业界传闻,除了标准版的iPhone 7s和iPhone 7s Plus之外,苹果将会在今年推出全新的iPhone 8。据最新爆料,今年的iPhone 8将回归iPhone 4时的双面玻璃设计,并配备5.8寸曲面环绕屏。Home键的设计上也会有很大的变化,支持无线充电。下面是一组来自国外设计师的概念iPhone 8,有没有被惊艳到?
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业界传闻,除了标准版的iPhone 7s和iPhone 7s Plus之外,苹果将会在今年推出全新的iPhone 8。据最新爆料,今年的iPhone 8将回归iPhone 4时的双面玻璃设计,并配备5.8寸曲面环绕屏。Home键的设计上也会有很大的变化,支持无线充电。下面是一组来自国外设计师的概念iPhone 8,有没有被惊艳到?
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根据消息源NguyenPhiHung的最新发布,苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh,并未提及具体数值;关于续航表现,在目前还没有更多信息可以透露给大家。
根据最新公开的信息,美国商标和专利局近期披露了一份清单,苹果公司成功获得了一项关于折叠屏幕手机的创新专利。这项专利的核心在于引入了一种新颖的弹簧层概念,旨在显著减轻折叠屏在折叠过程中所承受的压力。这一创新设计显著提高了折叠屏设备的耐用性,为用户带来了更加可靠和耐用的使用体验。
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。
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。
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。
苹果公司最近获得了一项关于充电系统的专利,这项专利允许模块化可拆卸电池的设计,旨在使设备更具灵活性以适应各种使用场景。根据专利描述,这些模块可拆卸电池包括A、B、C、D等不同规格,电芯部分采用常规的可充电电池,外层配有专用的接口,采用标准化连接。不过也有观点认为,可拆卸电池可能会对设备的防尘防水功能造成影响,这与当前智能手机的设计理念不符,同时也可能会影响官方售后服务。
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。
根据目前的进展,预计苹果最快将于明年推出iPhoneSE4手机。最新曝光的消息显示,iPhoneSE4将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏,刷新率为60Hz。苹果不太可能定价过低,参考前代的售价,因此预计iPhoneSE4的起步价至少为3500元以上。
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。
目前,折叠屏设备主要分为两大类,一类是翻盖式小折叠,另一类是书本式大折叠屏。作为一家成功的科技公司,苹果正在积极研发折叠屏设备。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器,以有效减少光反射问题。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。