《苹果向开发者提要求 iOS7确认图标增大》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：
现有消息称，目前苹果要求开发者提供更大尺寸的应用图标，所以，基本可以确认这有可能是iOS7的一个主要变化...
据称，苹果要求开发者提交的图标必须是PNG格式，如果支持iPhone，则需要包括57*57像素和120*120像素的正方形图标；而如果支持的是iPad，则应为72*72、76*76和152*152像素正方形图标...
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苹果公司宣布，从本周二开始，它将面向欧盟用户开放iOS应用程序的网络分发。这意味着选择加入并符合苹果标准的开发者，将能够直接向欧盟用户提供从他们自己网站下载的iPhone应用程序。这是一项新功能，它正在开始提供，但不确定有多少开发者实际上愿意利用该选项。
今天凌晨，苹果推送了iOS17.5开发者预览版Beta2系统。苹果已经为iOS17.5加入了网页上下载安装App的功能，允许开发者直接在其网站上提供App以供下载。非营利组织、经认可的教育机构和政府实体免收该费用。
哪个区域市场、什么品类还存在增长空间?现金为王的时代，哪些区域市场更值得投放?4月10日，全球营销效果衡量平台AppsFlyer发布了最新一期《广告平台综合表现报告——区域特别版》，基于2023年11月至2024年2月期间，全球30，000移动应用共计189亿次总安装量、86亿次非自然安装量，统计分析了200多个区域市场，形成了涵盖Android和iOS端14个游戏品类和15个非游戏品类的全球区域潜�
6月10日至14日，苹果公司将举办备受瞩目的年度全球开发者大会。本次大会将采取线上免费开放的形式，届时苹果有望展示其最新的人工智能战略，引发市场广泛关注。通过本次全球开发者大会，苹果不仅将展示其在人工智能领域的最新成果，也将向世界证明其持续推动技术创新和提升用户体验的决心。
名为“青藤之恋”的高学历实名制恋爱App获得了华为应用商店《开发者说》的栏目推荐。《开发者说》是华为应用市场内容推荐栏目，也是开发者向用户呈现应用故事的窗口，栏目传递了应用在诞生之初不为人知的想法、应用在开发设计中发生的背后故事等。青藤之恋团队表示，将继续致力于为用户打造一个更加真诚、安全的交友平台，让每一位用户都能在这里找到属于自己的幸福。
在今天的Create2024百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了人人都是开发者”的主题演讲。李彦宏认为，过去开发者用代码改变世界;未来，自然语言将成为新的通用编程语言，你只要会说话，就可以成为一名开发者，用自己的创造力改变世界。ModelBuilder更适合专业开发者使用，可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型，并根据细分场景对模型进一步精调SFT，这样就能达到更好的效果。
华为开发者大会定于6月21日至23日在东莞松山湖盛大举行，届时将见证盘古大模型5.0与HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版的首次同台展示。盘古大模型系列，作为华为精心打造的一系列预训练大模型，涵盖了自然语言处理、计算机视觉以及科学计算等多个领域。华为期望在Mate70销售时，能够携带“纯血”鸿蒙系统上市，这不仅是华为的目标，更是其努力的方向。
OpenAI为开发者添加新功能，以增强对微调的控制，并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。丰富的文档和社区支持:OpenAI提供了丰富的文档、教程和案例研究，以帮助开发者了解如何最有效地使用其工具和服务来构建自定义模型。
开发者白嫖Gemini的好日子结束了!近日，有开发者称收到了GeminiAPI团队的邮件，邮件通知称，Google将于2024年5月2日起更新GeminiAPI的附加服务条款，并开始对通过云计费账户进行的API请求收费。这项变更主要影响使用GoogleAIforDevelopers提供的GeminiAPI的用户不影响VertexAIGeminiAPI的用户。Google对用户选择使用GeminiAPI和GoogleAIStudio表示感谢，并期待继续为用户提供优质的服务。
大模型颠覆一切，终于还是颠到了本小编头上。还是一个一句话就被打造出来的Agent。超级个体时代，我们手握AI技术面对的，不仅是一场技术的革命，更是一次个体可能性的全面释放。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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