日前，华尔街日报一篇关于“iPhone 5s提高产能以满足市场需求”的报道中公布的一组数据引起业界广泛关注——富士康现在每天的iPhone 5s产量高达50万台，每一台iPhone 5s的生产和组装需要600名工人参与。
文章称，目前富士康工厂的iPhone 5s生产线多大100条，每天的最高产能高达50万台，每台iPhone 5s的生产至少需要600名工人参与。一位不愿具名的富士康内部人士透露，由于生产工序相对较为复杂，iPhone 5s需要更多的工人参与，相比之下，定位较低的iPhone 5c“只”需要500名工人即可完成制造。
文章还称，无论是对富士康还是苹果而言，两者的关系对于彼此而言都至关重要。不过稍早之前，双方先后公开表示，将会弱化两者的相互依赖关系——苹果表示将会找更多的代工厂商，以使供应链更加多样化，而富士康也表示将会把更注重维持和增加其他客户的产能需求。
据了解，富士康全年40%营收都来自苹果的订单。
最后，文章还称，iPhone 5s的市场需求量大大超乎了苹果的预料，特别是土豪金版，苹果将会最大限度加大iPhone 5s的供应量。
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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。
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。
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。
今日网络上流传出iPhone16系列的机模，祖传4年的斜向相机排列方式终于变样了。从图片中我们可以清楚的看到，iPhone16标准版和Plus版本的两枚镜头已更换为居左纵向排列，类似于2019年发布的iPhone11系列，只不过相机模组的底座没有此前那么大。预计iPhone16Pro将配备6.3英寸的显示屏iPhone16ProMax将配备6.9英寸的显示屏。
近日社交平台上曝光了iPhone16的手机壳，根据摄像头开孔的位置来看，iPhone16采用了竖排双摄的设计，与iPhoneX相似。iPhone16和iPhone16Plus将支持空间视频录制，这也是苹果调整摄像头位置的一个重要原因。iPhone16系列预计会在今年9月份前后发布。
今年的iPhone16Pro起步存储提升至256GB，且售价可能维持999美元不变。这一变化与去年的iPhone15Pro系列有所不同，其中iPhone15Pro的起步存储为128GBiPhone15ProMax则是256GB起步，iPhone16Pro将两者拉到了同一水平线上。据国外科技媒体MacRumors报道，iPhone16Pro和iPhone16ProMax预计将有30处改进和优化，这些改进将涵盖硬件、软件、摄像头、电池等多个方面，为用户带来更加出色的使用体验。
苹果公司今日宣布，将iPhone6Plus列为过时产品，同时iPadmini4被归类为复古产品。这一调整是根据苹果公司的产品生命周期管理政策进行的，即停售五年后的产品被归类为复古，停售七年后则归为过时。这款曾引领苹果大屏时代的神机，依然会在许多人的心中留下深刻的记忆。
今天，苹果公司更新了其公开的古董和过时产品列表，其中包括一些较旧的iPhone和iPad型号。苹果宣布iPhone6Plus已被全球范围内列为过时，这表示苹果专卖店和授权服务提供商将不再提供维修或其他硬件服务。iPhone8和iPhone8Plus也被列为复古产品。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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