在最新更新的iOS14 上，苹果iOS14 推出了应用App资源库(App Library)，可以智能地对所有APP进行分类，添加桌面插件。
此外，iOS14 还带来了小组件(Widgets)，可以自由拖动摆放位置，添加不同应用、不同尺寸的组件，应用会自动让出位置。整个主屏幕可自定义程度更高，同时在iOS上的多任务也做的更加灵活，小窗口可以浮动在应用上层，还可以隐藏到边框。
对于安卓系统早已支持的画中画功能，iOS14 也有所跟进。开启画中画视频会悬停在应用程序上，可以调整大小，并折叠到显示屏的侧面继续在后台播放。当用户处于游戏模式或者其他界面中，来电等通知会以浮窗的形式展现在上面。
Siri的出现方式终于不再占用整个屏幕，可以在应用上层显示，呼出的应用程序和组件都可以以推送通知的形式出现，更好的进行多任务处理。Siri从今年开始支持发送录音，键盘听写功能加入神经网络引擎，同时扩大了新语种的支持。基于Siri，iOS14 推出了官方翻译App，可以离线进行语音翻译。
信息App方面，在iOS14 中，加强了群组的定义和管理性，每个人可以自定义群组的形象和自己的形象，也可以将好友对话置顶，Memoji也新增加了 20 种头像和发型。
新增App Clip功能类似于小程序，用户无需安装应用即可快速体验应用的基础功能，支持使用Apple ID注册或登录，除了打开链接外，用户也可以通过扫码、轻触NFC等方式启用支持App Clip功能的应用。
针对CarPlay的升级，iPhone可以成为车钥匙，第一款支持的车型是宝马，手机轻触车门即可开门，把手机放在充电板上，即可启动车辆，同时icould设置可以保证车钥匙的安全。
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在iPhone15系列刚刚发售时，就有人发现了Pro系列的烧屏问题是大规模存在。苹果将通过软件更新来解决这个问题。有遇到类似问题的朋友，可以尝试更新iOS17.1RC版看看是否解决。
今天凌晨苹果正式推送了iOS17.1正式版，带来了新功能和部分问题修复。官方日志提到，本更新可让你在离开隔空投送范围时通过互联网继续进行隔空投送传输。OLED屏幕只有在使用很长时间后才会烧屏如此严重iPhone15系列才开售一个月时间，显然不会是硬件烧屏导致。
苹果向用户推送了iOS17.1正式版更新，在该版本中，修复了可能导致显示屏图像残留的问题。苹果还修复了可能导致键盘响应变慢的问题、此外，苹果还优化了iPhone14和iPhone15机型车祸检测功能。
10月21日，苹果公司发布了针对iPhone15、iPhone15Pro系列的iOS17.1候选版本更新。本次更新旨在修复一系列问题，包括重置“重要地点”选项和“烧屏”现象。需要注意的是，以上所提到的功能和修复内容可能并不适用于所有地区或所有Apple设备。
据iOS日志文件显示，苹果内部正在测试iOS17.1.1版本更新。从.1.1的版本号来判断，新版主要是修复了目前iOS17.1的一些bug，预计此前iOS17.2Beta1中修复的夜间自动关机等问题将会包含其中。还有iPhone12等老款机型也会出现，并且已经持续了两年多的时间。
苹果公司于10月27日推出了iOS17.2Beta1更新，iPhone15Pro和iPhone15ProMax两款机型新增了一个“翻译”选项。这些新出现的操作按钮可以取代原来单一的开关功能，提供更多选择。今年上市的iPhone15Pro和15ProMax采用操作按钮，除了长按切换静音模式外可以自定义各种快捷操作，包括相机、手电筒、翻译、放大镜、语音备忘录、快捷方式、专注模式、无障碍等等。
小米14系列手机终于在近日正式亮相，这款备受瞩目的新品旗舰一经上市，就引发了市场的强烈反响，同时也创造了惊人的销售业绩。根据小米官方发布的双十一数据，小米14系列在开售不到5分钟的时间内，就卖出了6倍于上一代小米13系列的数量，这一成就无疑展现了小米14系列的超强市场竞争力。然而有网友在网上发帖称，小米14有发热问题，玩一局王者就变成了热水壶。据�
首款澎湃OS手机，加上最完美徕卡镜头，让小米14系列热度高涨，未发先火。卢伟冰发微博表示：准备出趟长差，回来后有可能直接去工厂为小米14系列打螺丝”。小米14系列已交付工厂，正式开始生产。
小米14系列正式开售后，小米已推送多个澎湃OS版本更新，提升用户用机体验。小米14、小米14Pro又迎来1.0.14.0版本升级，修复小窗应用打开时偶现的显示异常问题。首批机型包括小米14、小米14Pro、小米MIXFold3、小米MIXFold2、小米13Ultra、小米13Pro、小米13、小米平板6Max14、小米平板6Pro、小米平板6、RedmiK60至尊版、RedmiK60Pro、RedmiK60。
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StyleTTS 2 是一款文本转语音（TTS）模型，使用大型语音语言模型（SLMs）进行风格扩散和对抗训练，实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量，以生成最适合文本的风格，而无需参考语音。此外ios小火箭是什么意思，我们使用大型预训练的 SLMs（如 WavLM）作为判别器，并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练，从而提高了语音的自然度。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音，并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配，得到了母语为英语的评审人员的认可。此外，当在 LibriTTS 数据集上进行训练时，我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力，这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。
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