苹果iPhone14可以分屏吗 全系列屏幕参数怎么样?
iPhone14全系列屏幕参数怎么样?全系列屏幕曝光如下iPhone14:6.1英寸显示屏,带有刘海,A15芯片略有改进。iPhone14Plus:6.7英寸显示屏,带有缺口,A15芯片略有改进。iPhone14Pro:6.1英寸显示屏,“孔+药丸”设计,常亮显示屏,48MP传感器,8K视频,A16处理器。iPhone14ProMax:6.7英寸显示屏,“孔+药丸”设计,...
苹果iPhone14 Pro摄像头参数性能怎样 支持哪些拍摄模式?
苹果iPhone14Pro是后置三摄+激光雷达功能,三颗摄像头参数分别是4800万像素主摄:24毫米焦距,??/1.78光圈,第二代传感器位移式光学图像防抖功能,七镜式镜头,100%FocusPixels1200万像素超广角:13毫米焦距,??/2.2光圈和120°视角,六镜式镜头,100%FocusPixels1200万像素2倍长焦(通过四合一...
苹果iPhone14内存是多少 全系列屏幕参数怎么样?
苹果iPhone14系列手机是苹果在2022年秋季发布的旗舰手机,搭载了A16处理器,分别有四个不同型号,iPhone14、iPhone14Plus、iPhone14Pro和iPhone14ProMax。对比上一代主要升级了处理器、内存、屏幕、摄像头等,Pro型号的屏幕还支持息屏显示功能,灵动岛等功能。价格:iPhone14售价128GB,5999元;iPhone14Plus售价128GB,...
苹果iPhone14Pro参数配置怎么样 需要手动开启防抖吗?
苹果iPhone14Pro参数配置怎么样?A16处理器、120Hz高刷屏幕、后置主摄4800万像素iPhone14Pro将采用A16处理器,台积电4nm工艺,屏幕是一块6.1英寸的OLED屏幕,药丸屏设计,支持ProMotion技术,屏幕刷新率可在1Hz-120Hz之间刷新,同时还有全天候显示功能,Pro系列将采用新的药丸挖孔屏幕设计。摄像头方面,iPhone14Pro是后置...
iPhone14全系列屏幕参数怎么样 苹果买哪种颜色好?
iPhone14全系列屏幕参数怎么样?全系列屏幕曝光如下iPhone14:6.1英寸显示屏,带有刘海,A15芯片略有改进。iPhone14Plus:6.7英寸显示屏,带有缺口,A15芯片略有改进。iPhone14Pro:6.1英寸显示屏,“孔+药丸”设计,常亮显示屏,48MP传感器,8K视频,A16处理器。iPhone14ProMax:6.7英寸显示屏,“孔+药丸”设计,...
苹果16发布会:iPhone 16系列参数和价格曝光
1.iPhone16系列参数配置概览(1)屏幕与显示iPhone16:采用6.1英寸显示屏,屏幕刷新率维持在60Hz(www.e993.com)2024年10月10日。这一屏幕尺寸适合单手操作,视频播放最长可达22小时。iPhone16Plus:屏幕尺寸升级为6.7英寸,同样为60Hz刷新率,视频播放最长可达27小时,适合需要更大屏幕和更长续航的用户。iPhone16Pro:屏幕从6.1英寸提升至6.3英...
苹果祭出“钞能力”恶补AI:一边挖牛人,一边请外援
去年年底,苹果发布了一篇如何在小内存设备上运行大语言模型的论文,苹果给出的解决办法是将模型参数放在闪存里面,需要时再调用到内存里。用户看到这篇文章或许会有点哭笑不得,苹果设备对内存容量的吝啬,已经阻碍了自家AI技术的发展,目前iPhone15的内存容量仅为6GB,最新款MacBook产品仍然是8GB内存起步,这远远落后于...
苹果回应iPad Air参数标记错误:性能没毛病
在产品刚刚发布时,iPadAir官方刊登的M2芯片参数为8核中央处理器和10核图形处理器,不过目前官方参数页目前的参数展示则为8核中央处理器和9核图形处理器,在神经网络引擎方面依旧是16核配置,并辅以8GB内存。苹果方面表示:“Apple官网已更正M2iPadAir的核心数量。M2iPadAir所有公开性能均基于9核GPU获得,...
苹果iPhone 16全系四款机型参数汇总 就差价格了
iPhone16Plus搭载6.7英寸的60Hz超视网膜屏幕,灵动岛设计,搭载A18芯片,前置1200万像素镜头,后置4800万像素主摄+1200万像素广角镜头,内置4006mAh电池,支持27W有线充电,采用铝金属中框。iPhone16Pro搭载6.3英寸的120Hz超视网膜屏幕,灵动岛设计,搭载A18Pro芯片,前置1200万像素镜头,后置4800万像素主摄+4800万像素广...
苹果大模型MM1杀入场:300亿参数、多模态、MoE架构,超半数作者是华人
其次,研究者探索了两种MoE模型:3B-MoE(64位专家)和6B-MoE(32位专家)。在几乎所有基准测试中,苹果的MoE模型都比密集模型取得了更好的性能。这显示了MoE进一步扩展的巨大潜力。第三,对于30B大小的模型,MM1-30B-Chat在TextVQA、SEED和MMMU上的表现优于Emu2-Chat37B和CogVLM-30B。