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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。
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。
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。
从iPhoneX开始，苹果就使用了不锈钢中框，高亮的金属材质受到了很多用户的欢迎。去年苹果在iPhone15Pro系列上首次引入了钛金属中框，告别了高亮设计，将中框打造成类似磨砂、拉丝的效果。按下去是拍摄，左右滑动还能实现变焦功能，增强了影像体验。
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。
日前，X”平台有网友晒出第三方iPhone16Pro保护壳。手机壳右侧电源键下方有一个预留的开孔，形状类似于Type-C，但尺寸更大。iPhone16Pro系列将搭载A18Pro芯片，台积电3nm工艺打造，性能将进一步升级。
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。
苹果已经宣布WWDC2024将于美国太平洋时间6月10日-6月14日举行，将发布新一代iOS18、iPadOS18等系统。Macrumors还曝光了将首发预装iOS18的iPhone16系列新信息。iPhone16/Plus则如此前传闻一样，后置摄像头改为竖置双摄，静音拨片也统一成实体按钮，右侧也和Pro版一样新增了拍照按键，其他方面基本不变。
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。
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。
DuckDuckGo AI Chat 是一种私密聊天服务，它利用先进的人工智能技术提供对话式的交互体验。该服务特别强调用户隐私的保护，不会保存用户的对话内容，也不会利用对话内容进行AI训练。它支持OpenAI的GPT-3.5和Anthropic的Claude聊天模型，为用户提供多样化的回复选项。此外，该服务还通过与模型提供商的协议进一步保护用户隐私，限制了他们对匿名请求数据的使用，并要求在30天内删除所有接收到的信息。
Outfit Anyone 是一个客户端程序，调用接口进行虚拟试穿。该模型不开源，固定且不能上传或修改，仅支持用户上传自己的服装。
Suno API是一个基于Python和Streamlit的非官方Suno AI客户端，目前支持音乐生成和获取音乐信息等功能。它具有内置的维护和激活功能，无需担心令牌过期问题。用户可以设置多个账户信息以供保存和使用。此外，它还支持多语言，如中文、英文、韩语、日语等。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
PaddleBoat是一个销售准备平台，它通过提供人工智能角色扮演来帮助销售代表提高他们的销售技巧。该平台可以定制角色扮演以匹配买家人物画像，消除拨打电话时的焦虑，同时不浪费潜在客户。它还提供自动电话反馈，包括对异议处理、最佳呼叫实践和每次角色扮演中改进领域的洞察。此外，PaddleBoat能够加速销售卓越，通过实时洞察发现团队的优势和弱点，实施最佳实践，并培养更强的团队呼叫文化。它还最小化了销售代表的上手时间，轻松地将剧本转换为引人入胜的培训程序，创建课程、维基和互动视频，确保代表们准备好赢得交易。
Clik 是一款专为活动照片分享设计的应用程序，它将手机转变为数字一次性相机，允许用户在无需下载完整应用的情况下，与朋友实时共享照片。该应用通过AI技术，帮助用户快速找到自己参与的照片，并通过应用内链接和定制QR码简化了现实生活中的分享过程。Clik 适合各种社交场合，如聚会、婚礼等，帮助用户捕捉和保存美好记忆。
Image to text是一个免费的在线工具，它能够从多种图片中提取文本。这项技术对于数字化办公文档、社交媒体内容的整理以及报纸等印刷媒体的电子化非常有用。它主要的优点包括操作简便、处理速度快以及完全免费。
LLM Price Check是一个在线工具，它允许用户比较和计算不同大型语言模型（LLM）API的价格，这些API由领先的提供商如OpenAI、Anthropic、Google等提供。该工具可以帮助用户优化他们的AI预算，通过比较不同模型的价格和性能，用户可以做出更明智的选择。
suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。
多平台AI艺术生成器是一个集成了多个AI艺术生成平台的在线工具，如MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等，为用户提供了丰富的艺术创作选项。它通过简单的操作流程，允许用户选择不同的AI平台和模型，设置分辨率，输入提示语，并生成艺术作品。该产品的主要优点在于其便捷性、创意性和多样性，它不仅适用于专业设计师寻找灵感，也适合普通用户进行个性化艺术创作。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面上提供。
免费AI绘画提示词聚合工具是一个为艺术家和设计师提供灵感的平台，它聚合了适用于多个AI绘画平台的提示词，帮助用户快速生成创意图像。该工具每天更新，确保用户能够获得最新的创意提示，从而激发创作灵感。
Free AI Anime Filter Online 是一个在线动漫滤镜工具，利用先进的AI技术将用户上传的照片转换为动漫风格的图像。该产品以其高度的定制化选项、用户友好的界面、高质量的转换效果、实时转换能力和快速处理速度而受到用户的喜爱。它不仅适用于个人娱乐，还能提升数字艺术作品和社交媒体内容的吸引力。
Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。
流畅阅读（FluentRead）是一款基于人工智能翻译引擎的浏览器插件，它能够将网页上的文字翻译成任何语言，支持快捷键翻译、滑动翻译等多种翻译方式，并具备翻译缓存与回译功能。该插件采用TypeScript + Vue3 + Element-Plus + WXT框架编写，支持编译成可安装在绝大多数浏览器的插件。它的重要性在于为非母语读者提供流畅的阅读体验，减少语言障碍，提高信息获取效率。
Assista是一个革命性的技术公司，通过先进的AI助手转变数字化时代的生产力。该平台能够通过简单的文本或语音消息执行端到端的讨论和任务，类似于Siri，但具有跨多个生产力应用集成的能力，如Google、HubSpot、Notion、Trello和Slack。
必剪 Studio 是一款数字分身工具，支持形象驱动和音色定制。用户可以定制专属数字分身，用于配音、口播等场景。产品背景为解决用户在音频制作中个性化需求的问题，定位于提供便捷的数字分身创作工具。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
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