据研究机构CCS Insight发布的最新报告显示，预计到2023年底，全球将有超过13亿部iPhone活跃设备，其中二手设备的比例将达到50%以上。这一数据超越了苹果CEO蒂姆·库克此前在2021年7月所说的iPhone活跃设备已经超过10亿大关的表态。
智能手机已经成为人们生活中必不可少的工具之一。然而，今年8月份有一项研究报告指出，全球智能手机出货量预计将降至11.47亿部，同比下滑6%，创下近十年来的新低。尽管如此，在未来两年内，苹果iPhone的市场份额有望继续增长。
根据CCS Insight的报告预测，2023年全球智能手机出货量将创下近十年来的新低，但苹果iPhone的出货量预计同比增长1.1%，达到约19.9%的市场份额。与此同时，安卓手机的出货量预计将同比下滑6%。
早前有传闻称，苹果分析师郭明錤预计，在未来两年内，苹果iPhone的出货量将超过三星电子，成为销量最高的智能手机厂商。而就在今年9月初，另一项研究报告指出，在iPhone 15系列的推动下，苹果有望取代三星成为2023年销量最高的智能手机厂商。
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国务院正式发布《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，部署了设备更新、消费品以旧换新、回收循环利用及标准提升四大行动。设备更新、回收循环利用行动旨在畅通资源循环、高效回收废旧产品、规范二手交易、提升资源再生利用水平，为经济社会高质量发展提供动力。对于二手设备等废旧物资回收言，国内企业可以学习Feijiu网的发展经验，积极开展模式创新，重视用户体验，争取将中国废旧物资循环经济推向高质量发展的新台阶。
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。
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。
苹果公司计划在美国的零售店推出一项名为“PrestowithinApple”的新服务。这项服务将允许苹果员工使用一款名为“Presto”的专用设备，为未拆封的iPhone进行无线软件更新，让消费者购买新iPhone后马上就能使用最新的iOS系统，无需花费时间去升级。这也意味着，在未来几年内，苹果将继续保持其智能手机产品的领先地位，并不断推动智能手机技术的发展。
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。
盘点抖音头部美妆主播不知道大家还记不记得前段时间自曝交税近一个亿的抖音网红?她就是潘雨润。今年3月，潘雨润曾公开个人所得税纳税纪录，其纳税金额高达9503万元。挣得越多，交税越多，彼时有网友表示，“九千万的税，个人所得税最高税率百分之四十五，说明年收入超过2个亿。”据了解，潘雨润是一名美妆博主，在抖音拥有788.3万粉丝，其纳税金额近一个亿，也让�
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。
苹果公司加拿大分公司近日与iPhone电池门的集体诉讼达成和解，同意支付1440万加元作为赔偿金。此次和解解决了这一起历时已久的法律纠纷。对于过保的iPhone6及后续机型用户，则可以享受到从608元降至218元的电池更换服务，该服务于2018年1月底至12月期间进行。
苹果公司计划最快于2023年推出新款iPhoneSE4手机。这款手机将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。关于售价方面，考虑到苹果产品的定位以及目前市场上同类产品价格情况，在预期范围内的合理定价可能是起步价3500元以上。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
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。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
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。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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