据外媒报道，在圣诞节日益临近之际，苹果公司却遭遇了一场噩梦”。由于零部件短缺，苹果的iPhone和iPad遭遇了十多年来的首次停产。
报道称，苹果在今年9月和10月的iPhone 13产量较其目标差了大约 20%。苹果被迫将 iPhone 13总产量目标从最初的9500万部下调至8300万至8500万部。
此外，零部件短缺不只影响了iPhone 13。过去几个月里，老一代 iPhone的产量预期也下降了大约 25%。苹果今年的目标是总计生产 2.3 亿部 iPhone，零部件短缺导致苹果距离这一目标还差大约1500万部。
尽管零部件短缺，产量未能达到目标，但苹果仍在向其合作伙伴施压，要求在12月和1月加速 iPhone 的生产。苹果已告知供应商在11月、12月和1月重新加快iPhone的生产”。
几位直接了解情况的知情人士称，在2月中国春节过后，生产新iPhone的需求将减弱并进入传统淡季。
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12-20
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。
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。
长久以来，iPhone一直能够显示电池容量信息最新的iPhone15系列更进一步可以显示电池循环次数，使用户能够直观地了解手机电池的健康状况。最新的爆料显示，苹果计划将这一功能移植到iPad上。iOS17.5测试版已经同步上线，欧盟地区开发者可以通过网页侧载App，这是苹果为欧盟用户提供的全新应用下载渠道。
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。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
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。
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。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
今天，苹果公司更新了其公开的古董和过时产品列表，其中包括一些较旧的iPhone和iPad型号。苹果宣布iPhone6Plus已被全球范围内列为过时，这表示苹果专卖店和授权服务提供商将不再提供维修或其他硬件服务。iPhone8和iPhone8Plus也被列为复古产品。
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Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
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。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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