据9月20日消息，iPhone 15已经正式亮相，其中最大的升级点之一是标配了USB-C接口。虽然目前还没有关于USB-C接口加密的具体信息，但有国外博主第一时间进行了实测，结果显示iPhone 15系列是可以使用安卓C口数据线的。 此外，测试还显示，安卓C口数据线也能给iPhone 15系列充电，但充电功率上并没有什么惊喜，大约在20-25W左右。
值得注意的是，苹果自己也是这么做的，即iPhone 15和iPhone 15 Pro系列机型的最高充电功率和前代相同，最高为27W（9V/3A）。此前有分析人士认为，可能是苹果迫于欧盟突如其来的压力，临时调整了接口方案，但实际情况可能并非如此。 事实上，苹果用户已经能够接受这种充电规格，因此对此并不感到惊讶。
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iPhone15已经亮相，今年最大的升级点之一，就是标配了USB-C接口。从已经汇总的结论看，苹果并没有对USB-C接口进行加密，有国外博主也是第一时间对此进行了实测，结果安卓数据线是iPhone15系列是可以使用的。其实这可能也是苹果用户都已经能接受的东西了吧，所以无所谓？
iPhone15系列的充电接口问题终于得到了确认，据充电头网最新消息，iPhone15系列的USB-C接口可以完全兼容其他设备的线材，包括安卓手机没有任何加密措施。这一消息对于许多用户来说无疑是一个好消息，尤其是那些需要同时使用多台设备的用户，他们现在出门再也不需要多带一根线了。可以预见，在今年的苹果春节贺岁短片中，iPhone15ProMax将会提供有史以来最强的画面体验。
iPhone15系列于上周五正式开售，和去年一样，今年iPhone15系列也推出了4款机型。这些机型都采用了灵动岛设计，该设计是一种风格更为独特的多彩外观。苹果官方并未对此事项做出明确回应。
苹果公司最新推出的iPhone15系列手机，最大变化是采用了USB-C接口，取代了以往使用的Lightning接口。这一变化使得iPhone15在连接性方面更加方便。在使用iPhone15为其他设备充电时，预计充电速度会相对缓慢。
一些用户反馈iPhone在夜间出现自动关机的情况，即使正在充电。除了用户已经遇到的问题，iPhone15系列也在其中。这无疑给用户带来了困扰，让原本购买iPhone以求省心的初衷变得不再现实。
iPhone15全系摒弃了使用11年的Lightning，拥抱USB-C后，理论上可以与USB-C线缆、USB-C充电宝配合使用。在更换USB-C后，iPhone15系列带来了反向充电这一功能，但不少用户反应，使用USB-C充电宝无法为手机充电，甚至出现了为充电宝进行充电的操作。购买了充电宝的用户，得好好看看自己的充电宝能不能为iPhone15系列正常充电了。
不知道下午从什么时候开始，网上出现了华为88W等快充无法给iPhone15充电，这引来了不明群众的吃瓜，真是这样吗？从有博主实测的情况来看，完全是自己没测试对，其用USB-A数据线来测试iPhone15，结果确实没有反应。所以支持双C充电器都是可以互相兼容充电的，所以完全没有必要担心。
苹果公司正式开售iPhone15系列，包括iPhone15和iPhone15Pro两款小尺寸机型，以及iPhone15Plus一款大尺寸机型。在当前市场环境下，不同机型的销售情况呈现出明显差异，主要表现在产品素质方面。iPhone15系列产品的整体升级幅度有限，并且缺乏创新，因此在第三方销售渠道上，iPhone15ProMax的报价已经开始破发，iPhone15和iPhone15Plus则略有溢价。
苹果iPhone15系列于上周五正式开售，共推出4款机型，全部采用灵动岛设计。iPhone15还采用了Type-C充电数据接口，结束了苹果Lightning接口的时代，但这种接口与安卓手机可能仍存在适配问题。苹果官方尚未对iPhone15系列是否能使用安卓的Type-C数据线进行回应。
iPhone15系列在手机市场引起了热烈的反响。全渠道销售一开启，就受到了广大消费者的热烈追捧。对于那些想要以较低成本体验新款的消费者来说，iPhone15无疑是一个极好的选择。
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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。
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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。
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