中关村在线消息:近日,外媒曝光了iPhone 14系列的包装盒,该包装盒的亮点是印有2TB字样,iPhone 14系列可能支持最高2TB储存版本,大家觉得用得上吗?我是用不上。
今年发布的iPhone 13系列最高支持1TB储存,售价为11999元,2TB将会再破新高。此前有消息称,苹果将会升级4800万像素相机,近年来流行手机拍电影,对于经常手机摄影的朋友或是手机电影导演来说,大储存手机更方便一些。
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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。
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。
今日网络上流传出iPhone16系列的机模,祖传4年的斜向相机排列方式终于变样了。从图片中我们可以清楚的看到,iPhone16标准版和Plus版本的两枚镜头已更换为居左纵向排列,类似于2019年发布的iPhone11系列,只不过相机模组的底座没有此前那么大。预计iPhone16Pro将配备6.3英寸的显示屏iPhone16ProMax将配备6.9英寸的显示屏。
苹果公司正在考虑采用台积电的2nm制程芯片来生产其下一代iPhone17系列手机。这款新型芯片将被应用于未来推出的高端型号,预计将在2025年底开始量产,并逐步推进小规模生产。对于这些传言,我们还需要耐心等待苹果公司在发布会上公布更多关于iPhone17系列的信息。
今天上午小米汽车公布了SU7的第四款配色霞光紫。随后小米手机官微也转发称,今晚7点小米14系列也会有特别惊喜,预计会是全新的限量定制色。性能则是标配第三代骁龙8处理器,并且配备LPDDR5x8533Mbps高频内存、UFS4.0闪存。
今天iPhone16的最新高清渲染图被曝光出来,展示了新款的外观设计。新机虽然依旧是双摄,但排列方式却更换为竖排,重回iPhoneX时代。通过识别下压力可以实现两段式操作,轻按对焦、重按拍照,同时还能通过左右滑动来变焦,不过在没有潜望长焦的标准版上实际效果会稍差一些,Pro版会相对更实用。
微软推出了一款名为Phi-3系列的小型AI模型,该模型在AI领域引起了广泛关注。Phi-3系列中的Phi-3-mini模型,仅拥有3.8B参数,却在多项基准测试中超越了拥有8B参数的Llama3模型。微软的这一举措在开源社区中引起了热烈讨论,许多网友认为这给OpenAI带来了压力,需要OpenAI尽快推出GPT-3.5的后继产品以维持其在AI领域的领先地位。
苹果已经宣布WWDC2024将于美国太平洋时间6月10日-6月14日举行,将发布新一代iOS18、iPadOS18等系统。Macrumors还曝光了将首发预装iOS18的iPhone16系列新信息。iPhone16/Plus则如此前传闻一样,后置摄像头改为竖置双摄,静音拨片也统一成实体按钮,右侧也和Pro版一样新增了拍照按键,其他方面基本不变。
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CharAI是一个创新的AI角色创作平台,它利用先进的人工智能技术,帮助用户快速创建和定制个性化的虚拟角色。该平台的主要优点在于其高度的灵活性和易用性,用户可以轻松地调整角色的外观、动作和表情,以满足不同的设计需求。CharAI的背景信息显示,它是由一群对AI和角色设计充满热情的专业人士开发的,旨在为用户提供一个简单、高效的创作环境。目前,该平台的价格定位尚未明确,但考虑到其创新性和潜在的市场价值,可能会有一定的收费模式。
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型,它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围(5 - 20),并具有很好的正交风格,可以轻松结合创造新风格。此外,该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色,即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
Instant Refactor 是一款编程辅助工具,旨在帮助开发者提高代码重构的效率。它通过自动化的方式识别代码中的模式,并提供重构建议,从而减少手动重构的时间和精力消耗。该工具支持多种编程语言,具有用户友好的界面,可以帮助开发者更快地进行代码优化和维护。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架,它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势,实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势,同时通过人类反馈学习进一步提升了性能,并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能,特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型(LLMs)训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核,实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU,包括NVIDIA、AMD和Intel,并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案,包括免费版、Pro版和企业版,以满足不同用户的需求。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。