站长之家(ChinaZ.com) 10 月 23 日消息：iPhone XR已经在苹果官网开启预购，价格相对iPhone Xs系列要便宜不少。那么iPhone XR的维修费用又是怎么样呢?苹果官网目前已经公布了iPhone XR的维修费用。
从官网给出的数据来看，iPhone XR屏幕维修费用相比iPhone XS系列要少不少，iPhone XR的屏幕维修(保外)费用为 1589 元人民币，与iPhone 8 plus、iPhone 7plus以及iPhone 6s plus相差不大。电池方面，和iPhone Xs、iPhone Xs Max维修费用一致，保外均为 529 元。
其他地方损坏的维修费用(保外)是 3188 元，和iPhone 8 plus一样，要低于iPhoneXs和iPhone xs Max。虽然说iPhone XR是苹果今年发布的相对廉价的手机，不过对比以往机型也不廉价，保外维修的费用也挺贵的。
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苹果公司9月13日凌晨推出的iPhone15系列智能手机，已在上周五正式开始接受消费者的预订，在本周五就将开始发货。随着iPhone15系列开始接受预订，苹果也在官网公布了这一代手机各主要部件损坏后的维修费用。即便购买了AppleCare服务计划，iPhone15部件损坏后，除了电池，其他也需要支付费用，避免损坏的最好方式还是对手机做好防护，及时贴膜、增加保护壳等，同时在使用时也小心为上，避免跌落摔坏等。
iPhone15系列手机已开始预订，苹果也在官网公布了最新一代iPhone的维修费用。如果没有购买AppleCare保险服务，iPhone15系列手机屏幕维修的自费费用最高可达3198元。同时在使用过程中应注意防护，以免屏幕摔碎导致高昂的自费维修开支。
在iPhone15系列开启预售之后，苹果官网也公布出了四款新机的维修价格。这次得益于优化过的机身结构，iPhone15Pro的玻璃背板价格明显更便宜了，可以单独更换玻璃无需更换整个机身结构，仅需1298元、1548元。iPhone15ProMax：屏幕3198元、背板玻璃1548元、屏幕和背板4099元、电池809元、后置相机1949元、其他损坏5699元。
苹果中国官网公布了iPhone15系列维修费用。iPhone15Pro和iPhone15ProMax采用了更易于修复的内部设计，背面玻璃面板拆卸更方便。这一设计在去年应用于iPhone14和iPhone14Plus，现在扩展到Pro和ProMax机型。
在iPhone14发布一年多后，知名维修网站iFixit近日宣布，将其可维修评分从7分下调至4分。在iPhone14刚出来的时候，iFixit就发布了iPhone14的拆机分享。现在维修一台苹果手机，已经不能只考虑硬件配件问题了要考虑到更换配件后能不能通过系统认证的问题。
演员刘金因iPhone13ProMax维修问题，在苹果专卖店门口愤怒摔手机，并表示自己购买的手机从未改装。有网友在直播间要求刘金展示官方购买记录，他表示这是他的“杀手锏”，记者要他都没给。自己的手机是2022年8月16日花8699元买来的，用了一年多时间，他坚持称没有私自改装，愿负法律责任。
首批iPhone15系列用户已经开始使用新机，但与之前用户反映的问题不同，他们遇到了更多的麻烦。一些用户表示，他们购买的iPhone15系列存在品控问题，可以用”翻车”来形容。如果用户有任何关于iPhone15系列的问题，可以随时联系我们的客服团队，我们将竭诚为您提供帮助。
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。
库克晚间抵达成都，并在其微博上分享了使用iPhone15ProMax拍摄的安顺廊桥照片。他还参观了成都的AppleStore，与众多粉丝进行了互动。杰富瑞的分析师EdisonLee等指出，目前华为已成为中国地区最畅销的智能手机制造商之一，并预计这一趋势将延续到2024年。
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”。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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