快科技8月8日消息，不久前，快科技曾报道了苹果获批的一项新专利，该专利能够将iPhone作为头戴式显示器的屏幕，以相对亲民的成本实现类似Vision Pro的体验。
近日，苹果一项头显相关的技术专利公示，展现了这款亲民版”Vision Pro的具体细节。
从专利图来看，这一产品如此前信息展示的一致，可以将iPhone手机充当头显的屏幕，以实现相对较低的成本。
操作上，它则采用了类似Meta Oculus Go的遥控器方案，能够通过操作外置遥控器改变屏幕内容。
同时，头显上集成了触摸传感器，能够通过手指滑动的方式控制音量。
此外，这款头显还将提供一个简易的外部查看模式，允许用户观察到外界的环境，从而与人沟通，或是避免因为无法观察环境而导致意外。
不过，需要强调的是，苹果申请的各类堪称天马行空”的专利并不少见，但能够实际作为产品推出的并不算多。
因此，这项专利也并非证明一定会有类似产品推出，只能证明苹果内部在验证基于iPhone的VR头显的可行性。
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虽然苹果迟迟未能推出折叠屏iPhone，但其实内部已经研发多年，只是尚未解决一些硬性问题没有量产，比如屏幕折痕、不耐摔等。不过最新专利信息显示，苹果已经找到了提升屏幕耐摔性的方法。种种迹象都表明，苹果折叠屏技术储备正在趋于完善，在折叠屏iPhone问世之后或许会大幅领先友商。
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。
苹果头显VisionPro，已正式通过中国国家3C质量认证，预示着这款备受瞩目的产品有望在全球开发者大会后正式发售。与VisionPro一同通过3C认证的还有一款移动电源新品，型号为A2781，由歌尔股份代工，预计将作为VisionPro的配套电池一同上市。这一举措与苹果在美国市场上市前所举办的培训课程类似，旨在确保员工能够熟练地为顾客演示并解答相关疑问。
苹果在VisionPro推出美国以外市场之前就已削减了订单。消息人士称，苹果现在预计2024年仅销售大约40万至45万台VisionPro市场预期为70万至80万台。郭明錤认为，某些虚拟现实和增强现实特定组件的需求，如MicroOLED显示屏，可能不会达到大规模生产所需的采纳率，无法应用于其他设备中。
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。
苹果混合现实头显设备AppleVisionPro即将在中国市场发售，该设备已通过中国国家3C质量认证，型号为A2117，由立铠精密代工生产。除了VisionPro有一款型号为A2781的移动电源新品也获得了3C认证，由歌尔股份代工。国际市场的发售有望重振消费者对这款设备的兴趣，尽管其3500美元的价格可能是普及的障碍。
今年2月，苹果VisionPro头显在美国等市场开售，起售价3499美元，发售之初引发抢购热潮，彼时，国内黄牛”一度将价格炒到10万元左右。发售不到3个月的VisionPro热度消退，需求暴跌，二手平台成交价大幅降价。不少体验者指出，现在VisionPro上还缺乏足够有吸引力的杀手级应用”。
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。
日前，吉林大学白求恩第三医院”公众号发文，称成功应用AppleVisionPro头显辅助完成腹腔镜乙状结肠癌根治术。VisionPro在此次手术中发挥了多层面的重要作用。VisionPro在使用中仅将腹腔镜视频信号传输到设备上，在此过程中，不会进行任何网络数据传播。
日前，知名苹果爆料人马克古尔曼表示，苹果公司准备首次在美国以外的国家和地区销售VisionPro。全球各地的苹果零售店员工已经到加利福尼亚的库比蒂诺参加为期4天的VisionPro培训课程，将学习如何向客户演示该设备。苹果VisionPro256GB售价3499美元；512GB售价3699美元；1TB售价3899美元。
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。
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