站长之家(ChinaZ.com) 11 月 7 日消息：10 月 30 日，苹果发布了全新iPad Pro，并且一同推出的还有全新一代Apple pencil，支持在iPad Pro上无线充电，售价为 999 元。现在有个遗憾的消息，这款设备并不支持Qi无线充电标准，据媒体ZDNet的报道，苹果一位发言人已经正式新款Apple Pencil不支持Qi。
新款Apple Pencil专为 11 英寸iPadPro 和 12.9 英寸 iPad Pro (第三代) 打造，笔身平面一侧可通过磁力吸附在设备上，以自动进行充电和配对。苹果没有就 Qi 不受支持的原因发表评论。
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有知情人士爆料，苹果已悄然关闭了FineWoven生产线，这似乎预示着这款饱受争议的配件材质即将走到尽头。FineWoven在2023年9月的iPhone15系列发布会上初次亮相，当时被寄予厚望，旨在取代原先的皮革配件材质，为苹果用户带来全新的使用体验。具体细节可能会在今年晚些时候发布的iPhone16系列发布会上揭晓。
据Macworld报道，iOS17.4的更新为iPhone12带来了使用Qi2标准进行15W无线充电的功能。Qi2是无线电力联盟设计的下一代无线充电技术，并基于MagSafe技术。我们也期待未来会有更多手机品牌和产品支持Qi2标准，进一步推动无线充电技术的发展和应用。
今天小米汽车官方再次更新了网友们集中提出的问题，并给出了官方答复。对于小米SU7标准版的智驾方案，后期可能升级支持城市NOA吗？硬件差异导致SU7Pro/Max可以支持高速领航辅助、代客泊车辅助、城市NOASU7标准版则不支持城市领航辅助。
华为Pura70系列先锋计划已启动，官网现已上架全系列四款新品。近期有部分用户反馈称，他们对Pura70标准版未能支持华为领军的星闪技术表示遗憾。更令人印象深刻的是，它仅需蓝牙60%的能耗，便能实现高达6倍的速度，同时传输时延仅为传统技术的1/30。
每逢节假日结束，iPhone闹钟不会识别调休”话题总是能登上微博热搜。今天清明假期结束，虽然是星期日，但由于调休安排今天也是工作日，又有不少网友抱怨称，iPhone闹钟无法识别调休，闹钟又没有响。国产安卓手机的闹钟智能识别节假日已经成为了标配功能。
4月5日凌晨，OpenAI在官网宣布新增6个全新微调API功能，以扩展自定义模型，帮助企业、开发人员更好地构建特定领域、精细化的ChatGPT应用。这些功能包括:基于Epoch的检查点创建、Playground新功能、第三方集成、全面验证指标、超参数配置和更详细的微调仪表板改进。如果对模型的请求超时或找不到模型名称，可能是因为模型仍在加载中，可在几分钟后重试。
国产新能源汽车在30万级别的市场中，不少车型已配备了先进的空调自动扫风和避人吹风功能。小米汽车官方确认，旗下的小米SU7车型目前尚未支持这些高级空调功能，但计划未来通过OTA升级的方式向用户推送这些功能。除了空调吹风外，根据此前官方的计划，后续小米SU7还将通过OTA升级盲区影像显示、CarPlay、更强的AEB等等。
在今日的小米汽车上市发布会上，雷军开场时表示，造车三年来，自己最大的感受是造车真的太难了，没想到连苹果这样的巨头都放弃了。不过到最后雷军表示，苹果用户开小米汽车，也有很好的体验。苹果退出造车后，苹果用户选购智能电动车，小米SU7肯定是最好的选择。
快科技4月13日消息，小米汽车APP里面的预约充电，是仅支持小米汽车的家充桩，还是也能支持其他品牌？对此，今天小米汽车进行了解答：不仅小米家充桩，目前测试过的主流品牌家充桩都可以使用。小米汽车方面介绍称，预约充电可以让电动车在预先设置的时间点启动充电，人为地避开用电高峰期，合理规划充电时间，实现错峰用电，提高电力资源利用效率，在部分地区可以享有更低廉的电费。小米SU7中控屏和小米汽车APP车控界面的预约充电，是由车端计时的，相当于开关由车主导，只要充电桩能够实时供电就可以预约充电。这就意味着，所以不仅小米家
苹果中国官网最新上架了翻新版AppleWatchUltra2，有白色、蓝色和橙色三种颜色，标配海洋表带，售价5499元。全新版本售价6499元，便宜了1000元。AppleWatchUltra2搭载第二代超宽频芯片，配备双频GPS，最长续航可达36个小时，低功耗模式续航72个小时。
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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