iPhone用上USB-C接口比预想的要早一些，新的爆料称iPhone15将全系升级成USB-C接口，不过你可别高兴得太早，因为标准版的两款机型再次被阉割了。
苹果知名分析师郭明錤表示，iPhone15将进一步区别对待，其中Pro系列机型会采用USB3.0协议，而标准版机型则继续使用USB2.0协议。也就是说，iPhone15和iPhone15Plus将采用USB2.0的速度，而iPhone15Pro和iPhone15Ultra才会采用USB3.0速度的接口。
一份文件中表示，新款高端iPhone2h23（2023财年下半年）的有线传输速度可能会得到显著提升，这有利于高速传输IC设计行业的增长，苹果现有供应商有望成为主要受益者。
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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。
近日有爆料着提前晒出了iPhone16系列四款机型的机模对比图，展示了新一代产品的尺寸和外观设计。新款依然延续了前代的序列，分别是iPhone16、iPhone16Plus、iPhone16Pro、iPhone16ProMax。这样的改动是为了能实现空间视频录制，在横向握持的时候让主摄和超广角处在同一水平线上。
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。
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。
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。
【新智元导读】传说中要取代智能手机的首款AI硬件AiPin，在万众瞩目中面世了!然大家试用后，给出了一边倒的差评:操作复杂学不会，3分钟后过热关机，太慢、太笨、没反应，室外压根看不清……看来，智能手机要被淘汰得再等一阵子。万众瞩目的ChatGPT版iPhone，终于面世了!最近，铺天盖地都是对AiPin的讨论声。但他是绝对不会花700美元购买AiPin的，更不用说每月支付24美元的订阅费，以及T-Mobile的数据服务了。
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。
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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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