站长之家(ChinaZ.com) 8月23日消息:根据显示器分析师Ross Young今天提供的显示器面板出货量和产量估计，新的6.7英寸非「iPhone14Max」的供应量可能比其他一些iPhone14型号更短缺。
在6月至9月期间，iPhone14Pro Max的面板产量份额最高，占出货量的28%。iPhone14和iPhone14Pro紧随其后，各占26%，但iPhone14Max落后，占19%。手机产量数字相似，iPhone14Pro Max占产量的29%，14Max占产量的21%。
Ross Young表示，iPhone14Max的显示面板出货量将在「9月份占据更多份额」，这表明在发布时的任何初始供应问题应该很快得到解决。
在iPhone14的开发周期中，有传言说，由于疫情和生产问题，取代5.4英寸iPhone mini的6.7英寸新iPhone14Max生产落后于计划。分析师郭明錤当时表示，供应商将加班加点赶工，这不会对设备供应的产生大的影响。
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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。
苹果正在与LGDisplay和SamsungDisplay合作开发边框缩小结构技术，并在推进新一代iPhone16Pro和iPhone16ProMax两款机型的边框进一步收窄。BRS技术的生产难度极高，目前LG和三星两家供应商的生产良率还未达到苹果公司的标准。关于报道内容，请读者保持关注最新动态。
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。
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。
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。
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。
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iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
根据最新公开的信息，美国商标和专利局近期披露了一份清单，苹果公司成功获得了一项关于折叠屏幕手机的创新专利。这项专利的核心在于引入了一种新颖的弹簧层概念，旨在显著减轻折叠屏在折叠过程中所承受的压力。这一创新设计显著提高了折叠屏设备的耐用性，为用户带来了更加可靠和耐用的使用体验。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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