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苹果正在研发搭载OLED显示屏的iPad mini、iPad Air、MacBook Pro和MacBook Air机型，苹果已在iPad Pro中采用OLED屏，并计划在未来数月及数年内将OLED推广到更多设备上，从而淘汰LCD屏幕。 具体来看，iPad mini最快会在2026年配备OLED屏，同时会提升防水性能，新款iPad mini也因此涨价100美元。 至于iPad Air，其商用OLED的时间要晚于iPad mini，爆料称2026年春季亮相的iPad Air将继续使用LCD屏幕，但后续
今年9月苹果发布的四款iPhone中，有三款均搭载12GB内存，仅iPhone 17标准版配备8GB内存。 韩国最新一份报告指出，iPhone 18标准版内存将提升至12GB，不过消费者需等到2027年上半年才能入手这款手机。 据媒体报道，苹果已开始从三星采购LPDDR5X内存，此举旨在保障iPhone 18系列的内存供应，避免人工智能企业的需求压力影响到苹果，消息称苹果已向三星预购1300万套LPDDR5X内存。 苹果�
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
十年前，AI还停留在算力、模型与数据此消彼长的层面。如今，技术的发展早已超乎想象。 2025年上半年，Google DeepMind重磅推出的AlphaEvolve揭示了一个重要趋势:AI开始拥有“自我成长”的能力。 AlphaEvolve是一种典型的“自进化系统”，它结合了Gemini模型的创造性问题解决能力，以及自动化评估器（Evaluator）的反馈学习机制，能够判断“什么是好的”，并据此不断自我优化。 �
本月苹果推出了全新MacBook Pro、iPad Pro及Vision Pro，这些设备均搭载新一代M5芯片。除了上述新品，苹果还有一款MacBook已在路上，许多人期待能在节前看到。 行业分析师郭明錤透露，苹果正研发一款更具性价比的13英寸笔记本电脑，这款产品旨在对标Chromebook，提升MacBook的整体销量，新MacBook将搭载A18 Pro芯片，这颗芯片去年在iPhone 16 Pro上首发搭载。 在Mac产品中使用iPhone芯片，从�
2025年AI应用公司LiblibAI完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国等机构领投，创国内AI应用赛道最大单笔融资。该公司通过“工具集成+社区生态”模式，整合图像、视频、3D等多模态能力，覆盖从灵感到成片的完整AI工作流，已孵化超2000万创作者。平台将加速全球化布局，打造多模态内容生态，标志着AI投资正从底层模型转向应用层落地。
本期AI日报聚焦多项技术突破：豆包推出全自动有声剧系统，实现98%角色识别准确率；Adobe Firefly Image 5支持400万像素原生输出及AI音轨生成；Soul发布90分钟无中断播客生成模型；360推出全球首款L2-L4全栈智能平台；IBM发布可在普通设备运行的Granite 4.0 Nano模型。市场方面，移动端AI用户突破7亿，豆包领跑原生应用；PayPal与OpenAI合作使ChatGPT集成支付功能；谷歌推出AI营销工具Pomelli，可基于URL自动生成营销内容。
不少iPhone用户发现，近期犯的打字错误比平时多得多，这可能并不是手残”，新消息称这可能是苹果系统输入法的软件问题。 在社交媒体上，一位用户在更新到iOS 26后抱怨输入问题，表示自己突然出现愚蠢的打字错误”，并注意到空格键有时会失灵，整体感觉打字精度下降。另一位用户也提到，升级到iOS 26后，尤其是在输入长消息时，键盘感觉卡顿或迟钝。 一位用户表示：�
本文汇总AI领域最新动态：OpenAI推出集成ChatGPT的Atlas浏览器，实现多任务自主处理；阿里通义千问新增2B/32B视觉语言模型，手机可流畅运行；谷歌AI Studio升级Vibe Coding功能，简化应用开发流程；百川发布医疗大模型M2Plus，通过循证推理降低误诊率；奇瑞墨甲机器人实现L3级技术突破，计划多行业应用；YouTube推出AI肖像识别工具，打击虚假内容；三星宣布2026年推出AI眼镜，融合AR与语音助手；Claude客户端更新，支持截图分析和语音交互功能。
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
