近日，iPhone 7 和 iPhone 7 Plus 又被爆出现摄像头、黑屏以及过热等新问题。国外有用户在论坛发文称「我打开了相机app，结果只能看到一个漆黑的取景界面。有时我也无法正常拍摄图像，比如画面全绿或全紫了。甚至屏幕上还会显示紧急状况，iPhone 需要降温的提示，即使手机明明不烫手。」，这一文章随后在评论区中引起共鸣，不少 iPhone 7 用户均表示遇到相同情况。

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  iPhone15标准版近日被iFixit团队进行了深入拆解。此次操作中，他们借助显微镜，对iPhone15的细节进行了近距离观察，包括外壳、粘合剂和显示屏等。此次iFixit团队通过对主要两大型号进行拆解，进一步证实了这两款机型之间有的微小差异。

  苹果公司旗下新款智能手机iPhone15系列已正式上市销售，但有关iPhone16Ultra摄像头配置的传闻也纷纷传出。网传消息显示，苹果iPhone16Ultra将配备三个较小的摄像头，与苹果VisionPro设备协同工作，以提升拍摄功能。至于常规版iPhone16和iPhone16Plus，已有消息称它们都将升级为120HzProMotion显示屏，这是此前曝光的硬件升级内容。

  苹果iPhone15系列手机在即将上市之际，却又出现了一种新的问题——烧屏。这不禁让人对iPhone15的销量产生疑虑。iPad用户也反馈称自己的屏幕出现了类似的烧屏现象，目前能确定这不是iPhone15Pro的屏幕硬件缺陷，具体原因还需要等到下个系统版本进行观察。

  iPhone15系列新机，即使作为全球领先的智能手机制造商，仍旧没办法避免出现产品问题。一些iPhone15Pro用户反映，手机显示屏与边框之间有对齐差一些用户还发现油性的手指导致钛合金边框变色。根据有关清洁iPhone的官方支持文档，用户都能够使用微湿、无毛絮的布擦拭iPhone来恢复其原来的颜色。

  有国内网友吐槽iPhone15的线下实体广告丑到无敌，大家怎么看？上海市民张女士在地铁站看到iPhone15手机的大幅海报，广告的三个摄像头看起来像燃气灶”。

  苹果公司最近发布了macOSVentura13.6、iOS17.0.1、iPadOS16.7、watchOS9.6.3以及macOSMonterey12.7等更新。这些更新的推出时机十分紧俏，尤其是在iPhone15系列新机发售之前，为用户更好的提供了很多错误修复和重要安全性更新。这些更新可能都只为了修复新版本与旧版本之间的轻微不兼容性。

  苹果将对iPhoneSE4进行重大升级，包括重新设计的外形和大幅度的提高的配置。iPhoneSE4的内部代号为Ghost，目前内测机型的外观与iPhone14基本相同，并保持一致的参数。iPhoneSE4将成为SE系列中首款采用刘海屏的机型，屏幕尺寸为6.1英寸，刷新率为60Hz，定价在3500-4000元之间。

  在一次海外媒体的专访中，苹果公司的CEO蒂姆库克谈到了他对于苹果未来的愿景。当被问到苹果为何每年都要推出新款iPhone，尽管新iPhone的变化不大，这似乎与苹果一贯主张的环保理念相悖，毕竟，最环保的做法不就是减少iPhone的更新频率吗时，库克给出了他的回答。然，库克的这番话似乎并没有说服网友，比如之前苹果取消了随机附送的充电器，却在官网上卖出了高达100多元的价格。

  据爆料，苹果预计会在2024年底或2025年推出iPhoneSE4。它采用6.1英寸刘海屏，屏幕刷新率是60Hz，这是SE系列第一款刘海屏机型。对比iPhone14，iPhoneSE4的屏幕、芯片等配置与前者相近，影像缩水，可以看作是iPhone14青春版”，定价应该在3500-4000元之间。

  根据投资公司PiperSandler近期在美国青少年调查中所共享的数据，iPhone已成为青少年群体中最受喜爱的智能手机品牌。此次调查显示，持有iPhone的青少年比例达到了87%他们对自身下一部手机的选择也多倾向于选择iPhone。这种偏好在2013年的调查数据中还并未反映出来，当时只有55%的青少年拥有iPhone拥有Android设备的青少年比例为24%。

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  Recall是一个AI驱动的知识库，可以摘要和保存任何在线内容。它可以摘要YouTube视频、文章、播客、PDF、食谱、电影和电视剧列表等网页内容，并自动将摘要分类保存到您的个人知识库中。保存的摘要还会自动与您过去保存的相关联的内容进行关联，帮助您在消费内容时找到连接，并在相关联的内容出现时重新展示过去的内容。Recall还利用科学支持的技术，如分散重复和主动回忆，帮助您复习和巩固知识库中存储的知识。

  Deep floyd是一个开源的文本到图像模型，具有高度的写实性和语言理解能力。它由一个冻结的文本编码器和三个级联的像素扩散模块组成：一个基础模型用于根据文本提示生成 64x64 像素的图像，以及两个超分辨率模型，分别用于生成分辨率逐渐增加的图像：256x256 像素和 1024x1024 像素。模型的所有阶段都利用基于 T5 transformer 的冻结文本编码器来提取文本嵌入，然后将其输入到一个增强了交叉注意力和注意力池化的 UNet 架构中。这个高效的模型在性能上超过了当前的最先进模型，在 COCO 数据集上实现了零样本 FID 得分为 6.66。我们的工作强调了级联扩散模型的第一阶段中更大的 UNet 架构的潜力，并展示了文本到图像合成的一个有前途的未来。

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