12月8日，天风国际分析师郭明錤发布最新研报，曝光了数款苹果即将发布的新品，包括想新款iPhone SE、新一代Apple Watch等等。
郭明錤在研报中指出，苹果将于2022年上半年发布新款iPhone SE，采用4.7英寸屏幕，配备3GB内存。
2022年下半年，新一代Apple Watch将于大家见面，包括Apple Watch 8、新款Apple Watch SE与极限运动版本。
2022年第四季度，苹果将推出AirPods Pro 2，主芯片可能将有明显升级。
近日，市调机构Counterpoint Research的发布的最新报告显示，苹果在2021年10月超越vivo，成为中国市场最大的智能手机厂商，这是自6年以来的首次。
TrendForce集邦咨询发布的最新报告显示苹果第三季发布iPhone 13系列四款新机，该季生产量5150万部，季增22.6%，位居全球第二。
产品规划方面，2022年苹果除了维持下半年四款新机发布外，第一季底将推出第三代iPhone SE，可视为中端5G手机市场的一大利器，预估将在明年贡献2500万至3000部。
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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。
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。
根据目前的进展，预计苹果最快将于明年推出iPhoneSE4手机。最新曝光的消息显示，iPhoneSE4将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。苹果不太可能定价过低，参考前代的售价，因此预计iPhoneSE4的起步价至少为3500元以上。
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。
根据消息源NguyenPhiHung的最新发布，苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh，并未提及具体数值；关于续航表现，在目前还没有更多信息可以透露给大家。
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。
苹果公司计划最快于2023年推出新款iPhoneSE4手机。这款手机将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。关于售价方面，考虑到苹果产品的定位以及目前市场上同类产品价格情况，在预期范围内的合理定价可能是起步价3500元以上。
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。
今年的iPhone16Pro起步存储提升至256GB，且售价可能维持999美元不变。这一变化与去年的iPhone15Pro系列有所不同，其中iPhone15Pro的起步存储为128GBiPhone15ProMax则是256GB起步，iPhone16Pro将两者拉到了同一水平线上。据国外科技媒体MacRumors报道，iPhone16Pro和iPhone16ProMax预计将有30处改进和优化，这些改进将涵盖硬件、软件、摄像头、电池等多个方面，为用户带来更加出色的使用体验。
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。
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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。
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