9月1日消息，据国外媒体报道，消息人士称，苹果iPhone 14 Pro 机型中的“叹号”形打孔可设置成“药丸”形状，将带有隐私指示器，在App使用麦克风和摄像头时显示灯光提醒。
据悉，苹果计划将iPhone Pro上的“刘海屏”改成两个独立的“叹号”形打孔区域，将容纳用于面部识别的TrueDepth摄像头系统。但可以通过软件设计连在一起，看起来像是一个长条状药丸。
从目前的测试来看，当摄像头和麦克风正在使用时，“药丸”中间就会闪现一个绿色或橙色的点，这表示提醒用户摄像头或麦克风已经被App激活。另外，用户还可在灯亮起时点击绿色和橙色的点来查看具体是哪个App在使用隐私，数据由控制中心提供，列出最近使用过摄像头、麦克风和定位功能的应用程序。
另外，有传言还称苹果还将重新设计相机App，将大部分控制按钮移至屏幕顶部。
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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。
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。
小米SU7的澎湃智能座舱有着非常丰富的生态拓展能力。小米雷军曾表示，小米SU7不仅完美匹配小米手机，更是苹果手机用户的上佳选择。至于iOS和安卓之外的第三大手机系统华为鸿蒙，尤其是即将到来的纯血鸿蒙，目前不清楚小米SU7是否支持互联。
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。
今早，大量苹果iPhone用户反馈，称苹果AppStore应用商店崩了，出现无法连接AppStore，请重试”的提示。有网友吐槽，一大早发什么疯，下个软件搞了半天我以为我账号出问题了”我以为我网坏了”重启也没用”等等。海外的苹果用户也受到了此次故障影响，目前，苹果官方暂未对此回应。
4月4日，国外科技媒体TheVerge分享了一篇关于在欧洲安装第三方应用商店Mobivention的体验的文章。作者坦言整个过程并不轻松。考虑到苹果公司在用户体验设计方面的历史功绩，很难将其看作该公司试图消耗人们精力、劝阻他们继续使用AppStore的一种手段。
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。
从yankodesign公布的iPhone16系列模具渲染图来看，标准版似乎是对经典iPhoneX设计的一次创新演绎，被形象地称为“iPhoneX灵动岛版”。在外观设计上，iPhone16与iPhoneX最为相似的地方在于摄像头的排列方式，然它们之间的显著差异则体现在屏幕上。这款芯片不仅将带来前所未有的性能提升，更有望让iPhone16成为苹果历史上性能最为强悍的标准版机型。
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。
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。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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