快科技9月21日消息，据苹果官方消息，iPhone 15系列四款新机将会在明天首发开售。
届时将会线上线下同步，线下8点准时开店，线上预定的首批用户也将从8点开始陆续收到新机。
根据苹果官网显示，目前首批订购的iPhone 15 Pro已经更新状态，目前为已发货”状态，发货快递为邮政。
一般来说，苹果的到货预计时间都比较准确，显示9月22日送达的基本都能准时到手，首批用户在家坐等即可。
值得注意的是，今年天猫、京东、美团外卖等第三方平台也都与苹果进行了合作，最快的在首发30分钟内就能到货，可能比官网下单会更迅速。
不过，官网下单有两个最大的好处是第三方平台无法比拟的。
第一就是免息分期，iPhone产品在其他平台很少有24期免息，但官网的所有产品都支持24期免息，这对于分期用户来说省下了不小的一笔利息。
第二就是14天无理由退货政策了，这是任何平台都无法比拟的福利”。
只要保证产品和配件包装都完好无损就能退货，能给大家一次反悔的机会，而其他家很多都是激活不退的政策。
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根据苹果官方信息，首批iPhone15Pro已经进入发货阶段，预计将在9月22日送达消费者的手中。已经预订的用户只需等待邮政快递的派送，即可在家中坐等收货。对于计划购买iPhone15系列的消费者来说，官网无疑是更值得考虑的选择。
iPhone15系列将会在明天正式首发，届时各位预定了的用户都能拿到自己的新机，同时线下直营店也将展示出新机，并直接开售。iPhone15Pro的首批订单已经更新状态，显示为明天交货。另外不得不提醒大家的是，从最近两天解禁的首批评测内容来看，iPhone15ProMax的5倍长焦体验并不算全完甩开Pro的3倍5倍夜景的表现远不如安卓，拍演唱会可能有些吃力，单纯为了长焦被迫选择ProMax其实可以省点钱了。
首批iPhone15Pro系列机型的状态已经更新为“准备发货”，预计将于9月22日送达。值得注意的是，iPhone15ProMax的预计送达时间已经延长至11月Pro型号可以维持在10月。ProMax将继续面临比其他型号“更明显”的生产挑战。
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。
摩根大通发布报告指出，苹果iPhone15系列手机发货时间缩短，但全球市场依旧供不应求。iPhone15、iPhone15Plus的发货时间为17天iPhone15Pro的发货时间缩短至29天，iPhone15ProMax则缩短至46天。iPhone15、iPhone15Plus也已经在第三方渠道上破发。
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。
苹果iPhone15系列正式上市销售。根据苹果中国官网公布，iPhone15ProMax白色钛金属/原色钛金属各版本预计将于11月14日至21日送达。iPhone15Pro部分版本预计将于10月24日至31日送达，购机者将等待近一个月才能拿到手机，可见其火爆程度。
今天是iPhone15系列的发售日，今早8点开始各地的iPhone15将交到用户手上，首批的朋友们就能用上新机了。在新机发售之前，苹果还专门推送了一版iOS17.0.1新固件，为iPhone15和IPhi15Pro提供了错误修复和重要安全性更新。隔空投送也在iOS17迎来了新的分享方式，比如将两台iPhone放在一起，或将一台iPhone和AppleWatch放在一起，就能通过NameDrop功能分享联系人信息。
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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。
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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。
