iPhone 15系列将在本月底开始投产，设计已经定版了，而在此次的iPhone 15系列中最强的iPhone 15 Pro Max带来了众多独享配置，但售价也更贵了。最新爆料称其起售价将提高到1199美元（约8547元人民币），而前代是1099美元，国内的起售价可能高达12000起。
该机在保持4800万像素主摄不变的基础上，还加入了潜望式长焦镜头，让iPhone终于赶上同时代的安卓高端旗舰。与安卓通常都是3-5倍的光学变焦不同，iPhone 15 Pro Max最高能实现6倍的光学变焦。
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苹果iPhone15系列手机于上周五开放预售，并于9月22日正式发售。安兔兔最近发现，在iPhone15ProMax的跑分数据上，该款新机的综合得分达到了1641883分。iPhone15ProMax还首次支持实时硬件级别的光线追踪技术。
一位维修店主将iPhone15Pro128GB扩容至512GB，成功开机。目前在电商平台上，第三方提供了类似的扩容服务。重量比上代轻了接近20克，底部从直角改为弧形，手感更好。
三星W24在京东自营店开启预售，售价是15999元，这是三星最高端的折叠屏机型，比iPhone15ProMax顶配版还要贵2000元。作为新一代W系列折叠屏，三星W24进一步探索了高端陶瓷的制造工艺，背板色彩升级为更加温和、摩登且大气的高级纳多灰，与金色的心系天下”徽标、亮丽璀璨的金色边框相得益彰，带来了温润质感和优雅色彩，辨识度拉满。三星W24支持新一代SPen，笔身更纤巧，便于随身携带，随时提供卓越书写体验，将飞扬文采展现于沉浸式屏幕视野之上。
苹果iPhone15系列手机正式开启预售在正式发售之前，安兔兔曝光了iPhone15ProMax的跑分数据。iPhone15ProMax的综合成绩为1641883分，其中CPU成绩为392643分，GPU成绩为587734分，MEM成绩为306164分，UX成绩为345342分。iPhone15Pro/ProMax两款机型搭载A17Pro处理器iPhone15/15Plus则搭载iPhone14Pro同款A16处理器。
库克晚间抵达成都，并在其微博上分享了使用iPhone15ProMax拍摄的安顺廊桥照片。他还参观了成都的AppleStore，与众多粉丝进行了互动。杰富瑞的分析师EdisonLee等指出，目前华为已成为中国地区最畅销的智能手机制造商之一，并预计这一趋势将延续到2024年。
iPhone的售价可谓是一路飙升，苹果却对自己的产品定价信心满满。苹果发布了四款机型，其中顶配iPhone15ProMax起售价9999元，最高配置1TB版本高达13999元，被许多人戏称为“史上最贵苹果手机”。毕竟在这个价格区间内，苹果的确是一骑绝尘的存在。
iPhone15系列的充电速度引发了用户们的热议。数码博主更新了一项针对iPhone15系列充电速度的排行榜，并对iPhone15标准版、15Pro、15ProMax三款机型的完全充满时间进行了测试。他补充道：“iPhone151小时左右就达到了80%的充电量剩余的20%则需要更多的时间来完成，充电模式也更加耗时。
华为Mate60系列和iPhone15系列纷纷问世。怒喵科技创始人，不断在微博上发布YouTube视频进行评测。李楠解释称，如果苹果3nm工艺的解决方案也无法解决散热问题，那么增加散热面积或者贴纸等方式就失去了意义。
知名数码博主“肥威”公开了iPhone15ProMax的相机代码。从泄露的信息来看，iPhone15ProMax的后置主摄与前代机型14ProMax保持一致，搭载4800万像素的索尼IMX803CMOS，1/1.3英寸感光单元，1.22μm单像素，24mm等效焦距，并支持二代位移时光学防抖。值得一提的是，iPhone15ProMax是迄今为止变焦范围最广的苹果手机。
苹果公司发布了iPhone15系列的新款智能手机，并开始了预售。在正式发售前，安兔兔后台发现了一款名为iPhone15ProMax的跑分数据。这款手机更新的细节相比华为Mate60系列，更像是“无关痛痒”的小变化，通俗的说，就是“挤牙膏”似的更新。
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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。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
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