iPhone 15 Pro Max目前已经确定，将会采用全新4800万像素主摄，与上一代iPhone 14 Pro Max使用的索尼IMX803相比，传感器尺寸非常接近1英寸。iPhone 15 Pro Max的索尼IMX903主摄采用新型堆叠技术，影像能力非常强大。
iPhone 15 Pro Max在饱和信号性能方面比以往的图像传感器提升一倍左右，有了超大底传感器，iPhone 15 Pro Max能跟安卓阵营的1英寸影像旗舰掰手腕了。
另外，iPhone 15 Pro Max还将配备潜望式长焦镜头，这是15系列唯一一款潜望长焦机型，它将支持6倍光学变焦。
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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。
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。
iPhone15标准版近日被iFixit团队进行了深入拆解。此次操作中，他们借助显微镜，对iPhone15的细节进行了近距离观察，包括外壳、粘合剂和显示屏等。此次iFixit团队通过对主要两大型号进行拆解，进一步证实了这两款机型之间存在的微小差异。
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。
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。
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。
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。
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。
苹果最新发布的iPhone15Pro和ProMax采用了钛金属材质的全新机身设计，最近，国外的一位视频博主JerryRigEverything发布了关于iPhone15ProMax的暴力测试视频。该博主被粉丝称为虐机达人”，以暴力凶悍的测试风格著称，测试内容是通过不留情面的物理作用对手机的硬性质量进行评测。苹果今年还大幅下调了iPhone15Pro玻璃背板的维修价格，不知道是不是跟这有关呢？
日前，知名苹果分析师郭明錤表示，iPhone15系列不同机型销售差异化表现较为明显。iPhone15、15Pro销售均低于预期，如果苹果不降价销售，有可能会砍单。根据第三方渠道商提供的截图，15ProMax1TB全色目前最高售价16888元。
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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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