凤凰科技讯 北京时间5月4日消息，据科技网站VentureBeat报道，一直有传言称苹果在开发“iPad Pro”的大屏iPad。科技网站Apple Insider在新刊发的一篇报道中称，iPad Pro将支持NFC(近场通信)技术，该技术可以用于连接新型配件。
据Apple Insider的报料人称，iPad Pro将配置12.9英寸显示屏。报道指出，尽管支持NFC，但iPad Pro可能不会提供与iPhone 6 和6 Plus相同的支付设备。但是，支持NFC意味着iPad Pro可能被用作支付终端，接受NFC支付。
报道还指出，苹果在为iPad Pro开发采用蓝牙技术的触控笔，显示屏能感知压力。
此外，iPad Pro可能配有USB-C和前型号iPad的Lighting接口接口。(编译/霜叶)
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在今日的小米汽车上市发布会上，雷军开场时表示，造车三年来，自己最大的感受是造车真的太难了，没想到连苹果这样的巨头都放弃了。不过到最后雷军表示，苹果用户开小米汽车，也有很好的体验。苹果退出造车后，苹果用户选购智能电动车，小米SU7肯定是最好的选择。
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。
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。
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。
苹果公司宣布将于5月7日晚上10点举办一场特别活动，主题为“放飞吧”，预计将推出新款iPad和配件。苹果通常是在3月底或4月初举办春季特别活动，今年宣布在5月进行，相比以往稍显延后，但也给粉丝带来了更多期待。根据公开爆料，新款iPadPro将首次采用OLED面板iPadAir将首次提供12.9英寸屏幕的选项。
爆料人MarkGurman透露，苹果计划在今年晚些时候发布iPadmini7。针对上一代产品iPadmini6存在的果冻屏”问题，苹果将在iPadmini7上进行优化。iPadmini7还将搭载苹果A16芯片，支持Wi-Fi6E和蓝牙5.3等新功能。
3月27日，苹果公司发布了iOS/iPadOS17.4.1的更新。这次的更新是3月22日发布的版本号为21E236的内部测试版升级来的，具体修复了哪些内容目前还没有确切消息。以上就是关于iOS/iPadOS17.4.1更新的内容介绍。
苹果即将在5月推出iPadAir系列新品，包括10.9英寸和12.9英寸两款，其中12.9英寸将成为苹果史上最大的Air平板。第三方壳厂已经在亚马逊电商平台上架了12.9英寸iPadAir的保护壳，等待苹果新品开售。12.9英寸版本的iPadAir价格将会大幅上涨，这将成为史上最昂贵的Air平板。
据爆料人MarkGurman透露，预计iPadPro2024将在5月的第二周亮相，这将是苹果历史上最强大的iPad。全新的iPadPro2024首次采用OLED屏幕，它采用了双串联OLED面板，这种屏幕结构具有两个发射层，相较于单层OLED面板，双层结构的屏幕亮度可提升2倍，使用寿命可延长4倍。值得一提的是，本次发布会将同步推出两款配备M2芯片的全新iPadAir机型、适用于iPadPro的全新妙控键盘以及新的ApplePencil。
为了给新款iPadAir让路，苹果零售店开始有针对性地减少现有iPadAir的零售库存。苹果将会在下个月召开新品发布会，推出全新iPadPro、iPadAir、ApplePencil等产品。消息称12.9英寸版iPadAir将会贵200美元，起步价是799美元，同样是Air系列的历史最高。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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