《正面无实体按键 iPhone 7最终版曝光》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
有网友在贴吧爆料称，iPhone7的最终版已经基本确定，摄像头仍有些凸起，没有了背面的天线条，并去掉了3.5mm耳机接口，增加了无线充电功能，但取消了紫色和太空灰，增加了钢琴色版本，并且两个尺寸版本都拥有双摄像头...
而针对iPhone7此前传出将提前发布的传闻，爆料网友则表示仍会在今年9月份发布，并且还表示明年的iPhone8背面的Logo会发光，并且机身厚度相比现在会有增加，支持远程无线充电功能...
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日月光公司成功获得了苹果的大订单，即为iPhone16系列提供电容式按键系统级封装模块。这一革新性技术将取代传统物理按键，为手机带来更为简洁和先进的操作体验。我们期待这一创新技术能够为消费者带来更加便捷和舒适的使用体验。
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。
苹果公司首席执行官蒂姆�库克在今日发布的2024财年第2季度财报后表示，中国是全球竞争最激烈的市场之一，但他对中国iPhone的未来发展持乐观态度。根据苹果公司的财报数据，该公司在2024年第1季度大中华区市场的营收为163.7亿美元，较去年同期的178.1亿美元下降了8.1%。尽管iPhone销量出现下滑，但库克对iPhone在中国市场的长远前景持乐观态度，并强调公司将继续致力于提供高品质的产品和服务，以满足消费者需求。
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。
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。
据爆料，日月光最新拿下苹果大订单，拿下苹果iPhone16系列的电容式按键系统级封装模块大单。这种按键将取代原本位于机身两侧的物理音量键、电源键，打造出类似于iPhone7/8/SE2等机型上的压感Home键。最后根据市场反馈情况，苹果可能会在iPhone17Pro上彻底消灭物理按键。
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。
知名分析师JeffPu透露，iPhone17系列将展现“焕然一新的设计”，并带来前置摄像头的改进以及更为紧凑的灵动岛设计。JeffPu预测苹果将推出一款全新的“iPhone17Slim”机型，该机型旨在取代现有的“Plus”系列。这一系列的改进和变化无疑为苹果iPhone17系列注入了新的活力，让我们拭目以待其在明年的市场表现。
在巴菲特2024年股东大会上，伯克希尔哈撒韦董事长沃伦巴菲特在谈及投资苹果时举了一个例子：你可能买得起第二部iPhone，但是不一定买得起第二辆车，第二部车的价值比第二部手机贵20倍。虽然巴菲特并不清楚iPhone如何运行，但是他对于消费者行为的洞见让他坚信，iPhone是一个非常伟大的产品，甚至也许是有史以来最伟大的产品它的价值远远被低估了。巴菲特曾于2022年表示，伯克希尔持有苹果股份的成本仅为310亿美元，但自2016年初以来，伯克希尔对苹果的投资回报增长了近620%，当时购入的苹果股份到去年年底价值已经超过1740亿美元，约占伯克希尔资产总价值的40%。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
Secret Llama 是一个免费且完全私密的聊天机器人，与ChatGPT不同，它完全在您的浏览器内运行，意味着您的对话数据不会离开您的电脑。首次加载可能需要一些时间，因为模型需要完全下载到您的电脑上，但之后可以断开WiFi工作。支持Chrome和Edge浏览器，需要GPU，不推荐在移动设备上使用。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。
AWPortrait是一款专注于AI生成肖像照片的模型，致力于通过技术提升照片的真实感。它通过不断优化训练，使得生成的人物肖像更加逼真，加入了东方元素，如旗袍和汉服，增强了室内外效果，优化了面部特写的变形问题，并允许调整人物年龄。AWPortrait适用于个人和商业用途，但需遵守相应的使用协议。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展，它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复，旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用，而且高度可定制，可以适应任何Ollama模型，并根据用户的需求调整回复内容。
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。
spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，特别擅长处理复杂的文本查询，例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上，如FinanceBench基准测试中，准确率显著高于传统的RAG基线模型。
prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。
Frame是Brilliant Labs推出的一款AI眼镜，它通过集成的AI技术，为用户提供实时的视觉分析和翻译功能。这款眼镜结合了OpenAI和Whisper技术，允许用户通过视觉和听觉来搜索和理解他们所看到和听到的内容。Frame的主要优点在于它的开放源代码特性，鼓励开发者、艺术家和黑客探索和创造新的功能，推动产品的创新和个性化。此外，它还包括了Mister Power功能，确保全天候的电池续航。
Omniplex是一个开源的AI平台，它致力于通过建立核心功能和基本特性来提升用户体验。该平台正在积极开发中，专注于实现最佳实践、优化代码库，并引入新特性。Omniplex使用TypeScript作为编程语言，React作为前端框架，Next.js作为Web框架，并结合了Firebase、Vercel AI SDK等技术栈。
Remini利用先进的AI技术，为用户的照片和视频提供高质量的增强服务。它不仅能够修复老照片，提高肖像的清晰度，还能通过AI生成新的照片，满足不同行业的专业内容创建需求。产品以其快速、易用和惊人的效果受到全球数百万用户的喜爱。
Hairpaca AI 发型生成器通过提供超逼真的虚拟试戴照片，帮助您找到完美的发型，无需实际剪发。通过 Hairpaca，您可以选择超过 50 种流行发型，从长发、短发、卷发、直发、可爱风格到性感风格，找到适合您的风格。Hairpaca 支持上传任何发型照片，如果我们提供的样式选项不符合您的期望，您可以自己上传发型照片到您的个人发型库中。使用 Hairpaca，您可以在大约 5 秒钟内获得虚拟试戴的效果，而不需要长时间等待。不仅如此，Hairpaca 提供的超过 50 种发型的试戴仅需 9.9 美元，让您以更低的成本尝试不同的造型。
Story Diffusion 是一款利用人工智能生成连贯故事和相关视频的工具。用户可以轻松创建独特而有趣的故事和漫画艺术，无需艺术或编码技能。
Project Neo是Adobe推出的一款插件，它通过与Adobe Photoshop和Illustrator熟悉的控制和命令的简单操作，让你在几分钟内而不是几小时内，就能制作出出色的图标、生动的绘图和独特的三维形状。它为设计师提供了更多的颜色、中间调和阴影控制能力，通过增加深度和几何形状来增强设计。Project Neo与Creative Cloud无缝集成，增强了你的创意工具箱，让你能够轻松地导出完美的SVG和像素完美的图像，为你的2D设计增添活力。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器，由Gradient AI Team开发，旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K，从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术，包括NTK-aware插值和RingAttention库，以高效地在高性能计算集群上进行训练。
这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成（RAG）模型。该模型基于 Llama-3 基础模型，并使用改进的训练方法，特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进，通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体：Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B，都是使用Megatron-LM进行训练，然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色，适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点，它使用ollama Python客户端，允许用户轻松地将大型语言模型（LLM）集成到他们的工作流程中，或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力，使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM，以及使用精细调整参数进行LLM查询，同时保持生成链的上下文。
