近日，一个名叫易联购”的微信小程序引发热议，报道称有许多人被该公司坑了，最后携巨款跑路。
据悉，该平台此前预售的iPhone 14系列等手机价格极低，部分产品直接比官网低2000元，吸引了很多人提前大量购买，单人数额就超过10万元。
查询发现，易联购”平台属于重庆易联购科技有限公司，今年7月28日刚刚成立，注册地在重庆渝北区龙山街道。
科创板日报”联系到了重庆渝北区市场监管部门，相关负责人称已经关注到了相关情况，已展开调查，工作人员到达现场后，在登记地址没有找到该公司。
现已跟当地相关部门做了通报，同时也对该企业设立了警示，禁止该公司变更和注销，事件在进一步调查中。
更可气的是，该平台在跑路前还公布了一份带有嘲讽意味的跑路信”，让在此平台购机的用户瞬间心塞：不仅被平台骗钱，还被平台在最后又教育了一番。
网传公告：
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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。
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。
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。
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。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
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。
iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑，仅占新激活设备的1/3，相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟，并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度，苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
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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。
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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