iPhone 15系列的电池容量将会得到显著提升，这引发了网友的担忧，担心A17芯片功耗过高。
根据曝光的情报显示，iPhone 15的电池容量为3877mAh，iPhone 15 Plus为4912mAh，iPhone 15 Pro为3650mAh，iPhone 15 Pro Max为4852mAh。
除了电池容量的增加，还有消息称苹果将对iPhone 15系列的存储进行调整，即全系列将不再提供128GB的选项，而改为最低256GB起售。
此外，有消息人士透露，iPhone 15 Pro的外观设计与iPhone 14 Pro相同，唯一的改变是充电接口采用了Type-C接口。。
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128GB版iPhone15Pro仅支持30fps1080pProRes视频录制，256GB及以上版本支持60fps4KProRes视频录制。128GB版本iPhone15Pro外接存储设备，也能做到60fps4KProRes视频录制。ProRes格式的视频可以记录高达10bit以上的色彩信息，能获取更丰富的色彩信息，调色起来更加方便，相当于照片的RAW格式。
iPhone15登上京东百亿补贴，256GB黑色到手价是6458元，相比官方首发价格要香”一点。这次iPhone15标准版也采用了灵动岛”设计，不过其屏幕刷新率是60Hz。最后一项升级就是充电接口，全新的USB-C替代了Lightning，给iPhone15带来更加便利的充电体验，家里如果有其他品牌手机C口充电器，基本就可以给iPhone15进行充电。
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。
深圳第三方渠道报价显示，iPhone15Pro256GB、512GB和1TB三个版本全部破发。破发机型主要集中于钛金属蓝色款，其中1TB钛金属蓝色报价12100元，比官方售价899元。这一技术使得手机能够更加精细地模拟光线变化，带来更逼真的图形效果，为用户带来更震撼的视觉体验。
苹果iPhone15系列机型于9月15日晚间正式开启预购，引发果粉们的热情。一些电商平台上，iPhone15系列机型却出现了全系破发的情况，这让不少在官网购买手机的苹果用户开始怀疑人生。值得一提的是，iPhone15系列的正式开售日期为9月22日当天，苹果的AppleWatchUltra2和AppleWatchSeries9也会正式开售。
苹果前不久发布的iPhone15Pro手机，基带从iPhone14的高通X65升级到了X70。X70支持从600MHz到41GHz的全部5G商用频段，峰值下行速率10Gbps、上行速率3.5Gbps。苹果公司别无选择只能延长与高通的合作，就在上个月高通宣布，苹果将继续使用高通5G基带至少到2026年。
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。
你要工作多久才才能买一部iPhone15呢苹果新机国行是5999元起步。按照市场研究公司Nukeni公布的调查看，iPhone15不同版本对应的售价，所在不同国家和地区表现的也不同，不少版本美国最便宜一些版本日本、中国等更便宜。最容易购买的分别是瑞士、美国、澳大利亚，分别是4.6天、5.7天和6.1天等。
今天iPhone15开卖，显然华为也不会闲着，自家的Mate60也有新的动作。从华为官网给出的信息看，今天上午10点08，将会开售Mate60Pro和Mate60的12GB256GB版本，对应的售价分别是6499元和5499元。Mate6012GB512GB版本价格为5999元，12GB1TB价格为6999元，具备双向北斗卫星消息通信功能。
在iPhone15系列开启预售之后，苹果官网也公布出了四款新机的维修价格。这次得益于优化过的机身结构，iPhone15Pro的玻璃背板价格明显更便宜了，可以单独更换玻璃无需更换整个机身结构，仅需1298元、1548元。iPhone15ProMax：屏幕3198元、背板玻璃1548元、屏幕和背板4099元、电池809元、后置相机1949元、其他损坏5699元。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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