《法院判定Gizmodo网站报道iPhone 4原型机无罪》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据Gizmodo报道，SanMateo地区检察官发布了官方声明，称在2010年3月由苹果工程师丢失的iPhone4原型机和之后该原型机被卖给Gizmodo事件中导致两个被起诉个体无罪...
在iPhone4原型机丢失之后，由Hogan捡到之后将原型体给了在酒吧工作的Wallower，Wallower在联系了很多科技网站之后最终将iPhone4原型体卖给了Gizmodo...
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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。
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。
iPhone16Plus预计延续去年的配色思路，预计会有绿色和蓝色两种配色。根据博主爆料，新机的背面设计让人难以评价其美观程度，据说“看过的人都说丑”。所有iPhone16机型都将支持高刷技术。
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。
在距离每年9月苹果发布新iPhone还有数月之遥时，其实新一代的iPhone已经完成了设计定稿并开始了试产。iPhone16的详细方案已经浮出水面。我们期待着9月的正式发布，看看这款新机还将带给我们哪些惊喜。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
今天，话题调休”冲上微博热搜第一名，与调休相关的话题iPhone闹钟不会识别调休”也上了微博热搜。清明假期结束后，今天虽然是星期日，但由于调休安排，今天也是工作日，使得本周需要连续工作6天。值得一提的是，下一个节假日是劳动节，从5月1日至5月5日，共放假调休5天4月28日和5月11日则需要正常上班。
3月28日晚间，小米汽车SU7正式发布开售，起售价21.59万元。售价公布后瞬间引起互联网上的狂欢，与小米汽车相关的热搜话题几乎霸榜。同时其还表示，小米汽车具备马达、电池、自动驾驶等最尖端技术和性能，价格却十分低，对于竞争对手言，小米可能会成为最大的威胁。
ChatGPT 检测器是一个用于检查论文是否由 AI 生成的工具。它通过分析文本中每个词的可预测性来判断文本的真实性，帮助用户识别人工写作与机器生成的文本。该工具的主要优点在于免费、准确、适合学生使用，提供详细的文本分析。
PlagScan 是一款一流的查重软件，被机构广泛使用，可自动确保文档的原创性。它通过检测文档中的相似内容，帮助用户避免抄袭问题。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
