苹果包圆了台积电3nm多达90%的产能,就为了iPhone 15系列的A17处理器,但目前并不顺利,A17处理器目前的良率仅仅55%,也就是一半都是废片。
如果参照此前所谓台积电月产10万片来算,只有5.5万片是满足苹果质量标准的好晶圆,一片价格1.7万美元IPhone 15 Pro系列定于8月量产,留给台积电的时间不多了,iPhone 15全系至少涨价2000元。
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苹果包圆了台积电3nm多达90%的产能,就为了iPhone 15系列的A17处理器,但目前并不顺利,A17处理器目前的良率仅仅55%,也就是一半都是废片。
如果参照此前所谓台积电月产10万片来算,只有5.5万片是满足苹果质量标准的好晶圆,一片价格1.7万美元IPhone 15 Pro系列定于8月量产,留给台积电的时间不多了,iPhone 15全系至少涨价2000元。
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苹果iPhone15系列于9月13日凌晨正式发布,这一代产品的表现似乎有些超出外界的预料。虽然苹果在iPhone15Pro上并没有带来“A17”芯片是带来了一颗“A17Pro”芯片,但这一动力并没有带来理想的结果。这也提醒我们,在选择一款手机时,除了关注其性能和功耗之外需要对其发热等方面表现进行综合考虑。
苹果公司最近发布了macOSVentura13.6、iOS17.0.1、iPadOS16.7、watchOS9.6.3以及macOSMonterey12.7等更新。这些更新的推出时机十分紧俏,尤其是在iPhone15系列新机发售之前,为用户提供了很多错误修复和重要安全性更新。这些更新可能都只为了修复新版本与旧版本之间的轻微不兼容性。
我以为只有那帮安卓机皇会发烫,没想到你个浓眉大眼的iPhone也翻车了!iPhone15Pro系列用上了全球唯一一颗3nm工艺芯片A17Pro,却疑似在高压力下不堪重负,能效极低,导致iPhone15Pro系列在日常使用的时候也频频过热发烫,成了火龙果”。随着骁龙8Gen3、天玑9300即将出炉,苹果自然不会在性能上自毁长城”。
iPhone15系列的Geekbench跑分成绩在博主们的晒单中引起了关注。搭载A17Pro的iPhone15系列手机在单核跑分上达到了2999,多核跑分达到了7779的新纪录。这一成绩的提升,将进一步巩固A17Pro在市场中的地位。
iPhone15Pro和iPhone15ProMax的GPU跑分在GFXBench5.0数据库中曝光,结果显示,两款手机的GPU跑分比前代产品最多高出30%。GFXBench是一个用于衡量手机在渲染图形密集型任务的帧数的GPU跑分库。此外,GFXBench还证实了iPhone15Pro和iPhone15ProMax配备了8GB内存基准测试结果也证实了iPhone15Plus配备了6GB内存。
IGN资深编辑泰勒莱尔斯近日对苹果三位高管进行了采访。三位苹果高管提供了有关该公司将iPhone15打造成世界上最好的游戏机”的计划的更多细节。Sandmel认为iPhone将成为最好的游戏机”,没有之一。
苹果公司在最近的发布会上首次展示了iPhone15Pro和iPhone15ProMax的游戏性能。这些旗舰手机在启用光线追踪技术的情况下,能够流畅运行目前的AAA级游戏。更多精彩内容,请关注《原神》专区。
苹果公司正式开售iPhone15系列,包括iPhone15和iPhone15Pro两款小尺寸机型,以及iPhone15Plus一款大尺寸机型。在当前市场环境下,不同机型的销售情况呈现出明显差异,主要表现在产品素质方面。iPhone15系列产品的整体升级幅度有限,并且缺乏创新,因此在第三方销售渠道上,iPhone15ProMax的报价已经开始破发,iPhone15和iPhone15Plus则略有溢价。
苹果每年的新iPhone在外观设计上都会引起一些争议,尤其是其不变的整体设计。苹果每年都会推出新的壁纸备受用户喜爱。值得注意的是,由于iPhone15全系都采用了灵动岛设计,苹果不再需要使用顶部暗色的图案来遮挡刘海,因此整体效果更加明亮。
iPhone15系列将于9月22日正式开售,届时,预售抢到首批的同学最快当天就能拿到新机。在后台发现了iPhone15ProMax的跑分数据,此次跑分基于安兔兔评测V10版本,综合成绩为1641883分。A17Pro晶体管数量从160亿个增加到190亿个,拥有6核心CPU、16核心神经网络单元与6核心GPU,首次支持硬件级光线追踪。
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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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