快科技11月7日消息，国际证券分析师郭明錤近日表示，iPhone在中国市场的出货降幅高于预期。
2024年，iPhone在中国市场的出货衰退仍会持续，代表中国手机市场因华为归来的确有了结构性改变。
从之前的财报看，苹果预期2023年第四季度营收与2022年第四季度相似，意味着苹果的2023年第三季度动能比预期弱，主因是iPhone在中国市场的需求衰退。
Counterpoint Research的分析师上个月表示，他们估计iPhone 15在中国推出后前17天的销量与iPhone 14同期相比下降了4.5%。
在报告中显示，iPhone 15首销不及预期，主要是很多中国消费者开始转投安卓阵营，比如华为Mate 60等。
苹果CEO库克在财报会上评价中国市场表现时表示，中国市场对iPhone的需求强劲，我们在9月当季的iPhone销量在中国创下了季度记录。
另外在中国最畅销的五款智能手机中，iPhone占据四款。尽管整个智能手机市场可能出现萎缩，但7月至9月期间，苹果在中国的市场份额有所增加。
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根据数码闲聊站的爆料，华为Mate70系列的主摄将全系采用豪威传感器，标准版将配备OV50H主摄高配版将搭载OV50K主摄。OV50K是豪威今年量产商用的一颗全新传感器，拥有1/1.3英寸大底，最大的亮点是支持LOFIC技术。该系列产品将与同期发布的iPhone16系列进行竞争。
分析师普遍指出，苹果在中国市场的黄金时代已经成为过去，iPhone的吸引力明显下降，这一趋势也反映在其销售量上。苹果iPhone在2月份的销量同比下降了4%，主要下降集中在美国、印度和中国市场。由于消费者支出放缓和华为等本土品牌的竞争加剧，苹果在中国市场的主导地位正面临着严峻挑战。
AITO问界汽车宣布，华为智驾大师赛正式开启。此次比赛活动时间：2024年4月12日10:00:00-2024年5月11日23:59:59活动车型为：搭载HUAWEIADS高阶智能驾驶系统的鸿蒙智行车型。6-10名城市瓜分20万积分。
日前，华为公布鸿蒙OS4.2百机升级计划，首批24款设备目前已经开启公测招募。24款设备中有17款是手机，分别为华为Mate60系列、Mate50系列、Pocket2系列、MateX5系列、MateX3系列以及P60系列。快科技注:拦截应用内摇一摇”广告跳转功能，在今年3月的鸿蒙OS4.0.0.200新体验版中已经支持，但彼时更新日志没有说明。
据用户反馈，华为Mate60Pro最新推送了鸿蒙OS4.2.0.120系统更新。新版本更新包体积620MB，主要变化是新增了几何派对/贴纸主题等。安全合入2024年4月安全补丁，增强系统安全。
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。
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。
博主定焦数码爆料，华为P70系列会在最近几天上市开卖，不举办发布会，预计产品会在第三方渠道溢价销售。值得注意的是，华为Mate之父李小龙已经换上了华为P70新机，出于保密需要，微博尾巴显示是HarmonyOS设备”。在核心配置方面，华为P70系列会与去年的Mate60系列保持一致，也就是麒麟9000S，另外还支持双向卫星通信。
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。
iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑，仅占新激活设备的1/3，相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟，并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度，苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
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。
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。
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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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