快科技8月25日消息，对于苹果来说，已经不止一次公开表示，接下来公司会把印度的发展作为首要任务。
据印媒报道称，苹果印度公司的高管已经与当地政府会面，讨论进一步扩大在该国的iPhone 生产。苹果已经大幅扩大了在印度的生产规模，比如他们与中国几乎同时生产iPhone 15系列产品。
苹果及其供应商一直在向印度迁移，以减少对中国作为 iPhone单一来源的依赖。到2023年4月，苹果公司已将7%的iPhone生产转移到印度，印度贸易部长表示，目标是达到25%。
苹果如此积极的态度，但印度媒体表示，该国政府却并没有惯着，不会有任何税收上的优惠。
从印度政府的角度来看，生产挂钩激励（PLI）计划为该地区的智能手机生产注入了一针强心剂。官方估计，到2026年，PLI计划可能会在该国创造至少80万个（直接和间接）就业机会，而届时出口预计将突破65亿卢比大关。苹果希望更快地实现本土化，他们渴望扩大印度国内零部件制造基地，并正在积极考虑。”上述高级官员强调。
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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。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
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。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
苹果公司在其官方“iPhone的重要安全性信息”支持页面发布了一则重要警告，强烈建议用户在充电时避免将iPhone置于枕头或身体下方。该警告明确指出，用户在睡眠时切勿睡在已连接电源的iPhone、电源适配器或无线充电器上，更不应将它们放置在毯子、枕头或身体下方。用户在使用iPhone进行充电时，务必遵循安全规范，确保自身和他人的安全。
iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑，仅占新激活设备的1/3，相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟，并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度，苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
每逢节假日结束，iPhone闹钟不会识别调休”话题总是能登上微博热搜。今天清明假期结束，虽然是星期日，但由于调休安排今天也是工作日，又有不少网友抱怨称，iPhone闹钟无法识别调休，闹钟又没有响。国产安卓手机的闹钟智能识别节假日已经成为了标配功能。
微博热搜榜上，关于“调休”的讨论异常火热，与之相关的“iPhone闹钟不会识别调休”话题也引发了网友们的热议。清明假期后，虽然今天本是休息日，但由于调休政策的实施，我们不得不将今日也视作工作日，这导致本周将连续工作六天。对于这一功能上的不足，客服表示会记录并反馈上去，如果收到较多的用户反馈，后期可能会考虑进行相应的改进。
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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。
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