赶在今晚的苹果秋季新品发布会前，CEO库克和大中华区董事总经理葛越纷纷更新微博动态。
库克写道期待闪耀的苹果发布会（Looking forward to a stellar Apple event?）”，并配发了Apple Park落日晚霞下的照片。
苹果大中华区董事总经理葛越女士则是晒出超前瞻”海报，并提醒大家前往官网收看，届时将提供中文字幕支持。
不过，在留言区，网友评论被顶在较前的均为希望不要涨价”。
不出意外的话，苹果今晚将发布四款iPhone 14系列机型，配置方面的主要看点包括4nm A16处理器、LPDDR5内存、4800万超广角主摄、更大的电池容量等，外形方面的主要看点是Pro/Pro Max的感叹号双开孔，新功能看点则有iOS 16息屏显示、卫星连接等。
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12-20
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。
苹果官方回应iPhone闹钟不响问题消费者关注焦点过去几周，许多iPhone用户在社交媒体上反映遇到了闹钟不起作用的问题。针对这一问题，苹果公司表示已引起重视，并正在积极解决。这也对苹果公司提出了更高的要求，以确保其产品能够满足消费者的需求。
今天，话题调休”冲上微博热搜第一名，与调休相关的话题iPhone闹钟不会识别调休”也上了微博热搜。清明假期结束后，今天虽然是星期日，但由于调休安排，今天也是工作日，使得本周需要连续工作6天。值得一提的是，下一个节假日是劳动节，从5月1日至5月5日，共放假调休5天4月28日和5月11日则需要正常上班。
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。
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。
苹果公司在其官方“iPhone的重要安全性信息”支持页面发布了一则重要警告，强烈建议用户在充电时避免将iPhone置于枕头或身体下方。该警告明确指出，用户在睡眠时切勿睡在已连接电源的iPhone、电源适配器或无线充电器上，更不应将它们放置在毯子、枕头或身体下方。用户在使用iPhone进行充电时，务必遵循安全规范，确保自身和他人的安全。
根据最新提交的监管文件显示，苹果CEO蒂姆库克在4月1日至4月2日的两天内抛售了大量苹果股票，总额接近2.4亿元。这样的抛售行为可能向市场传递了一种负面信号，让人们开始怀疑公司未来的发展前景。华为在过去一年在高端市场的强势表现与苹果iPhone的断崖式下滑形成了鲜明对比，这令苹果的股东们感到担忧不已。
iPhone在中国市场的吸引力逐渐下降，这也是苹果持续降价的主要原因之一。在整体智能手机增长放缓的背景下，降价已成为常规促销手段，苹果也不例外。华为手机的市场份额迅速增长，同比增长高达69.7％，整体份额已达15.5％，即将超过苹果的15.7％。
分析师普遍指出，苹果在中国市场的黄金时代已经成为过去，iPhone的吸引力明显下降，这一趋势也反映在其销售量上。苹果iPhone在2月份的销量同比下降了4%，主要下降集中在美国、印度和中国市场。由于消费者支出放缓和华为等本土品牌的竞争加剧，苹果在中国市场的主导地位正面临着严峻挑战。
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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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