与之相比,安卓手机表现不如iPhone。三星的市场份额从2021年的28%下降至2022年的26%。报告指出,用户认可度提高、保值性高以及易用性优秀是iPhone品牌的优势所在。
一位线下门店负责人表示,他旗下苹果授权体验店每个月都能销售数十台机器,并且每台机器的利润是卖一台新款苹果手机的3倍或者卖一台新款安卓手机的10倍。这也说明了苹果在翻新市场上获得的商业价值。
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摩根大通发布的一份报告显示,苹果iPhone15系列发货时间有明显缩短,但是市场依然供不应求。就全球市场交付时间言,iPhone15、iPhone15Plus交付时间为17天,iPhone15Pro交付时间缩短为29天,iPhone15ProMax交付时间缩短为46天。值得注意的是,iPhone15ProMax蓝色钛金属512GB国行版在苹果零售店现货销售,因这款配色没有受到果粉追捧,第三方渠道也已经破发,iPhone15、iPhone15Plus在第三方渠道均已破发。
苹果iPhone15系列在本周五开启预售,共有iPhone15、iPhone15Pro、iPhone15Plus和iPhone15ProMax四款机型。其中iPhone15ProMax最受欢迎,这导致手机发货时间大幅度延后。傲人的速度和能效,也让A17Pro飙出新高度。
日前,中国内地演员刘金发布的一段视频引起网络热议,他在视频中讲述了自己与苹果售后发生的事情,并在苹果零售店门前怒摔了自己的iPhone13ProMax。词条#演员刘金苹果店前怒摔iPhone#冲上微博热搜第一,许多网友对此事发表了自己的观点。刘金此前表示,苹果霸道的行径,既当选手又当裁判的行为,非常霸道,非常傲慢,无奈自己只能砸了这台iPhone13ProMax”,并称从今以后不再购买苹果的任何产品”。
iPhone15系列昨晚解禁了一批评测内容,从部分博主的提前体验来看,iPhone15在一些小细节上有了不同于老款的改变。比如最新的电池健康管理,iPhone15系列新增了电池上限功能,开启之后可以将平时充电上限设置为80%,不会再充满电,这样可以延长电池的使用寿命。此外,iPhone15还能在关于本机中查看充电循环次数了,之前只能通过第三方软件、连接电脑才能查看。
在一次海外媒体的专访中,苹果公司的CEO蒂姆库克谈到了他对于苹果未来的愿景。当被问到苹果为何每年都要推出新款iPhone,尽管新iPhone的变化不大,这似乎与苹果一贯主张的环保理念相悖,毕竟,最环保的做法不就是减少iPhone的更新频率吗时,库克给出了他的回答。然,库克的这番话似乎并没有说服网友,比如之前苹果取消了随机附送的充电器,却在官网上卖出了高达100多元的价格。
iPhone15系列在国内正式发售,没有出现以往的疯抢现象,但iPhone15标准版在国外市场上受到了不少批评。有些外媒认为,iPhone15在硬件方面远不及其同价位的安卓竞争对手。那些已经融入苹果生态系统的人可能需要更多的说服力才能改变立场,但那些想要物有所值的人,应该考虑那些可以替代定价过高的iPhone15的产品。
据爆料,苹果预计会在2024年底或2025年推出iPhoneSE4。它采用6.1英寸刘海屏,屏幕刷新率是60Hz,这是SE系列第一款刘海屏机型。对比iPhone14,iPhoneSE4的屏幕、芯片等配置与前者相近,影像缩水,可以看作是iPhone14青春版”,定价应该在3500-4000元之间。
根据最新第三轮的美国市场iPhone调查显示,尽管美国苹果用户依旧倾向于继续使用旧款iPhone不升级至新款iPhone15,但未来苹果iPhone销量可能会陷入停滞。该公司收入仍有望增长,因为消费者仍然偏好售价最高达到1199美元的ProMax机型。调查还显示,有更多的客户计划减少使用iCloud和AppleTV等苹果公司提供的服务。
根据投资公司PiperSandler近期在美国青少年调查中所共享的数据,iPhone已成为青少年群体中最受欢迎的智能手机品牌。此次调查显示,持有iPhone的青少年比例达到了87%他们对于自己下一部手机的选择也多倾向于选择iPhone。这种偏好在2013年的调查数据中还并未体现出来,当时只有55%的青少年拥有iPhone拥有Android设备的青少年比例为24%。
9月29日,iPhone15系列在发布的当天,法国突然宣布将禁止销售iPhone12,理由是该产品的射频暴露超过了当地的法定范围。苹果公司之前已经向法国政府提交了软件更新的申请,并已获得审批,预计近期将推出软件更新,以解决这一问题。苹果公司还未正式发布软件更新的具体内容和时间。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
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