用体验。
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。
最新的消息显示，即将到来的iPhone16Pro将在屏幕规格上实现重大突破，甚至超越了搭载M4芯片的iPadPro。iPhone16Pro在显示SDR内容时的最大亮度将达到1200尼特，相较于M4版iPadPro和iPhone15Pro的1000尼特，亮度提升了20%。尽管存储容量提升，iPhone16Pro的起售价将保持不变，国行售价预计为7999元起。
苹果公司计划对iPhone16Pro进行屏幕方面的改进，即将其亮度提高20%。这项改动将使iPhone16Pro在SDR下达到1，200尼特的亮度水平，但并不会对其峰值亮度产生影响，预计峰值亮度仍将继续保持在1600尼特。预计新款iPhone16Pro将在市场上引起热烈反响。
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。
海外爆料者近日带来了iPhone16ProMax的机模，并将其与iPhone15ProMax进行了详尽对比，揭示了新一代iPhone的些许改动。iPhone16ProMax在外观上大体保持了前代的设计风格，正面依旧是备受赞誉的灵动岛屏幕，背部则继续采用矩阵三摄设计，打破了网络上关于三角形模组设计的传言。iPhone16ProMax在继承经典设计的同时，通过细节处的改动展现了苹果对产品的持续创新和优化。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
海外爆料者最新带来了iPhone16ProMax的机模，并且与iPhone15ProMax进行了全方位对比，可以看出新一代产品的部分改动。首先是明确，iPhone16ProMax的在外观上整体依然继承前代，正面是灵动岛屏幕，背部则是矩阵三摄，此前网络疯传的三角形模组并没有实装。原本美国等版本配备的毫米波模块将被移到左侧的音量键下方。
在iPhone14Pro系列中，苹果将主摄镜头的像素从1200万提升到了4800万，但超广角镜头仍然保持着1200万像素的水准。直至iPhone15Pro系列，1200万像素的超广角镜头仍然是苹果的标配。在iPhone上，空间视频以常规的二维视频形式呈现在VisionPro上，则以3D形式展示，呈现更为震撼的视觉效果。
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。
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。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
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。
MetaTrend是一个专注于提供AI、加密货币和金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
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。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。
