日前有报道称京东方获得了苹果的订单，将为iPhone 15供应OLED屏，不过也消息称因遭遇眼下席卷全球的芯片短缺危机，苹果供应商京东方在生产OLED面板方面遭遇问题。
对于缺芯影响苹果iPhone OLED面板供应的问题，第一财经报道称，京东方相关工作人员表示，虽然暂不清楚此事，但是从目前供应链安全角度考虑，如果出现不稳定因素，将会做出灵活调整。
此前报道称，京东方则已经明确拥有打孔屏幕的开发和制造记录，然而，其OLED技术不如南韩面板厂。
京东方也在苹果要求下致力于发展LTPO TFT OLED面板，然而最快要到2023年才会量产，这代表向苹果的面板供应短期内可能仍局限在非Pro的机款。
去年12月，京东方发布了号称中国半导体显示领域的首个技术品牌，包括三大子品牌：高端液晶显示技术ADS PRO、高端柔性显示技术f-OLED、高端玻璃基新型LED显示技术-MLED。
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苹果iPhone的销售低迷为三星电子和中国智能手机企业提供了一个机会。这两家公司都在增加其智能手机和OLED的库存。当前中小型OLED和智能手机市场受到了苹果iPhone销售低迷、三星电子和中国智能手机企业库存储备等因素的影响。
LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板，并于本月开始量产这款31.5英寸的面板，以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用，使得用户可以根据游戏或应用的需求，轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是，LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板，从27英寸到45英寸不等，这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额，满足更多不同需求的用户。
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
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。
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。
受地震影响，台积电的几个关键生产基地遭受中断。台积电N3晶圆厂的生产设施遭到地震破坏，横梁和立柱出现了断裂，导致生产工作完全停止。苹果即将发布新品iPadPro、iPadAir等产品，其中新款iPadPro搭载苹果M3系列芯片，这颗芯片采用3nm工艺制程，由台积电独家代工生产，由于台积电芯片生产中断可能会导致苹果推迟发布会。
快科技4月24日消息，据国内多家媒体报道，知名主播一条小团团”确认被捕，有知情人士称小团团”也是因涉嫌大额赌博，且与斗鱼CEO陈少杰案有关。对于网友关注的小团团导航语音包是否会下架这一问题，有媒体咨询高德地图，客服表示目前还不清楚是否会下架，已经将此情况反馈记录。据了解，一条小团团曾是斗鱼《绝地求生》女主播，凭借着萌萌的奶音唱歌配音风格、爱碎碎念、0智商大脑洞，很快就开始走红。在2020年9月11日，小团团导航语音上架高德地图，并迅速成为高德地图最受欢迎的导航语音包之一。截至目前，高德地图上的小团团语音仍可以
日前，发现石油”我这里发现大量石油”等评论在短视频平台火了，在很多视频下都会有满屏的发现石油”。事情起因是有网友在评论区发送评论我发现大量石油”，结果iPhone就会自动打开手机定位。有网友表示：严重怀疑相信这玩意儿的，和那会儿QQ空间转发马化腾生日的是一群人”这种东西能有人信，我就不理解了，真的是营销号说啥是啥，完全不用脑子分辨真假的”等等。
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。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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