苹果刚刚发布的 iPhone 15和 iPhone 15 Plus 推出了五种新的颜色选择：浅粉色、黄色、蓝色、绿色和黑色。
iPhone 15 采用航空级铝制外壳，颜色内置于后玻璃本身的基础上。苹果针对这种新材料使用了优化的定制双离子交换工艺，并用纳米晶体颗粒对其进行了抛光。然后用有纹理的哑光饰面蚀刻它。
?iPhone 15? 配备 6.1 英寸显示屏，而 ?iPhone 15? Plus 配备 6.7 英寸显示屏。这两款设备现在都配备了磨砂后玻璃面板和 48 兆像素的主摄像头镜头。
iPhone 15 128GB 起售价为 799 美元，iPhone 15 Plus 128GB 起售价为 899 美元，还有 256GB 和 512GB 型号。
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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。
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。
iPhone15系列已经发布接近一周时间，并且在上周五开启了预售。根据京东平台数据显示，今天一早iPhone15系列的预约量已经突破了300万台。如果错过了双11，下一个比较优惠的购买时间则是次年的618，大家可以自行斟酌下手时间。
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。
首批iPhone15Pro系列机型的状态已经更新为“准备发货”，预计将于9月22日送达。值得注意的是，iPhone15ProMax的预计送达时间已经延长至11月Pro型号可以维持在10月。ProMax将继续面临比其他型号“更明显”的生产挑战。
苹果公司计划对iPhoneSE4进行一系列重大升级，包括全新的外观设计和大幅度提升的配置。iPhoneSE4的内部代号为“Ghost”，目前的内测机型与iPhone14的外观保持一致，并具有相同的参数。iPhoneSE4将成为SE系列中首款采用刘海屏的机型，屏幕尺寸为6.1英寸，刷新率为60Hz，定价预计在3500-4000元之间。
一位用户发帖表示，他的iPhone15Pro使用不到一个月时间，电池最大容量衰减至99%。此前就有媒体曝出，最新的iPhone15系列手机可能会面临电池健康度下降过快的问题。值得注意的是，上述用户开启了充电优化选项，但是他的iPhone15Pro在1个月不到的时间里，电池还是衰减至99%。
9月22日，iPhone15系列正式开始销售。各大网店开始上架iPhone15系列的扩容服务。消费者在做决策时需谨慎考虑。
iPhone15系列将会在明天正式首发，届时各位预定了的用户都能拿到自己的新机，同时线下直营店也将展示出新机，并直接开售。iPhone15Pro的首批订单已经更新状态，显示为明天交货。另外不得不提醒大家的是，从最近两天解禁的首批评测内容来看，iPhone15ProMax的5倍长焦体验并不算全完甩开Pro的3倍5倍夜景的表现远不如安卓，拍演唱会可能有些吃力，单纯为了长焦被迫选择ProMax其实可以省点钱了。
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。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
Blue Saturn是一款招聘辅助工具，通过即时验证器帮助中型和大型组织验证大量申请者。它可以分析数百个申请者的信息，在不到1分钟内提供全面的报告和排名。Blue Saturn的主要优点是快速验证、全面报告和智能招聘。
Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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