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    測試 Apple Intelligence iOS 18.1 Beta 同步推出

    蘋果突然在今日(30日)推出 iOS 18.1、iPadOS 18.1、macOS Sequoia 15.1。三個系統將會內置 Apple Intelligence 功能的早期版本。而最特別的是,iOS 18、iPadOS 18、macOS Sequoia 15 的 Developer Beta 4 和 Public Beta 2 現在仍同步測試當中,是以往少見的安排。

    【場料】大屏入門韓系 5G 機價再減港行最平 $1,350 有交易!

    早前在三星官方網店及連鎖大鋪等,將入門 5G 手機 Galaxy A15 5G 以 $1,598 優惠價開賣(原價 $1,798)後,近日細舖再減。

    【場料】HONOR Magic V3 港專門店現蹤 行貨傳最快 8 月下旬開賣!

    輕薄設計是新代「大摺」書本型摺屏手機主流趨勢,除個別品牌 8G3 新作機身外觀仍跑輸大市,像剛推出 Xiaomi MIX Fold 4 就有摺合後 9.4 mm 厚度、低至 226g 機重,而 HONOR Magic V3 更在相同 226g 機重下,將摺合後機身收細至 9.2mm,甚至比不少直屏手機更薄。

    【場料】Xiaomi MIX Fold 4 及 MIX Flip 水貨到港 最平 $6,880 有交易!

    Xiaomi 全新摺疊旗艦 MIX Fold 4 及 Mix Filp 首批水貨現於日前正式到港,據最新的報價顯示,水貨 Xiaomi MIX Fold 4 將提供 12GB RAM + 256GB ROM、16GB RAM + 512GB ROM 及 16GB RAM + 1TB ROM,叫價分別為 $10,080、$11,180 及 $12,280。至於 Xiaomi Mix Flip 首批將提供 256GB、512GB 及 1TB 三個版本,叫價分別為 $6,880、$7,280 及 $8,280。

    設計先行?iPhone 17 Slim 僅配備單鏡頭?

    目前的 iPhone 會有 4 個型號,分別為 6.1 吋 iPhone、6.7 吋的 iPhone Plus,還有高階的 iPhone Pro 及 Pro Max,而根據天風國際分析師郭明錤最新的消息指,Apple 很大機會在明年推出的 iPhone 17 中加入 Slim 型號來取代 iPhone Plus,新型號會以輕薄機身作賣點,外觀設計或會和同期 iPhone 有很大分別,某程度上可說是「規格外品」 。

    Leica 認證相機 + 多功能外屏 Xiaomi MIX Flip 駕「細」登場

    Xiaomi Mix Flip 是小米推出首款「細摺」手機,亦是小米首次引入香港的摺屏機款,官方表示「細摺」手機會較「大摺」更受歡迎,尤其女仕們對「細摺」手機更是情有獨鍾,所以今次在 Xiaomi Mix Flip 的設計上,都針對過往「細摺」手機的不足之處加以改良,真正發揮內外屏幕的優勢,加上 Leica 認證相機,相信會吸引到市場的目光。

    翻揭式設計 摺屏 iPhone 等多兩年

    據外媒 The Information 報道,傳聞已久 Apple 正在開發的摺疊式屏幕 iPhone 手機最早會在 2026 年推出。報道指這款代號 V68 的摺屏手機將會採用受女生歡迎的翻揭式設計。據報 Apple 正加緊開發,並曾在最近幾個月就生產這手機的零件聯繫亞洲的供應商。

    終於轉用 FaceID、支援 Apple Intelligence iPhone SE 4 規格曝光

    Apple 將於今年 9 月推出支援 Apple Intelligence 的 iPhone 16 / 16 Pro 系列,與此同時,有關於下一代的 iPhone SE 又有一些新的細節流出。

    【場料】Samsung 大細摺換代在即 依家仲可否上 Z Fold5/Z Flip5 尾班車?

    上星期 Samsung 全球發佈摺屏新作 Galaxy Z Fold6 及 Z Flip6,這次香港罕有被選為全球首賣地區之一,讓本地用家能率先體驗加持了 Galaxy AI 的兩款大細摺新品。不過因這次兩機定價均較前代為高原故,對想執平貨的摺屏「上車戶」來說,或可能更想找一下前代 Z Fold5 及 Z Flip5 的尾班車。

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    Apple Intelligence 疑用 Google TPU 訓練 不用 NVIDIA GPU 為慳成本?

    蘋果公司的 Apple Intelligence 幾日前在 iOS 18.1 Beta 發放,與此同時公開更多技術細節。根據蘋果公司的論文披露,背後的人工智能模型由 Google Cloud 上的 TPU 訓練,而非目前市場主流的 NVIDIA GPU。