凤凰网科技讯4月8日消息，今日，有消息称苹果公司因供应紧缺问题而推迟MacBook和iPad产品的生产。知情人士透露，此次MacBook生产推迟是由芯片短缺引起的连锁反应，iPad的组装被推迟，是因为显示器和显示组件短缺。
据悉，芯片短缺已影响到整个电子及周边行业，包括电子计算机、手机、汽车、电视机等行业。业内人士表示，此次芯片短缺主要是天灾和芯片产能无法快速扩大这两方面原因导致。
此前有消息称，2021年新款iPad Pro以及其打字配件Magic Keyboard最早可能会在本月中旬亮相。
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博主AbhishekThakur在博客中向大家展示了如何在MacBookPro上训练/微调Microsoft的最新phi-3模型!用户需要使用M1或M2mac来执行此操作。之后将使用AutoTrainAdvanced来微调phi-3。;）SFT和ORPO训练均在M2MaxMacBookPro上成功进行了测试。
苹果高管再次为配备8GB内存的MacBook产品辩护，认为这是非常合适的选择。Mac营销团队的埃文-巴泽在接受媒体采访时表示，8GB的MacBook非常适合”日常工作。苹果擅长通过存储空间赚钱，即使存储空间价格相对较低，他们仍然可以实现高额利润。
苹果公司在iPad诞生后的第14个年头，正计划为iPad系列设备推出一款原生计算器应用程序。这一计划有望在iPadOS18中得以实现，并预计会在即将于6月10日召开的全球开发者大会上正式发布。苹果官方尚未针对这一传闻做出正式回应，我们在此提醒广大消费者保持理性态度，静候官方消息。
苹果Mac产品营销部门LauraMetz在接受采访时表示:Mac是用户可以买到的最好的操作生成式AI的个人电脑产品。”LauraMetz声称，实际上苹果从2020年第一款M系列芯片M1推出的时候，就已经开始AI的部署了，在M1芯片上出现的神经网络引擎，就是可以实现生成式AI的架构设计。”LauraMetz称。
苹果官方已正式公告，一场名为“放飞吧”的特别活动定于5月7日盛大举行这场活动的焦点无疑将是备受瞩目的2024款iPadPro及iPadAir等新品。除了新品的发布，据可靠消息透露，苹果还将揭晓iPadOS18系统的一些重要更新，其中就包括了期待已久的原生计算器功能的加入。我们期待在即将到来的“放飞吧”特别活动中，一睹这一新功能的真容。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型，旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化，能够处理移动UI屏幕上的各种任务，并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的，显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
北京时间5月7日晚10点，将有一场盛大的Apple特别活动即将拉开帷幕。此次特别活动的海报中，一支醒目的手写笔引人注目，这似乎在预示着苹果将发布新一代ApplePencil以及全新的iPad系列产品。苹果发布会已正式官宣，这款最强iPadPro的发布可谓蓄势待发。
日前，据名记马克古尔曼爆料，苹果正加快研发M4系列芯片，该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac，包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
苹果正准备为其Mac系列产品引入一款新的芯片处理器，旨在提升销售并突显人工智能。公司可能很快开始生产M4处理器，该芯片将推出三种主要型号。这标志着苹果自2023年5月以来的最佳表现。
今日晚间，苹果官方宣布将于北京时间5月7日晚10点举行Apple特别活动。这次苹果特别活动的海报中出现了一支手写笔，表明苹果将在5月7日当天发布新一代ApplePencil和iPad系列新品。为了解决烧屏问题，苹果新款iPadPro采用了全新的串联堆叠OLED技术，它具有两个发射层，与单层OLED面板相比，双层结构面板的屏幕亮度可扩大2倍，使用寿命可延长4倍。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
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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