站长之家(ChinaZ.com) 6月2日 消息:据国外媒体报道，俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫告诉媒体，国家公务员不得使用苹果品牌手机。
佩斯科夫说：“在工作期间使用苹果手机对公务员来说是不可接受的，并已被禁止。”他还指出，作为个人拥有的物品，俄罗斯总统办公厅的许多工作人员仍在继续使用这类手机。是否禁止个人使用此类手机，将取决于情报部门的“建议”。
报道称，俄罗斯联邦安全局早前曾表示，查处了一起美国情报机构利用“中毒”苹果手机在俄境内进行的情报活动，涉及数千台苹果品牌手机，其中包括驻俄外国使馆工作人员使用的手机。
MTS公司分析师称，在今年 4 月份的俄罗斯手机市场上，三星手机位居第一（市场份额26%），小米位居第二（市场份额20%），realme品牌进入销量前三名（市场份额1.2%），苹果iPhone份额位居第四（市场份额10.3%）。
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公务员考试是当下很多大学生用来提升就业竞争力的一种方式，但面对激烈的竞争和较高的难度，很多考生在准备过程中倍感压力。为了增加考试通过的几率，报班学习成为了很多人的选择。
今日上午8点，iPhone15系列正式开售，和去年一样，今年iPhone15系列也是4款机型，它们均采用灵动岛设计。iPhone15也采用了Type-C的充电数据接口，正式告别了此前的苹果Lightning接口，这也意味着消费者不用再多备一根苹果数据线和充电器了，但有博主实测后发现，华为的充电器似乎完全无法给苹果手机使用。但有媒体查询后发现，华为88W充电器也同样兼容PD、QC协议充电受阻的原因还需要进一步确认。
在iPhone15正式发布后，苹果一直在大力宣传3nm工艺A17Pro芯片的强大性能和优秀功耗，人们也都对iPhone15Pro和ProMax的续航充满了期待。苹果官方公布的数据显示，iPhone15ProMax连续播放视频的情况下电池续航时间为25小时iPhone15Pro/Plus为20小时。至于之前表现续航最好的iPhone13ProMax，续航时间则为11小时19分钟。
随着iPhone15ProMax今日上市，苹果再次取消了压力检测功能3DTouch，许多用户仍难以适应。3DTouch能检测手指按压屏幕的压力，并根据压力强度展示不同反馈，从iPhone6S起支持此功能，至iPhoneXS、XSMax依旧保留。许多用户仍难以完全适应触摸交互的变迟钝，但新的快速模式无疑可极大改善使用体验。
苹果CEO库克棘手了媒体的采访，也是透露了不少iPhone有趣信息。当被问及为什么苹果每年都要发布一款新的iPhone，因为新iPhone几乎没有太大升级，这与苹果一直倡导的环保观念不符。我尝试做的所有这些事情都在尽我所能做一些碳足迹较低的事情。
iPhone真的用起来越来越不省心了，一些老用户反馈了新的问题。据9to5Mac等多个外媒报道称，已经有不少网友反馈，自己的iPhone在夜间会出现自动关机，即使你在充电的时候，这个情况也是会出现。当然这不是个例，因为除了一些老机型外，iPhone15系列也在其中，有用户也遭遇到了。
演员刘金在苹果专卖店前因iPhone13ProMax突然黑屏无法开机引发热议。他的手机于2022年8月16日在苹果授权专卖店购买，2023年9月5日早上突然出现故障，无法开机。” 公开资料显示，刘金是中国内地男演员，入行多年曾参演《夏洛特烦恼》、《鹿鼎记》、《重案六组》等影视作品。
据阿根廷国家气象局报告，当地时间21日和22日该国南部火地岛省上空现最大臭氧层空洞，专家表示，这可能是自2015年以来最大的臭氧空洞。臭氧层空洞会在8月至12月之间形成，导致紫外线辐射的增加，对健康产生多种有害影响。得益于全球国家对某些制冷剂、发泡剂的限制使用，地球的臭氧层破洞也在逐步恢复中，有预测结果认为，南极臭氧层空洞可能在2065年前完全消失，但目前仍需各国努力。
YandexGPT2神经网络的人工智能创建者在接受俄罗斯公报采访时宣布，YandexGPT2神经网络已成功通过俄罗斯统一国家考试，并获得足够的分数进入大学。Yandex团队表示，这标志着俄罗斯首次生成神经网络能够通过考试并完成所有任务，包括创造性任务。它宣布YandexGPT的基本模型已经“稳步超越”其美国竞争对手OpenAI的ChatGPT3.5，特别是在生成俄语答案方面，并且在许多情况下提供了比ChatGPT4“更高质量的答案”。
中俄互免签证开通后，坐船7分钟就可以往返两国。大批俄罗斯朋友来到黑龙江省黑河市，他们组团买早饭、吃包子还要喝啤酒。黑河市是中国首批沿边对外开放城市，拥有一城两国”的区位优势、多重叠加的政策优势、立体多元的跨境通道优势，是中俄边境旅游的中转站。
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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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
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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