最近几天，iPhone 15系列可以说是被全方位曝光，一点隐私都没有了。
包括iPhone 15，iPhone 15 Pro，iPhone 15 Plus三款新机的CAD图、渲染图都被全方位公布出来。
今天，知名博主i冰宇宙带来了最后一款机型iPhone 15 Pro Max的CAD图，展示了这款顶配机型的外观。
图中可以看到，新机相比前代几乎没有任何变化，依然是感叹号形状的挖孔屏，这是在灵动岛伪装之下原本的挖孔形态。
后摄部分依然是三摄，看起来似乎尺寸也基本没有变动，接口部分应该会统一为USB-C口。
不过需要注意的是，新机整体的尺寸倒是有一些不同，三围是159.86mm76.73mm8.25mm。
而前代iPhone 14 Pro Max三围则是160.7mm77.6mm7.85mm。
从数字来看，新款的屏幕边框可能有所收窄，厚度也薄了一些，有可能是因为新的组装结构导致。
另外，此前有多方消息称，iPhone 15 Pro Max可能会改名，精简为iPhone 15 Ultra。
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12-20
今天iPhone16的最新高清渲染图被曝光出来，展示了新款的外观设计。新机虽然依旧是双摄，但排列方式却更换为竖排，重回iPhoneX时代。通过识别下压力可以实现两段式操作，轻按对焦、重按拍照，同时还能通过左右滑动来变焦，不过在没有潜望长焦的标准版上实际效果会稍差一些，Pro版会相对更实用。
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。
从yankodesign公布的iPhone16系列模具渲染图来看，标准版似乎是对经典iPhoneX设计的一次创新演绎，被形象地称为“iPhoneX灵动岛版”。在外观设计上，iPhone16与iPhoneX最为相似的地方在于摄像头的排列方式，然它们之间的显著差异则体现在屏幕上。这款芯片不仅将带来前所未有的性能提升，更有望让iPhone16成为苹果历史上性能最为强悍的标准版机型。
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。
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。
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。
谷歌计划在2023年5月14日举行的I/O开发者大会上发布其最新款手机Pixel8a。海外科技媒体AndroidHeadline分享了多张该机的高清渲染图，包括薄荷绿、陶瓷白、曜石黑和海岸蓝四种颜色。尽管这些细节还没有得到官方确认，但我们可以期待在即将召开的发布会上了解更多关于该机的具体信息。
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。
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。
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Suno API是一个开源项目，允许用户设置自己的Suno AI音乐服务API。它实现了app.suno.ai的创建API，兼容OpenAI的API格式，支持自定义模式，一键部署到Vercel，并且拥有开放源代码许可证，允许自由集成和修改。
x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
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