据报道,苹果即将推出的iPhone15Pro Max将采用索尼最新48MP定制摄像头传感器,传感器尺寸接近1英寸,可以捕捉更多细节,并可能支持高达6倍的变焦。
这标志着苹果相机硬件的重大改进,可能为用户提供更强大的相机系统和捕捉更多细节的能力。更大的传感器尺寸可能导致更大的相机凸起,这可能与为iphone14pro设计的手机壳不兼容。
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库克晚间抵达成都,并在其微博上分享了使用iPhone15ProMax拍摄的安顺廊桥照片。他还参观了成都的AppleStore,与众多粉丝进行了互动。杰富瑞的分析师EdisonLee等指出,目前华为已成为中国地区最畅销的智能手机制造商之一,并预计这一趋势将延续到2024年。
苹果iPhone15系列手机于上周五开放预售,并于9月22日正式发售。安兔兔最近发现,在iPhone15ProMax的跑分数据上,该款新机的综合得分达到了1641883分。iPhone15ProMax还首次支持实时硬件级别的光线追踪技术。
iPhone15标准版近日被iFixit团队进行了深入拆解。此次操作中,他们借助显微镜,对iPhone15的细节进行了近距离观察,包括外壳、粘合剂和显示屏等。此次iFixit团队通过对主要两大型号进行拆解,进一步证实了这两款机型之间存在的微小差异。
iPhone的售价可谓是一路飙升,苹果却对自己的产品定价信心满满。苹果发布了四款机型,其中顶配iPhone15ProMax起售价9999元,最高配置1TB版本高达13999元,被许多人戏称为“史上最贵苹果手机”。毕竟在这个价格区间内,苹果的确是一骑绝尘的存在。
华为Mate60系列和iPhone15系列纷纷问世。怒喵科技创始人,不断在微博上发布YouTube视频进行评测。李楠解释称,如果苹果3nm工艺的解决方案也无法解决散热问题,那么增加散热面积或者贴纸等方式就失去了意义。
苹果公司发布了iPhone15系列的新款智能手机,并开始了预售。在正式发售前,安兔兔后台发现了一款名为iPhone15ProMax的跑分数据。这款手机更新的细节相比华为Mate60系列,更像是“无关痛痒”的小变化,通俗的说,就是“挤牙膏”似的更新。
iPhone15系列的充电速度引发了用户们的热议。数码博主更新了一项针对iPhone15系列充电速度的排行榜,并对iPhone15标准版、15Pro、15ProMax三款机型的完全充满时间进行了测试。他补充道:“iPhone151小时左右就达到了80%的充电量剩余的20%则需要更多的时间来完成,充电模式也更加耗时。
苹果最新发布的iPhone15Pro和ProMax采用了钛金属材质的全新机身设计,最近,国外的一位视频博主JerryRigEverything发布了关于iPhone15ProMax的暴力测试视频。该博主被粉丝称为虐机达人”,以暴力凶悍的测试风格著称,测试内容是通过不留情面的物理作用对手机的硬性质量进行评测。苹果今年还大幅下调了iPhone15Pro玻璃背板的维修价格,不知道是不是跟这有关呢?
苹果iPhone15系列手机正式开启预售在正式发售之前,安兔兔曝光了iPhone15ProMax的跑分数据。iPhone15ProMax的综合成绩为1641883分,其中CPU成绩为392643分,GPU成绩为587734分,MEM成绩为306164分,UX成绩为345342分。iPhone15Pro/ProMax两款机型搭载A17Pro处理器iPhone15/15Plus则搭载iPhone14Pro同款A16处理器。
日前,知名苹果分析师郭明錤表示,iPhone15系列不同机型销售差异化表现较为明显。iPhone15、15Pro销售均低于预期,如果苹果不降价销售,有可能会砍单。根据第三方渠道商提供的截图,15ProMax1TB全色目前最高售价16888元。
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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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