苹果的iPhone 14的三款新机已经开售两周了，随着iPhone 14系列的热销，苹果的重点将在明年即将发布的iPhone 15系列中，在今年的iPhone 14系列中有两款机型都采用了iPhone 13同款的A15芯片，而明年的iPhone 15也是如此，只有15 Rro/Pro Max才会用A17芯片，而iPhone 15和iPhone 15 Plus仍然是A16芯片。
而转观A17芯片，苹果依旧会采用台积电的工艺，而且A17将会采用3nm工艺芯片，2023年iPhone 15的3nm A17处理器备货量大约是4000万颗，目前iPhone 14 Pro和14 Pro Max的A16备货量是9000万颗，也就是说iPhone 15将会出现数量严重不足的情况，又要涨钱了。
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明年的iPhone16系列将不再区分处理器的等级，所有型号都将搭载A18芯片，这是由台积电采用N3E工艺打造的。iPhone14、iPhone15系列分别使用了A16和A17芯片，其中Pro系列的芯片性能更强，但也是台积电的N3E工艺制作的。iPhone15Pro系列中的A17Bionic是苹果第一款3nm工艺的SoC，相比现有的A14、A15和A16芯片使用的5nm工艺，它可以带来更高的性能和效率。
根据知名分析师郭明錤的透露，苹果公司计划在明年对iPad系列产品线进行升级，将采用3nm芯片。iPadPro采用了最新的M2芯片，因此郭明錤所说的3nm芯片应该指的是由台积电代工生产的M3芯片。苹果公司在这次升级中再次领先安卓市场，不仅在平板电脑领域在距离实现三年前就宣布的目标仅剩下一步之遥。
苹果iPhone15系列于9月13日凌晨正式发布，这一代产品的表现似乎有些超出外界的预料。虽然苹果在iPhone15Pro上并没有带来“A17”芯片是带来了一颗“A17Pro”芯片，但这一动力并没有带来理想的结果。这也提醒我们，在选择一款手机时，除了关注其性能和功耗之外需要对其发热等方面表现进行综合考虑。
苹果计划在明年推出新一代iPadPro，提供11英寸和13英寸两种尺寸选择，分别搭载J717和J718以及J720和J721，总计四个版本。值得关注的是，iPadPro2024将首批搭载M3芯片，该芯片基于台积电3nm工艺制程，是行业内唯一一款采用3nm芯片的平板电脑，性能可以超过安卓阵营。值得一提的是，新一代iPadPro还将同步推出全新的手写笔和妙控键盘等配件，进一步提升其在生产力工具方面的表现。
iPhone15Pro和iPhone15ProMax的GPU跑分在GFXBench5.0数据库中曝光，结果显示，两款手机的GPU跑分比前代产品最多高出30%。GFXBench是一个用于衡量手机在渲染图形密集型任务的帧数的GPU跑分库。此外，GFXBench还证实了iPhone15Pro和iPhone15ProMax配备了8GB内存基准测试结果也证实了iPhone15Plus配备了6GB内存。
苹果公司最近发布了macOSVentura13.6、iOS17.0.1、iPadOS16.7、watchOS9.6.3以及macOSMonterey12.7等更新。这些更新的推出时机十分紧俏，尤其是在iPhone15系列新机发售之前，为用户提供了很多错误修复和重要安全性更新。这些更新可能都只为了修复新版本与旧版本之间的轻微不兼容性。
iPhone15系列的Geekbench跑分成绩在博主们的晒单中引起了关注。搭载A17Pro的iPhone15系列手机在单核跑分上达到了2999，多核跑分达到了7779的新纪录。这一成绩的提升，将进一步巩固A17Pro在市场中的地位。
我以为只有那帮安卓机皇会发烫，没想到你个浓眉大眼的iPhone也翻车了！iPhone15Pro系列用上了全球唯一一颗3nm工艺芯片A17Pro，却疑似在高压力下不堪重负，能效极低，导致iPhone15Pro系列在日常使用的时候也频频过热发烫，成了火龙果”。随着骁龙8Gen3、天玑9300即将出炉，苹果自然不会在性能上自毁长城”。
据海通国际证券分析师JeffPu透露，iPhone16系列将采用台积电第二代3nm芯片N3E，标配A18处理器。与A10、A12、A13等系列不同，A18不仅具有更强大的性能成本更低，良率更高。目前尚不清楚iPhone16系列的具体功能，但可以预见，新款iPhone的性能和功能将有所升级。
iPhone15系列目前已经上市接近一周，用户大范围的上手之后也发现了一些问题，比如发热。从大量反馈来看，目前iPhone15Pro的发热非常明显，可以说是近三代最烫机型。希望苹果能意识到这个问题，在iPhone16系列上开始补足散热的缺失。
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。
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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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