苹果供应商开始在印度生产AirPods零部件,消息称产出的并不是核心硬件以及电子元器件,而是外壳。
随后生产的AirPods 外壳 (塑料外壳) 运往中国和越南,并且完成组装,不过按照这种速度来看,后续 AirPods 的组装工作也将拓展到印度和东南亚等地。
早在去年10月就有消息称,苹果已经在重新选择外壳的供应商,将部分 AirPods 和 Beats 耳机的生产转移到印度。
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苹果即将在今年晚些时候推出一款价格更为亲民的AirPods耳机,这一消息来自于供应链分析师JeffPu的透露。这款新耳机将由富士康的子公司负责制造,并率先在印度的工厂进行组装工作。还透露出可能将增加一项与健康相关的新功能。
供应链分析师JeffPu透露,科技巨头苹果正计划在今年晚些时候推出备受期待的低价版AirPods耳机。这一消息引发了市场的广泛关注,显示出苹果在扩大生产规模、拓展市场覆盖以及优化成本控制方面的积极态度。这一改变不仅符合当前充电技术的发展趋势,也有望为用户带来更加便捷和高效的充电体验。
苹果公司宣布将对现有的维修流程进行改进。从今年秋天开始,部分iPhone机型将支持客户和独立维修商,使用二手苹果零件进行维修。数码产品制造商将不得再通过零件序列化”方式,来限制用户选择第三方维修服务或非原厂零部件维修。
为了给新款iPadAir让路,苹果零售店开始有针对性地减少现有iPadAir的零售库存。苹果将会在下个月召开新品发布会,推出全新iPadPro、iPadAir、ApplePencil等产品。消息称12.9英寸版iPadAir将会贵200美元,起步价是799美元,同样是Air系列的历史最高。
随着数字技术对经济贸易的影响深入,数字贸易所触及的服务模式和业态趋势愈发朝着高附加值、高技术含量、自动化定制化方向发展,全球化贸易程度也进一步加深。以跨境电商为代表的贸易新业态增长势头强劲,在我国稳外贸建设中发挥着愈发重要的作用。PingPong将继续拓展数字服务在跨境支付领域中的创新运用,帮助更多的出口卖家实现数字化协同发展。
苹果即将在5月推出iPadAir系列新品,包括10.9英寸和12.9英寸两款,其中12.9英寸将成为苹果史上最大的Air平板。第三方壳厂已经在亚马逊电商平台上架了12.9英寸iPadAir的保护壳,等待苹果新品开售。12.9英寸版本的iPadAir价格将会大幅上涨,这将成为史上最昂贵的Air平板。
4月8日,realme官方宣布将推出新的P系列手机。据realme副总裁、全球营销总裁、中国区总裁徐起介绍,P代表Power,这款新机将面向印度市场独占发售,并定位于中端市场。对于想要追求高性能和良好设计的消费者来说,realmeP系列无疑是一个不错的选择。
腾讯云与游戏《幻兽帕鲁》开发商Pocketpair达成合作,腾讯云成为该游戏的多人游戏专属服务器官方指定合作伙伴。《幻兽帕鲁》是一款火爆的游戏,玩家数量超过2500万人,Steam在线人数也屡次破纪录,导致官方服务器承载压力过大。作为官方推荐的云服务提供商,腾讯云将继续助力游戏公司专注于游戏开发和创新。
OpenAI正式启动了在印度的招聘计划,旨在早期塑造人工智能监管政策。OpenAI已经任命一位政府关系负责人,负责领导公司在印度的公共政策事务。OpenAI的战略举措恰逢其时,将有助于该公司在这一竞争激烈的市场中站稳脚跟,为其未来在印度的发展奠定坚实基础。
在欧盟的限制引流”整改要求下,苹果更新了AppStore相关条款,在欧盟支持Spotify等流媒体应用内置链接或购买按钮,引导用户进入外站购买订阅等。指定区域内的音乐流媒体应用可以通过MusicStreamingServicesEntitlements”权利,在其应用中插入链接,引导用户跳转到开发者网站,告知其购买数字音乐内容或服务的其他方式。此次处罚的重点是苹果公司的限制引流,即苹果公司阻止音乐流媒体告知消费者,在苹果应用商店之外的优惠信息、产品价格、购买方式。
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Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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