iPhone 14系列正式发布,iPhone 14 Pro和14 Pro Max也有着全新的配色暗紫色诞生,远峰蓝正式成为历史,但除了暗紫色,其它两款颜色也有变化。
上一代iPhone 13 Pro的石墨色(俗称深空灰),如今也变成了更深的“深空黑色”。
同时,同样是金色,iPhone 14 Pro好像更偏黄一些,而iPhone 13 Pro则更偏红。
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iPhone 14系列正式发布,iPhone 14 Pro和14 Pro Max也有着全新的配色暗紫色诞生,远峰蓝正式成为历史,但除了暗紫色,其它两款颜色也有变化。
上一代iPhone 13 Pro的石墨色(俗称深空灰),如今也变成了更深的“深空黑色”。
同时,同样是金色,iPhone 14 Pro好像更偏黄一些,而iPhone 13 Pro则更偏红。
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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。
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。
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。
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。
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。
根据产业链消息,台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺,考虑到量产要等到2027年,iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
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。
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。
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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