站长之家(ChinaZ.com) 9 月 4 日消息：苹果上周宣布将于 9 月 12 日举行发布会，而在此前对于iphone新品的曝光也是如火如荼，不过对于iphone新品的命名似乎并不是我们一直以来所说的iphone8，有传闻称，苹果这款十周年特别版的新机将命名为iphone Edition或者iphoneX。
据外媒爆料，iphone8 最终命名为iphoneX的可能性最大。该媒体解释道，iphoneX的命名方式有双重意义。第一，iphoneX中的“X”指明这是一款高端设备，就像几年前摩托罗拉使用Droid X的命名一样。第二，iphoneX意味着它是iphone十周年特别版，而“X”刚好是罗马数字中的10。
不过这也仅仅是媒体的猜测，iphone的命名方式从第一代开始就以数字命名，尽管很多信息显示可能苹果新品不会命名iphone8，但是结果也需要等到发布会才知道了。
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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。
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。
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。
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。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
每逢节假日结束，iPhone闹钟不会识别调休”话题总是能登上微博热搜。今天清明假期结束，虽然是星期日，但由于调休安排今天也是工作日，又有不少网友抱怨称，iPhone闹钟无法识别调休，闹钟又没有响。国产安卓手机的闹钟智能识别节假日已经成为了标配功能。
微博热搜榜上，关于“调休”的讨论异常火热，与之相关的“iPhone闹钟不会识别调休”话题也引发了网友们的热议。清明假期后，虽然今天本是休息日，但由于调休政策的实施，我们不得不将今日也视作工作日，这导致本周将连续工作六天。对于这一功能上的不足，客服表示会记录并反馈上去，如果收到较多的用户反馈，后期可能会考虑进行相应的改进。
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。
苹果公司加拿大分公司近日与iPhone电池门的集体诉讼达成和解，同意支付1440万加元作为赔偿金。此次和解解决了这一起历时已久的法律纠纷。对于过保的iPhone6及后续机型用户，则可以享受到从608元降至218元的电池更换服务，该服务于2018年1月底至12月期间进行。
今天，苹果公司更新了其公开的古董和过时产品列表，其中包括一些较旧的iPhone和iPad型号。苹果宣布iPhone6Plus已被全球范围内列为过时，这表示苹果专卖店和授权服务提供商将不再提供维修或其他硬件服务。iPhone8和iPhone8Plus也被列为复古产品。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
