据知名爆料人 @Tech_Reve 披露，苹果iPhone 15 Pro Max已经定版，主要升级了3nm的A17仿生处理器和8GB RAM，而屏幕和主摄像头则延续了上一代的设计。不过，这款新机在细节方面有所改进，如新增Type-C接口，满足了很多用户的需求。
此外，iPhone 15系列全部支持灵动岛，其中iPhone 15 Pro Max有望独占潜望式长焦镜头，最高可实现6倍光学变焦。由于镜头凸出，可能会对用户手感造成一定影响。据悉，iPhone 15系列还进行了尺寸微调，整体更加圆滑，握持手感更佳。此外，有消息称，iPhone 15 Pro将采用钛合金材质，而不是不锈钢材质。除此之外，其他方面基本不变。
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iPhone15系列手机正式发布，但令人惊讶的是，仅仅在发布后的两个小时内，就已经出现了降价的情况。iPhone15和Plus的库存相当充足，价格也全面低于官方网站的价格。现在去官网可以选择在今天进行线下取货。
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。
苹果高端机型iPhone15ProMax的维修团队iFixit进行了拆解。这款手机的整体内部设计与iPhone14ProMax相似，但采用了全新设计的中框，使后玻璃面板更加容易拆卸。然，iFixit给iPhone15ProMax的综合评分只有4分，的主要原因是苹果iPhone需要部分零件进行配对，对用户自主维修和独立维修店的便捷性造成影响。
苹果官网上的iPhone15系列预订数据显示，iPhone15ProMax的预订需求最为强劲，预计送达时间也比另外三款手机要长。知名苹果产品分析师郭明錤透露，iPhone15ProMax在生产上面临挑战，导致供应不足。这款手机的起售价更高，更大的需求意味着苹果的营收将得到提升，推动业绩增长。
iPhone15系列将于9月22日正式开售，届时，预售抢到首批的同学最快当天就能拿到新机。在后台发现了iPhone15ProMax的跑分数据，此次跑分基于安兔兔评测V10版本，综合成绩为1641883分。A17Pro晶体管数量从160亿个增加到190亿个，拥有6核心CPU、16核心神经网络单元与6核心GPU，首次支持硬件级光线追踪。
iPhone15系列新机，即使作为全球领先的智能手机制造商，仍然无法避免出现产品问题。一些iPhone15Pro用户反映，手机显示屏与边框之间存在对齐差一些用户还发现油性的手指导致钛合金边框变色。根据有关清洁iPhone的官方支持文档，用户可以使用微湿、无毛絮的布擦拭iPhone来恢复其原来的颜色。
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”。
苹果最新发布的iPhone15Pro在性能上搭载了A17Pro芯片，但还有一个引人注目的功能是4KProRes视频录制。需要注意的是，128G版本的iPhone15Pro与前代产品一样，只能录制每秒30帧的1080pProRes视频。因为日常生活中使用的软件已经占用了大量空间，很难再腾出足够的空间来保存这么大的视频。
IGN资深编辑泰勒莱尔斯近日对苹果三位高管进行了采访。三位苹果高管提供了有关该公司将iPhone15打造成世界上最好的游戏机”的计划的更多细节。Sandmel认为iPhone将成为最好的游戏机”，没有之一。
苹果iPhone15系列销售均低于预期，虽然9月15日仍是全民哄抢，官网几度崩溃，但很多都是黄牛”，真正自己用的只是一部分。9月22日，iPhone15系列正式发售。其实是苹果服务器每周日例行维护，现在已经恢复，可以正常退货了。
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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