快科技8月8日消息，安兔兔公布了7月iOS设备性能榜。
本月的iOS榜单相比上个月没什么太大变化，不过搭载A15的iPhone 14终于艰难的挤掉了搭载A12X的iPad Pro 3，首度登进了榜单前十。
iPhone 14和iPhone 14 Plus虽然搭载A15处理器，但在性能表现上不及同是A15处理器的iPhone 13 Pro Max和iPhone 13 Pro。
iOS性能第一名依然是iPad Pro 6 (12.9-inch) ，平均跑分：1389538。这款产品发布于2022年10月18日，搭载5纳米工艺的M2处理器，内部共计集成200亿只晶体管，拥有8个CPU 核心和10个GPU核心。
12.9英寸版本还采用了mini-LED背光技术和局部调光技术，能实现1000000:1的对比度和XDR动态范围显示效果，全屏亮度为1000尼特，峰值亮度为1600尼特。无论是性能还是屏幕，都是当之无愧的旗舰。
安兔兔特别声明：Android和iOS设备跑分使用的图形技术不同，所以两个平台的分数不做任何对比。
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iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
今日网络上流传出iPhone16系列的机模，祖传4年的斜向相机排列方式终于变样了。从图片中我们可以清楚的看到，iPhone16标准版和Plus版本的两枚镜头已更换为居左纵向排列，类似于2019年发布的iPhone11系列，只不过相机模组的底座没有此前那么大。预计iPhone16Pro将配备6.3英寸的显示屏iPhone16ProMax将配备6.9英寸的显示屏。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
4月13日，苹果公司发布公告表示将修复iOS系统中的一个错误。在最近的更新中，用户在Emoji表情符号面板搜索“耶路撒冷”关键词时，会出现巴勒斯坦国旗的表情符号。希望苹果能继续保持创新精神，并推出更加稳定可靠的产品。
苹果公司加拿大分公司近日与iPhone电池门的集体诉讼达成和解，同意支付1440万加元作为赔偿金。此次和解解决了这一起历时已久的法律纠纷。对于过保的iPhone6及后续机型用户，则可以享受到从608元降至218元的电池更换服务，该服务于2018年1月底至12月期间进行。
根据消息源NguyenPhiHung的最新发布，苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh，并未提及具体数值；关于续航表现，在目前还没有更多信息可以透露给大家。
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。
APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
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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