苹果iPhone12手机在今年继续沿用了全面屏的设计方案，有很多用户从以前的iPhone7、iPhone8等旧机型升级到iPhone12，对于部分操作，比如电池百分比要怎么看不太清楚，以下我们来看下具体的介绍。
1、iPhone12系列右上角看不到电池百分比，需要从屏幕的右上角下拉后，在控制中心才可以看到
2、同时你也可以将电池小组件放置在iPhone桌面上，首先是确定系统已经升级到iOS14以上
3、长按屏幕的任意空白位置，此时会在左上角看到一个“+”号，点击“+”
4、找到电池小组件功能，选择电池小组件之后，点击“完成”按钮
5、此时就可以看到电池小组件出现在了屏幕上，使用的时候可以随时看到电池的剩余电量
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12-20
微博热搜榜上，关于“调休”的讨论异常火热，与之相关的“iPhone闹钟不会识别调休”话题也引发了网友们的热议。清明假期后，虽然今天本是休息日，但由于调休政策的实施，我们不得不将今日也视作工作日，这导致本周将连续工作六天。对于这一功能上的不足，客服表示会记录并反馈上去，如果收到较多的用户反馈，后期可能会考虑进行相应的改进。
近日，河北邢台一学校门口发生了一幕引人注目的场景：一只可爱的狗狗开车”去接萌娃放学，场面惹人喜爱。这一情景让路人眼前一亮，有人称赞这狗狗简直就是小孩们的劳斯莱斯”。相处时间越久，狗与主人的关系就越亲密，也更加通人性。
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。
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。
苹果公司加拿大分公司近日与iPhone电池门的集体诉讼达成和解，同意支付1440万加元作为赔偿金。此次和解解决了这一起历时已久的法律纠纷。对于过保的iPhone6及后续机型用户，则可以享受到从608元降至218元的电池更换服务，该服务于2018年1月底至12月期间进行。
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。
苹果公司最近获得了一项关于充电系统的专利，这项专利允许模块化可拆卸电池的设计，旨在使设备更具灵活性以适应各种使用场景。根据专利描述，这些模块可拆卸电池包括A、B、C、D等不同规格，电芯部分采用常规的可充电电池，外层配有专用的接口，采用标准化连接。不过也有观点认为，可拆卸电池可能会对设备的防尘防水功能造成影响，这与当前智能手机的设计理念不符，同时也可能会影响官方售后服务。
在iPhone14Pro系列中，苹果将主摄镜头的像素从1200万提升到了4800万，但超广角镜头仍然保持着1200万像素的水准。直至iPhone15Pro系列，1200万像素的超广角镜头仍然是苹果的标配。在iPhone上，空间视频以常规的二维视频形式呈现在VisionPro上，则以3D形式展示，呈现更为震撼的视觉效果。
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。
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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。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
