iPhone 15 Pro系列虽然采用了全球唯一一颗3nm工艺芯片A17 Pro，但其在高压力下可能承受不住，导致能效极低，从而出现发烫现象，被用户戏称为“火龙果”。苹果对此问题表示承认，并称iOS 17更新时将修正这个问题。然而，近日有网友称，自己由于使用iPhone 15 Pro被烫伤了大腿，并以生命为赌注保证所述内容的真实性。针对此类帖子，网友产生了质疑，认为如果真是如此，为什么不去退机。此外，有网友表示，虽然热现象可能存在，但不是很严重的故意问题。对于此事件，我们现在想知道大家怎么看待这一问题。
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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。
一位网友在拼多多抢到iPhone15Pro黑色钛金属版本，实付价格是8499元，比苹果官网便宜500元。工业设计上，iPhone15Pro有三点变化，一是放弃了不锈钢框架，转采用更坚固、更轻的钛合金框架，机身重量轻至186克，握在手中的感觉更加舒适。iPhone15Pro首发A17Pro芯片，采用6.1英寸屏幕，支持ProMotion，后置主摄是4800万像素，默认情况下拍摄2400万像素样张，用户也可以使用48MPProRAW拍摄更高质量的照片。
苹果iPhone15系列手机在即将上市之际，却又出现了一种新的问题——烧屏。这不禁让人对iPhone15的销量产生疑虑。iPad用户也反馈称自己的屏幕出现了类似的烧屏现象，目前可以确定这不是iPhone15Pro的屏幕硬件缺陷，具体原因还需要等到下个系统版本进行观察。
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。
荣耀于10月12日举行新品发布会，正式发布新一代折叠屏荣耀MagicVs2。在发布会结束后，荣耀CEO赵明接受了采访。想象中苹果用上最新的3nm工艺后，性能、能耗等方面都会有不小的提升，结果却让人有点失望。
iPhone15Pro发热问题引起国内外用户广泛关注。这款设备搭载了全球唯一的一颗3纳米工艺芯片A17Pro，但其在高压环境下居然能效极低，导致日常使用中频繁出现发热现象，犹如“火龙果”一般。这一现象已成为业界老生常谈的话题。
这款iPhone15Pro系列手机采用全球唯一的一颗3nm工艺芯片A17Pro，但在高压力情况下，其能效极低，导致出现了频繁的发热和发热现象，被不少用户称为“火龙果”。虽然有人怀疑苹果在散热设计上有所欠缺，甚至包括钛金属边框的使用，但是苹果官方已经直接将问题指向了第三方应用。随着骁龙8Gen3、天玑9300等竞争对手的即将推出，苹果显然不会在性能上“自毁长城”。
苹果公司发布了一项声明，宣布将针对iPhone15Pro和iPhone15ProMax等机型的过热问题进行修复。有第三方应用程序升级导致系统过载，从引发设备过热。他们有信心修复漏洞并保证设备的长期性能不会受到影响。
据知名分析师郭明錤在社交平台上所发布的内容，他分析了iPhone15Pro手机过热的问题，并表示这一问题与台积电的3nm制程无关。郭明錤解释说，他的调查发现，iPhone15Pro系列手机过热的原因很可能是苹果为了减轻重量，对散热系统设计做出了妥协，导致散热面积较小，采用了钛合金等材料，从影响了散热效果。郭明錤评价说，苹果在追求轻量化的同时，可能需要一定时间来解决这个问题，并且轻量化还会带来其他问题，如钛合金中框等易磨损和掉漆等。
近日手机行业最大的热门无疑就是iPhone15系列，友商也都纷纷抢先体验。小米刚刚回归总部的高管王腾也趁周末去上手把玩了一番，他表示iPhone15Pro最大的显性提升就是重量变轻了，同时还将直角边框做了收弧处理，手感提升明显。已经有多位博主测试，因为钛金属强度过高，在跌落时无法像不锈钢那样产生形变来吸收能量，导致屏幕收到的伤害更高，摔落时会更容易碎屏。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
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。
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。
