iPhone 15 系列前玻璃面板曝光：超窄边框全系灵动岛

　　2023 年 3 月 6 日消息，近日自媒体博主 @科技小薇 和 @鸿漾科技 现放出了苹果 iPhone 15 系列的外观，看起来新机将会拥有超窄边框，以及这次 iPhone 15 全系都将采用灵动岛设计。

　　此前有报道，这次 iPhone 15 系列新机将采用弧形边框，而且正面边框似乎稍微增加了一丝丝曲率，与之前大量爆料和泄露基本吻合。

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　　苹果的软件团队在发布了iOS17版本更新后，已经将重心转移到下一个主要版本iOS18上。根据苹果以往的发布规律，测试团队预测iOS18将在明年6月发布测试版，并于同年9月发布稳定版。系统代码部分还显示所有四款iPhone16机型都将采用全新SoC芯片t8140，这被认为是苹果正在为其A18芯片进行内部测试。

　　自2020年推出iPhone12系列以来，iPhone的尺寸就一直没有明显变化。但随着2024年iPhone16系列的推出，这一情况将发生改变。iPhone12mini、13mini：5.4英寸，但mini机型后续可能不再推出，已经绝版。

　　在iPhone15系列智能手机推出之前，就有多位业内的分析师预计，苹果公司今年将推出的iPhone16系列中的两款Pro版，将配备尺寸更大的屏幕，将大于iPhone15Pro系列的6.1英寸和6.7英寸。iPhone16Pro系列配备更大尺寸的屏幕，也就意味着机身的尺寸较iPhone15Pro系列也会增加，也有外媒在报道中，披露了iPhone16Pro和iPhone16ProMax的机身尺寸。iPhone16Pro系列具体的尺寸，要在正式发布时才会揭晓。

　　多位长期关注苹果的分析师预计，苹果即将推出的iPhone16系列中的两款Pro版将配备与iPhone15Pro系列略大的屏幕。这一预测很可能成为现实。由于这些只是分析师们做出的预测，并且苹果方面尚未公布任何相关信息，在正式发布之前我们无法得知最终的手机尺寸情况。

　　已有多位长期关注苹果的分析师预计，明年秋季将推出的iPhone16系列中两款Pro版，将配备较iPhone15Pro系列略大的屏幕。从外媒的报道来看，在iPhone16Pro系列采用更大尺寸的屏幕之后，苹果随后一年推出的iPhone17系列中的标准版及Plus版，也将采用更大的屏幕，届时iPhone17系列中屏幕就将只有两种尺寸。但值得注意的是，无论是iPhone16Pro系列采用更大尺寸的屏幕是iPhone17和iPhone17Plus的屏幕尺寸也扩大，目前都还只是分析师预测和外媒的报道，苹果尚未公布相关的消息，他们在正式发布之前也不会公布，最终的屏幕尺寸状况，要到正式发布时才会揭晓。

　　iPhoneSE4将会配备iPhone14同款锂离子电池，其电池型号是A2863，电池容量是3279毫安时。对比上代iPhoneSE3配备的2018毫安时，iPhoneSE4电池容量大幅提升。按照SE系列的定位，iPhoneSE4价格预计在3500-4000元之间，这将是苹果最便宜的iPhone手机，被称之为苹果手机小钢炮”。

　　iPhone15系列用户在升级至最新的iOS17系统后纷纷反馈，他们的手机出现了无法拨打电话的问题。问题主要出现在升级至iOS17.2.1版本后，用户们纷纷表示，他们的iPhone无法连接到运营商信号，进导致无法拨打电话或使用蜂窝网络流量。希望苹果能够尽快解决这些问题，为用户提供稳定、高效的服务。

　　苹果今天宣布，iPhone14和iPhone15用户现在可以使用Verizon的路边援助服务。该服务由Allstate旗下的SignatureMotorClub运营，可在没有移动连接的地区提供帮助。如果您被困在偏远地区或没有AAA，增加Verizon的路边援助计划可以增加更多服务选择。

　　MacRumors曝光了iPhone16的原型机渲染图，据报道，苹果iPhone16原型机有多种设计方案，一种是采用了iPhoneX经典的相机岛设计语言，一种是回归iPhone12的设计语言，两种设计语言的摄像头都是纵向排布。iPhone16中框延续了上一代的直角边设计，传统的静音拨片换成了独立操作按钮，与AppleWatchUltra上的操作按钮一样，这颗独立操作按钮支持一键启用各种操作。iPhone16早期原型机有黄色、粉色、午夜色三种配色。

　　努比亚Z60Ultra此前已经官宣，将于12月19日正式发布。新机的屏幕依然是一大亮点，延续屏下前摄技术，实现无开孔、无刘海的真全面屏效果。内置UDCUltra独立显示芯片，让屏幕色彩过渡更加自然，观感舒适。

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　　GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优势在于其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在各个领域的适应性。其应用范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。

　　Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

　　Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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　　Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，并且能够自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

　　Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的方法可以生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

　　Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

　　该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细介绍了方法的原理和实验结果。