《iOS10.3.3开发者预览版/公测版Beta2发布》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：
果今天推送了iOS10.3.3的第二个开发者测试版，另外公测版也已经同时推送...
在第一个测试版中没有发现重要的功能更新或显着的错误修复，意味着iOS10.3.3像iOS10.3.2一样，是一个小规模的更新，旨在引入安全性改进和错误修复...
iOS10.3.3可能是iOS10的最后一个更新，因为苹果正在将其重点转移到iOS11，iOS11即将于6月5日开幕的苹果全球开发者大会上首次亮相...
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12-20
今天凌晨，苹果推送了iOS17.5开发者预览版Beta2系统。苹果已经为iOS17.5加入了网页上下载安装App的功能，允许开发者直接在其网站上提供App以供下载。非营利组织、经认可的教育机构和政府实体免收该费用。
苹果公司于4月25日发布了iOS17.5、iPadOS17.5、macOS14.5和watchOS10.5的第三个公测版。这些更新的内容与昨天发布的Beta3版本完全相同，并邀请用户进行测试体验。还需要服从苹果公司的公证程序并公布透明的数据收集政策。
在今天下午举办的华为鸿蒙生态春季沟通会上，余承东预告了鸿蒙星河版正在加速到来。2024年6月，华为将召开华为开发者大会2024”，届时HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将正式开启Beta。余承东介绍称，鸿蒙原生应用开发持续加速，目前TOP5000的应用，目前已有4000加入鸿蒙生态。
近日，华为鸿蒙课程正式落户上海交大计算机系。在吴帆、陈贵海等教授指引下，《操作系统》课程作为计算机系的核心课程，已将HarmonyOS作为课程主要内容，150余名学生亲历科技前沿，实战鸿蒙应用开发，加速专业成长。星河版其实就是大家常说的纯血”鸿蒙，该系统底座全栈自研，去除掉安卓底层代码，不支持打开安卓系统应用，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。
华为开发者大会定于6月21日至23日在东莞松山湖盛大举行，届时将见证盘古大模型5.0与HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版的首次同台展示。盘古大模型系列，作为华为精心打造的一系列预训练大模型，涵盖了自然语言处理、计算机视觉以及科学计算等多个领域。华为期望在Mate70销售时，能够携带“纯血”鸿蒙系统上市，这不仅是华为的目标，更是其努力的方向。
2024年度I/O大会将于5月10日举行，目前距离大会召开还有大概一个月的时间，谷歌提前为我们带来了一份惊喜首个Android15beta版已经正式发布。首批尝鲜的幸运儿们将仅限于谷歌自家的Pixel系列产品其他OEM厂商则需要耐心等待至夏季，方有机会体验这一前沿测试版。除了Android15的惊艳亮相，我们还将迎来Pixel8a新机的首次公开亮相，以及GoogleTV和Chromecast产品的更新等。
哪个区域市场、什么品类还存在增长空间?现金为王的时代，哪些区域市场更值得投放?4月10日，全球营销效果衡量平台AppsFlyer发布了最新一期《广告平台综合表现报告——区域特别版》，基于2023年11月至2024年2月期间，全球30，000移动应用共计189亿次总安装量、86亿次非自然安装量，统计分析了200多个区域市场，形成了涵盖Android和iOS端14个游戏品类和15个非游戏品类的全球区域潜�
大模型颠覆一切，终于还是颠到了本小编头上。还是一个一句话就被打造出来的Agent。超级个体时代，我们手握AI技术面对的，不仅是一场技术的革命，更是一次个体可能性的全面释放。
阿里云百炼大模型服务平台近期宣布了一项重要的支持计划，即为Meta公司最新开源的Llama3系列大语言模型提供全方位的支持。这项服务包括限时免费的模型训练、部署和推理服务，旨在帮助企业和开发者在阿里云平台上构建和优化自己的专属大模型。通过结合阿里云强大的云计算资源和Llama3模型的先进性能，企业和开发者将能够开发出更加智能和高效的AI应用，加速AI技术的创
近期七麦数据针对24年第一季度各大应用市场在线App进行了统计分析，在分析App商业化变现方式的过程中我们发现了一些非常值得关注的现象:l使用付费下载和App内购来进行商业化变现的App并没有我们想象的多;l很多的互联网公司开始将ARPDAU的提升作为App收入增长的核心驱动力，并且逐步开放对“广告”的限制;l越来越多的开发者开始意识到第三方聚合的价值，且正在尝试接入聚合广告平台;......01#越来越多的开发者开始意识到聚合广告工具的价值在国内应用市场，App商业化变现的主要方式一般聚焦在付费下载、App内购、广告变现和提供商品购买等服务的范围内。但通过对在线App进行分析，我们发现部分变现方式的实际使用率和我们印象中的大相径庭。在“变现增长”已成为商业化生态重要关键词的当下，ToBid已成为越来越多App开发者变现的首选合作伙伴。
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。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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