站长之家(ChinaZ.com)10月16日 消息:根据彭博社的Mark Gurman的最新报道,苹果计划为未拆封的iPhone提供操作系统升级。
Mark Gurman还透露,苹果已经开发了一种垫子形状的专用设备,可以将它放在未拆封的iPhone上,通过无线连续方式唤醒iPhone,并下载安装最新版的iOS系统。升级iOS系统后,可以关机。
这一升级更新支持未拆封的iPhone,让用户可以更方便地节省时间和资源。
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站长之家(ChinaZ.com)10月16日 消息:根据彭博社的Mark Gurman的最新报道,苹果计划为未拆封的iPhone提供操作系统升级。
Mark Gurman还透露,苹果已经开发了一种垫子形状的专用设备,可以将它放在未拆封的iPhone上,通过无线连续方式唤醒iPhone,并下载安装最新版的iOS系统。升级iOS系统后,可以关机。
这一升级更新支持未拆封的iPhone,让用户可以更方便地节省时间和资源。
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苹果正考虑对没有开封的iPhone进行更新,为此他们会开发一种全新的设备。苹果正在研发一种新的设备,用于为未拆封的iPhone提供最新版本系统。你认为苹果免开箱更新会有安全隐患吗?
据彭博社MarkGurman在最新发布的PowerOn时事通讯中透露,苹果公司正在研发一种新的设备,用于为未拆封的iPhone提供最新版本系统。这种设备是一种垫子形状的专门设备,零售店可以将未拆封的iPhone放在上面,通过无线连接唤醒iPhone,自动下载、安装最新版本的iOS系统,最后关机。如果零售店可以帮助用户更新到最新版本的系统,那么用户就可以减少很多设置时间,获得更好的使用体验。
苹果计划推广一项新系统,使未拆封的iPhone可以免开箱即可更新。此举的目的是解决首批出厂的iPhone15机型内置的iOS17与购买时的版本不同的问题。苹果公司计划通过使用特殊设备来实现这一目标,以减少用户的等待时间。
据爆料,苹果预计会在2024年底或2025年推出iPhoneSE4。它采用6.1英寸刘海屏,屏幕刷新率是60Hz,这是SE系列第一款刘海屏机型。对比iPhone14,iPhoneSE4的屏幕、芯片等配置与前者相近,影像缩水,可以看作是iPhone14青春版”,定价应该在3500-4000元之间。
在iPhone15系列发布的当天,法国突然宣布iPhone12不能在该国销售,理由是iPhone12超过了当地无线电频率暴露的法定范围。前两天苹果向法国政府提交了iPhone12软件更新,目前已经通过审批,预计会在近期推送,以解决辐射超标的问题。苹果此前坚称iPhone12已获得多个国际机构认证,并被确认符合全球所有适用的SAR法规和标准,并表示将通过软件限制来符合法国标准。
自苹果公司于9月13日发布的iPhone15系列推出以来,发热问题一直是消费者关注的热点。最新消息称,苹果公司已承认该问题,并表示将在即将发布的系统软件更新中进行修复。消费者在使用过程中如遇到类似问题,可以耐心等待官方更新。
在iPhone15系列发布的当天,法国突然宣布iPhone12不能在该国销售,理由是iPhone12超过了当地无线电频率暴露的法定范围。法国监管部门已接到苹果公司提交的iPhone12软件更新,旨在解决辐射超标问题。法国是苹果销量第七高的国家,如果决定对iPhone12召回,苹果会有不小的损失。
在iPhone15系列正式发布之际,法国政府突然宣布禁止iPhone12在本土销售。原因是iPhone12的射频暴露超过了法国对无线电频率的规定范围。对于苹果公司来说,此次事件意味着需要进行一次软件更新来解决这个问题。
有消息称苹果将在明年的3-4月份再次推出红色版的iPhone15和iPhone15Pro机型。虽然苹果自2017年以来每年都会推出一款红色版的iPhone,但这一消息的来源微博用户@URedditor认为这是苹果的“钓鱼”行为,旨在获取内部爆料人,此前曾有一位iPhone14Pro的内部爆料人因此被苹果抓住。如果苹果真的推出红色版iPhone,那么我们可以期待一下新颜色的发布。
在一次海外媒体的专访中,苹果公司的CEO蒂姆库克谈到了他对于苹果未来的愿景。当被问到苹果为何每年都要推出新款iPhone,尽管新iPhone的变化不大,这似乎与苹果一贯主张的环保理念相悖,毕竟,最环保的做法不就是减少iPhone的更新频率吗时,库克给出了他的回答。然,库克的这番话似乎并没有说服网友,比如之前苹果取消了随机附送的充电器,却在官网上卖出了高达100多元的价格。
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。
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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。
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