- ⚾️ 苹果电视+将于3月29日回归“周五夜间棒球”
- 🌟如何锁定 Apple Watch 屏幕以防止意外触控
- 😂苹果发布全新Apple Vision Pro Mini
- 🎉 Swift 6.0 引入 pack iteration，让参数包操作更轻松！
- 🌟 SwiftData 中动态构建复杂谓词
- 🤔 人工智能创新速度惊人，但伦理能跟上吗？
- 🚀 Flyde：一款可视化编程语言
- 🌟 Kingfisher: 强大的 Swift 图片下载和缓存库
- 🎥 Open-Sora：高性能 Sora 复制解决方案
Apple News
⚾️ 苹果电视+将于3月29日回归“周五夜间棒球”
来源：Apple Newsroom
发布时间：2024-03-07 22:59:47
苹果电视+将于3月29日回归“周五夜间棒球”，每周五提供双重比赛，覆盖60个国家和地区，没有本地广播限制。首场比赛将于3月29日开幕周末举行，届时将有纽约洋基队对阵休斯顿太空人队，洛杉矶道奇队对阵圣路易斯红雀队。
🌟如何锁定 Apple Watch 屏幕以防止意外触控
来源：OS X Daily
发布时间：2024-03-07 00:23:35
在锻炼或戴着手套时，锁定 Apple Watch 屏幕以防止意外输入和触控是个好主意。Apple Watch 触控屏虽然不错，但它可能会对意外输入做出反应，导致不必要的操作或拨打电话。
😂苹果发布全新Apple Vision Pro Mini
来源：Hacker News - Newest: “vision pro”
发布时间：2024-03-07 09:19:55
苹果发布了号称世界上最小的虚拟现实头戴设备Apple Vision Pro Mini，售价3999美元，但其像素和视野范围有限，被讽刺为只能眯着眼睛看。
iOS Blog
🎉 Swift 6.0 引入 pack iteration，让参数包操作更轻松！
来源：Swift.org
发布时间：2024-03-07 18:30:00
Swift 6.0 中的 pack iteration 简化了参数包操作，使其更易于使用。它引入了 for-in repeat 循环语法，允许按对迭代参数包中的元素，从而简化了比较元组、检查数组是否为空等任务。此外，pack iteration 还简化了高级参数包用法，例如从 Result 值中提取成功元素并调用其方法。
🌟 SwiftData 中动态构建复杂谓词
来源：肘子的 Swift 记事本 ｜ Fatbobman’s Blog
发布时间：2024-03-07 08:12:00
本文探讨了在 SwiftData 环境中动态构建复杂谓词的方法，提供了可行的方式，使得依赖 SwiftData 的应用能够实现灵活的数据查询功能。尽管当前的解决方案可能不如我们期望的那样优雅直接，但它们确实提供了一种可行的方式。
Tech News
🤔 人工智能创新速度惊人，但伦理能跟上吗？
来源：AI News
发布时间：2024-03-07 17:41:57
人工智能技术创新速度惊人，但伦理考量是否能跟上这一步伐？文章探讨了人工智能技术创新与伦理之间的关系，指出人工智能技术创新速度快，竞争激烈，但伦理考量却可能滞后，需要引起重视。
🚀 Flyde：一款可视化编程语言
来源：Hacker News - Newest: “programming”
发布时间：2024-03-07 20:33:36
Flyde 是一款开源的可视化编程语言，它允许用户通过连接节点来创建程序。它与现有的 TypeScript/JavaScript 代码无缝集成，可以在 Node.js 和浏览器中运行。Flyde 旨在补充和增强传统的文本编码，而不是取代它。
Daily Code
🌟 Kingfisher: 强大的 Swift 图片下载和缓存库
来源：Trending Swift repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-03-08 09:00:38
Kingfisher 是一个强大的纯 Swift 库，用于从网络下载和缓存图片。它提供了一种纯 Swift 方式，让你在下一个应用程序中处理远程图片。
🎥 Open-Sora：高性能 Sora 复制解决方案
来源：Trending repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-03-08 09:25:40
Open-Sora 是一个开源项目，提供 Sora 可能使用的开发管道的实现，由 Colossal-AI 提供支持，包括：
- 提供完整的 Sora 再现架构解决方案，包括从数据处理到训练和部署的整个过程。
- 支持动态分辨率，训练可以直接训练视频的任何分辨率，而无需缩放。
- 支持多种模型结构。由于 Sora 的实际模型结构未知，因此我们实现了三种常见的多模态模型结构，例如 adaLN-zero、交叉注意和上下文条件（令牌连接）。
- 支持多种视频压缩方法。用户可以选择使用原始视频、VQVAE（视频原生模型）或 SD-VAE（图像原生模型）进行训练。
- 支持多种并行训练优化。包括与 Colossal-AI 兼容的 AI 大模型系统优化功能，以及与 Ulysses 和 FastSeq 的混合序列并行。