Apple 在盛大的发布会上推出了 Apple Watch Series 10，配备了前所未有的宽广 OLED 显示屏，使其成为有史以来屏幕最大、机身最纤薄的 Apple Watch。
Series 10 的厚度仅为 9.7 毫米，较 Series 9 减少了近 10%，重量也减轻了 20%。铝合金表壳亦减重 10% 以上，此外，Series 10 还首次提供了 5 级钛金属版本，取代了不锈钢材质。
苹果宣称这是充电速度最快的 Apple Watch，可在 30 分钟内充至 80% 电量。全新的 Series 10 提供午夜黑和玫瑰金两种新配色，加入了现有的银色铝合金选项。
值得一提的是，Apple 表示最新的 Apple Watch 型号首次支持通过扬声器直接播放音乐和播客。它采用了整合式金属后盖，将天线无缝融入表身。
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12-20
中关村在线消息：在介绍完全新AppleWatchSeries10之后，AppleWatchUltra2更新了一款新配色：华丽黑，钛金属外壳搭配一款黑色/银色钛金属米兰尼斯表带，采用全新降落伞表扣，将产品的耐用性提升至新高度；全新的watchOS11也包含各种智能功能，为用户的运动健康护航。这款产品售价799美元，今日起开始预购，9月20日正式开卖。
在今日凌晨1点的苹果新品发布会上，苹果公司首次亮相了其最新智能手表——AppleWatchS10。这款手表以其全新的外观设计和有史以来最大的屏幕吸引了众多关注，屏幕尺寸甚至超过了AppleWatchUltra。这款手表的发布标志着苹果在智能手表领域的又一次重大进步，以其史上最大、最轻、最快的特点，为用户带来了全新的智能穿戴体验。
Apple的年度iPhone活动不仅是我们看到iPhone16首次亮相的地方，也是了解新款AppleWatchseries10及其各种功能的地方。它运行S10处理器，为智能设备功能提供支持。它运行S10处理器，为智能设备功能提供支持。
北京时间今天凌晨1:00，苹果举行秋季发布会，正式发布AppleWatchUltra2黑色钛金属版，同时推出钛合金米兰尼斯表带。AppleWatchUltra2黑色钛金属版售价799美元，将于9月20日上市。
中关村在线消息：苹果发布会还在进行中，请持续关注。发布会最先亮相的产品是AppleWatchSeries10，它采用更大面积的广视角OLED屏幕，同屏能容纳下更多字体。上图是AppleWatchSeries10的重点配置一览，售价399美元，蜂窝版本售价499美元。
除了新iPhone之外，苹果今天还发布了一款堪称奢侈品的智能手表AppleWatchHermsUltra2。这是首款爱马仕版本AppleWatchUltra手表，配备有专属的航海表盘，目前已经开启预购，将于9月20日发售，售价为11799元。今年还新增睡眠呼吸暂停检测功能，将利用手表加速度计和随时间推移的测量数据检测睡眠呼吸暂停是否一致。
今天凌晨1点，苹果举办新品发布会，首款产品是AppleWatchS10。AppleWatchS10带来全新的外观设计，同时其屏幕是AppleWatch系列有史以来最大的，甚至比起AppleWatchUltra还要更大一些。其中GPS版399美元，GPS蜂窝网络版499美元，国行价格稍后公布。
苹果公司在即将于明天凌晨举行的发布会上，将不会推出AppleWatchUltra3是选择为现有的AppleWatchUltra2带来更新。苹果将为AppleWatchUltra2系列增加一款全新的黑色钛金属表壳选项。其他特性包括第二代超宽频芯片，支持双频GPS，标准续航最长可达36小时，在低功耗模式下续航可延长至72小时。
据彭博社MarkGurman透露，苹果公司将在AppleWatchSeries10中推出睡眠呼吸暂停检测功能。该功能将建立在AppleWatch现有的睡眠跟踪功能基础上，通过监测血氧饱和度等生理指标，确定佩戴者是否有睡眠呼吸暂停，若检测到异常情况，手表将及时提醒用户，并建议其咨询医疗专业人员进行进一步检测。AppleWatchSeries10预计将在苹果秋季发布会上与iPhone16系列一同亮相，但睡眠呼吸暂停检测功能可能不会在新机型发布时立即推出，可能需要等待后续的watchOS更新。
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Text Behind Image 是一个开源的设计工具，允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面，让用户可以自由地在图片上添加文字，创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用，因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。
torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
JoyHallo是一个数字人模型，专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频，创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格，包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入，并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系，提高了信息利用效率，并加快了推理速度14.3%。此外，JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色，展现了卓越的跨语言生成能力。
PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。
Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。
Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。
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Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。
