快科技7月31日消息，博主i冰宇宙在社交平台透露，iPhone15Pro边框缩减至1.5mm，这将是苹果史上边框最窄的iPhone。
更重要的是，今年年底登场的小米14将会打破这一纪录，边框在1mm到1.5mm之间。
据悉，小米14定制了一块华星光电的1mm窄边框直屏。为了能提高整机的抗跌落能力，给手机更好的保护，小米14的实际边框是1mm出头，这将是行业内边框最窄的手机。
小米14的这块华星屏幕采用新的电路结构设计，将Fanout走线转移至AA显示区内部，节省了下边框所需要的fanout布线空间，使得面板下边框较现有产品缩窄至少20%。
并且华星通过像素内新型走线设计，实现电源VSS信号在AA发光区的网状分布，降低了传输电源信号的金属阻值。数据显示，在不增加面板边框的前提下，窄边框技术的面板可降低在同等亮度下大约8%的发光功耗。
另外，华星开发了FIAA Slim设计方案，这种新型设计方案能够有效减少搭载窄边框技术面板的制造工序，提高生产效率。
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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。
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。
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。
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。
今年的iPhone16Pro起步存储提升至256GB，且售价可能维持999美元不变。这一变化与去年的iPhone15Pro系列有所不同，其中iPhone15Pro的起步存储为128GBiPhone15ProMax则是256GB起步，iPhone16Pro将两者拉到了同一水平线上。据国外科技媒体MacRumors报道，iPhone16Pro和iPhone16ProMax预计将有30处改进和优化，这些改进将涵盖硬件、软件、摄像头、电池等多个方面，为用户带来更加出色的使用体验。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
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。
根据产业链消息，台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺，考虑到量产要等到2027年，iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
三星最新旗舰手机GalaxyS24系列的5G网络性能在全球大多数地区超过了苹果iPhone15系列，据一份最新的测试报告显示。Ookla机构收集了亚太地区、中东和非洲、欧洲以及北美的数据，并特别将该款手机与更早的机型进行了对比。这一消息对于喜爱三星和苹果产品的用户来说都是值得期待的好消息。
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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。
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