去年疫情原因使大家出门都佩戴口罩，这一年以来iPhone上的Face ID显得十分不友好。此前就有报道称，苹果将在下一代 iPhone 上同时使用指纹识别和面部识别方案，让用户在不方便使用 Face ID 的时候使用 Touch ID。
而现在据WSJ报道称，苹果的两名前员工证实该公司「一直在从事屏下指纹技术的研究，并已考虑在同一设备上同时采用Touch ID和Face ID」。
一名苹果曾从事Touch ID研发工作的前员工表示，该公司始终在使用光学传感器进行屏幕指纹识别，光学传感可以比超声波更可靠。苹果早在2014年就提交了各种相关专利申请。最近的一项专利显示，当用户把手指放在屏幕上的任何地方时，都能识别出指纹。苹果拒绝就其专利置评。
苹果前员工称，无论苹果采用哪种解决方案，都必须满足目前Touch ID的安全标准。Touch ID目前用于iPhone SE、iPad和MacBook。最近，苹果将Touch ID传感器移至iPad Air4的睡眠/唤醒按钮中。
另外，据国外知名爆料人MauriQHD给出的消息称，iPhone13的原型机中有一款完全没有刘海的版本，不过作为牺牲，这款机型的四周黑边将变得宽大一些。此前分析师郭明錤预测，iPhone13将于2021年9月如期上市。郭明錤表示，iPhone13的量产时间将早于iPhone12，这意味着iPhone13将与iPhone11系列及之前机型的相同，所有型号都能在2021年9月上市，而不会出现延期情况。
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
苹果公司高级执行官史蒂夫·霍特林即将正式退休。霍特林负责触摸屏技术、健康传感器以及公司的FaceID界面，他的退休尚未公开宣布。该团队还负责一个开发非侵入式血糖传感器的项目。
苹果公司的重要高管史蒂夫·霍特林即将退休，他曾负责开发许多关键技术，其中包括iPhone的多点触控屏幕、TouchID和FaceID。霍特林在苹果公司担任副总裁，向硬件技术高级副总裁约翰尼·斯鲁吉汇报工作。他的退休将给苹果公司带来一定的技术人才流失，但对于整个科技界来说，他的贡献将永远被铭记。
苹果公司负责触摸屏技术、健康传感器、FaceID交互的副总裁史蒂夫霍特林宣布辞职退休。在苹果公司，霍特林发明了iPhone的屏幕以及大家熟知的TouchID。在iOS15.4更新中，苹果加入了支持佩戴口罩解锁FaceID的功能，设置完成后就能戴着口罩解锁iPhone。
在国产手机前置镜头已经发展到6000万像素的年代，iPhone的前置相机终于要升级了。天风国际证券分析师郭明錤日前发布研报称，最新供应链调查显示，iPhone17的前置相机镜头将显著升级到2400万像素、6P镜头。这也是iPhone首次搭载两颗4800万像素镜头，将有效提升照片解析力，以及在夜间和弱光环境下的拍摄表现，拍摄细节和质量会显著提高。
苹果正在积极游说印度政府，试图推迟一项规定的实施，该规定要求在印度销售的所有智能手机都必须配备USB-C充电端口申请完了美国苹果id后不能下载。尽管苹果已经在新款iPhone15系列中采用USB-C端口，但这项法规可能会迫使苹果在旧款iPhone上也使用USB-C端口。这可能是为了给予苹果足够的时间逐步淘汰旧款iPhone上的Lightning端口，因为印度消费者通常更倾向于购买旧款iPhone，当苹果发布新机型时，旧款iPhone的价格会下降。
苹果正在与LG显示公司合作开发无折痕的折叠屏手机。苹果还研发了一项新技术，使其折叠屏手机在掉落时会自动折叠，并且屏幕不会受损。”“它肯定会比iPhoneX之后推出的其他苹果旗舰手机更令人兴奋。
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”。
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。
IPaapter团队推出的IP-Adapter-FaceID模型爆火，其大幅提高了人脸识别精准度引发关注。这个模型的推出激起了旧模型在从图片人像中提取相似度方面取得了显着的提高。该模型使用LoRA技术提高面部ID的一致性，能够仅通过文本提示生成各种风格的人脸图像。
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。
DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。
Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。
Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。
Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
AIApply 是您求职过程中的 AI 助手。生成个性化求职信，优化简历，开启您成功之旅。
vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: – 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 – 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 – GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
Lampi 是一款由 AI 驱动的安全平台，可在您完全控制的前提下进行广泛的搜索，并生成基于知识的内容。Lampi 旨在确保您的数据保持私密和在您的控制之下。产品定价和详细信息请访问官方网站。
AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。
Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。
FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。
Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。
ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上苹果共用美国id，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
