天风国际分析师郭明錤最新研报指出,苹果将在2022年推出AR头戴装置,预测苹果的AR头戴装置配备2个索尼提供的4K Micro OLED显示器,对运算能力要求显著高于iPhone,故需要Mac等级的处理器。
苹果的目标是10年后AR可取代iPhone,从处理器设计可看出苹果 AR头戴装置与竞争对手的最大差异:一是具备Mac (PC) 等级的运算能力;二是可独立运作,不需依赖Mac (PC) 或iPhone (手机);三是支持广泛应用而非特定应用。
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苹果iPhone在中国市场的需求出现了疲软迹象。为了提高销量,苹果主要采取了大幅降价促销的策略。虽然苹果在中国市场的需求出现了一些疲软迹象,但只要他们能够积极应对市场变化并推出有吸引力的产品和服务,仍然有机会继续保持其在中国市场的领先地位。
去年iPhone15系列最大的变动之一就是更换了Type-C接口,与安卓实现统一、兼容。苹果还同步推出了更换C口的AirPodsPro2,但基础款的AirPods却没有更新。需要注意的是,主动降噪功能大概率不会下放,因为AirPods标准版定位主打的就是舒适佩戴,但目前降噪耳机大多需要入耳式设计,即便是苹果也不能做到无感佩戴,至于半入耳式降噪的效果则远不如入耳式。
苹果备受期待的A18Pro处理器在性能提升方面似乎并未达到预期,与前代产品相比,其性能提升幅度可能仅约为10%。这一消息引发了业界的广泛关注和讨论。随着苹果芯片技术的不断发展,我们期待能够看到更多突破性的性能提升和功能创新。
iOS17.4在欧盟开放侧载功能,为了遵守《数字市场法案》,苹果后续还会对iOS进行新的调整和改动。苹果公司在DMA合规报告中提到,未来iPhone用户将会非常容易地把数据从iPhone迁移到非苹果手机上,这意味着iPhone数据将无缝传输到安卓手机上。业内人士指出,欧盟《数字市场法》的核心目标是结束大平台的垄断行为,相关巨头旗下的应用程序能够与竞争对手互操作”,这意味着这些企业需要开放应用程序的接口,与其他应用程序进行交互,方便用户使用。
苹果正式发布了iOS17.4版本的升级,这次更新的安装包大小约为1.7GB。尽管苹果在更新日志中并未提及,但经过测试发现,在此次更新中,苹果公司为国行iPhone的自带地图功能增加了离线下载选项。如果开启“优化储存空间”的功能,则系统将自动删除一段时间内未使用的任何离线地图以释放储存空间。
根据美国商标和专利局消息,苹果公司一项关于iPhone相机的专利曝光。根据专利表示,该公司会根据场景中识别出的目标区域,引入了基于相机闪光灯模块的空间调整照明曲线目标是消除或减轻相机的红眼效应”。闪光灯控制器被配置为确定包括用户眼睛在内的用户面部的一部分位于照明区域内,从多个发光器中选择与眼睛部分相关联的第一组发光器,并从多个发光器中选择与眼睛部分周围区域相关联的第二组发光器,从减轻相机的红眼效应”。
上周苹果推送了iOS17.4正式版,允许欧盟用户通过第三方应用商店下载安装应用程序,俗称侧载”。针对欧盟用户,苹果进一步调整了侧载功能,用户不仅可以从第三方应用商店下载应用可以从网站下载安装应用,这意味着iOS在欧盟的侧载方式跟安卓完全一样了。按照苹果的规定,能够在自家网站分发App的开发者必须连续两年是Apple开发者计划成员,并且做到其应用在欧盟iOS的安装量超过100万次,同时要承诺遵守苹果的要求,公开自己的数据收集政策。
去年11月iPhone15双11最后两小时降价”登上微博热搜,苹果随意降价背刺了国内用户。按照当时用户的反馈,苹果官方旗舰店双11”违背承诺”,iPhone15最后两小时又降价200-300元,让提前买的用户非常不爽。还有网友表示,谁说的电子产品买完不能降价的,这个没有先例吧,所以苹果不赔也没什么问题吧,大家怎么看?
生成式AI走向大众市场的关键时期已经到来。2月16日,OpenAI推出了堪称“王炸”的文生视频大模型Sora,AI军备竞赛的战场加速向多模态转移,这意味着相比寻常LLM更为丰富的场景与机会。商业化的终局导致AIPC与AIPhone的发展已经开始进入相互角力的垃圾时间小美的创业公司更能代表生成式AI的创新与未来。
苹果公司即将推出的iPhone16系列手机引起了广泛关注。这款手机的摄像头组件采用了垂直排列设计,与现款iPhone15系列的对角线排列不同。我们期待着苹果公司能够在下一代iPhone上带来更多的创新和突破。
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Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记,然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后,通过给定历史上下文采样多个未来轨迹,获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。
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AutoDev是微软推出的一款AI程序员工具,可根据用户设定的目标自主生成、执行代码等任务,无需人工干预。它基于GPT-4模型,并采用多Agent协作机制,在HumanEval测试中,代码生成任务Pass@1达91.5%,测试生成任务Pass@1为87.8%,性能均超过GPT-4基线30%以上。AutoDev旨在提高开发效率,降低编程门槛。
Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。
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LLM4Decompile是一个开源项目,旨在创建并发布第一个专门用于反编译的LLM(大型语言模型),并通过构建首个专注于可重编译性和可执行性的反编译基准测试来评估其能力。该项目通过编译大量C代码样本到汇编代码,然后使用这些数据对DeepSeek-Coder模型进行微调,构建了评估基准Decompile-Eval。
Cerebras Systems宣布推出其第三代5纳米晶圆级引擎(WSE-3),这是一款专为训练业界最大AI模型而设计的芯片。WSE-3的性能是前代产品WSE-2的两倍,同时保持相同的功耗和价格。该芯片基于5纳米工艺,拥有4万亿晶体管,通过900,000个为AI优化的计算核心,提供125 petaflops的峰值AI性能。
GenAudit 是一个旨在帮助校验大型语言模型(LLM)在文档支持任务中的响应的工具。它可以建议对LLM响应进行编辑,通过修正或移除未被参考文档支持的声明,并且为看似有支持的事实提供参考证据。GenAudit 通过训练模型执行这些任务,并设计了一个交互式界面向用户展示建议的编辑和证据。
这是一款ComfyUI的自定义采样器插件节点,实现了Zheng等人提出的基于轨迹一致性蒸馏(TCD)的采样方法。插件为ComfyUI的Custom Sampler类别增加了TCDScheduler和SamplerTCD节点。只需将其克隆到custom_nodes文件夹中,重启ComfyUI即可使用。TCDScheduler有一个特殊参数eta,用于控制每一步的随机性。当eta=0时表示确定性采样,eta=1时表示完全随机采样。默认值为0.3,但在增加推理步数时建议使用更高的eta值。该插件基于轨迹一致性蒸馏采样方法,可为AI模型提供更加平滑和一致的输出结果。