站长之家(ChinaZ.com) 8月20日消息:苹果公司今天宣布延长了对出现听筒相关声音问题的iPhone12和iPhone12Pro机型的服务计划。
据苹果公司称，该计划现在涵盖受影响的iPhone12或iPhone12Pro设备，在该设备首次零售后长达三年，而此前最长为两年。一年的延长期适用于全球。
苹果公司在2021年8月启动了这项服务计划，此前该公司确定，由于听筒模块上的某个组件可能会发生故障，「非常小比例」的iPhone12和iPhone12Pro设备可能出现声音问题。这个问题可能导致听筒在打电话时无法发出声音。
据苹果公司称，受影响的设备在2020年10月至2021年4月期间生产，该计划不适用于iPhone12mini或iPhone12Pro Max。
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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。
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。
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。
苹果正与OpenAI合作，旨在为iPhone开发生成式人工智能产品，以提升其人工智能功能。苹果近年来在人工智能领域的野心似乎有所减退。这意味着用户未来可能会在iPhone上看到更加智能、具有创造性的功能和体验。
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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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。
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