Artículos Relacionados con iPhone

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¿Es eficaz utilizar un iPhone como monedero de criptomonedas?

Ante la preocupación por los posibles hackeos con computadoras cuánticas y la reciente vulnerabilidad en la billetera física Coldcard, la seguridad de las criptomonedas vuelve a estar en el punto de mira. El investigador ZachXBT expresó en Telegram desconfianza hacia las billeteras físicas especializadas, sugiriendo que un iPhone antiguo podría ser una mejor opción para almacenar criptoactivos, aunque advirtió que esta idea no es para personas con "bajo coeficiente intelectual". Roman Storm, desarrollador clave de Tornado Cash, valoró positivamente la propuesta pero señaló un inconveniente crítico: la falta de una aplicación móvil unificada que admita la frase de contraseña BIP39. Esta funcionalidad, que añade una capa extra de seguridad opcional a la frase semilla, está disponible en dispositivos como Trezor, Keystone, BitBox, Ledger y Coldcard, lo que, según él, los hace superiores al iPhone en su configuración actual. Storm subrayó que el verdadero riesgo de seguridad suele estar en el entorno físico del usuario ("que alguien esté en tu casa"), un problema que el uso de un iPhone dedicado no resuelve. Además, tanto la cuenta oficial de Keystone como Danny Sanders de Trezor añadieron que emplear un iPhone, al ser un dispositivo más complejo y con múltiples funciones, requiere amplios conocimientos técnicos y una estricta disciplina de seguridad por parte del usuario.

cryptonews.ruHace 22 hora(s)

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El trimestre de junio de la empresa tecnológica más valiosa del planeta: los ingresos de Apple superan por primera vez los mil millones de dólares

El 30 de julio, Apple reveló los resultados de su tercer trimestre fiscal de 2026. Los ingresos alcanzaron por primera vez los 109.400 millones de dólares, un récord para un trimestre de junio, impulsados por récords en iPhone, Mac y servicios. El crecimiento fue amplio: todos los segmentos geográficos registraron aumentos de dos dígitos, con Europa y China continental mostrando el mayor dinamismo. iPhone fue el principal motor del crecimiento, representando casi dos tercios del incremento total de ingresos respecto al año anterior. Los servicios y Mac también aportaron un crecimiento significativo, mientras que iPad fue la única categoría en retroceso. Un detalle clave es la contribución de los servicios a la rentabilidad. Aunque representan solo el 28.1% de los ingresos, aportan el 42.4% del margen bruto, gracias a una elevada rentabilidad del 75.6%. Esto significa que los servicios engrosan el beneficio generado por las ventas de hardware. Cabe señalar que los resultados se vieron beneficiados por un reembolso de aranceles, que añadió aproximadamente 2 puntos porcentuales al margen bruto y 0.11 dólares a las ganancias por acción (EPS). Excluyendo este efecto único, el crecimiento de la EPS habría sido de alrededor del 21.7%, todavía superior al crecimiento de los ingresos (16.4%). En resumen, el trimestre muestra una aceleración impulsada por la recuperación del hardware, especialmente el iPhone, mientras que el sólido negocio de servicios continúa mejorando la rentabilidad general. Un reembolso único contribuyó a incrementar la tasa de crecimiento de los beneficios.

marsbit07/31 03:19

El trimestre de junio de la empresa tecnológica más valiosa del planeta: los ingresos de Apple superan por primera vez los mil millones de dólares

marsbit07/31 03:19

¿Ejecutar MoE en un móvil? Meta propone MobileMoE, acelera hasta 3.8 veces en iPhone 16 Pro

El equipo de Meta presenta MobileMoE, el primer modelo de mezcla de expertos (MoE) optimizado para ejecutarse de manera eficiente en teléfonos inteligentes comerciales. Diseñado como un modelo de lenguaje Transformer decoder-only, MobileMoE reemplaza las capas densas de feed-forward por capas MoE, empleando un router que selecciona los pocos expertos más relevantes por token junto con un experto compartido. El modelo se entrena en cuatro fases: preentrenamiento, entrenamiento intermedio, ajuste fino supervisado y entrenamiento consciente de cuantización (hasta INT4/INT8). Los experimentos determinan una configuración óptima de 8 expertos con granularidad 8, enrutamiento top-4 y un experto compartido. En evaluaciones de referencia, MobileMoE-S/M logra una precisión media comparable o superior a modelos densos, utilizando entre 1/2 y 1/4 del cálculo de inferencia con memoria similar. Especialmente en iPhone 16 Pro, MobileMoE-S acelera la fase de entrada hasta 3.8 veces y la generación token por token hasta 3.4 veces respecto a líneas de base. MobileMoE establece un nuevo límite de Pareto para modelos de lenguaje grandes en dispositivos, mejorando el equilibrio entre precisión y coste computacional. Los desafíos futuros incluyen mejorar la capacidad de seguimiento de instrucciones y la gestión de memoria dinámica, así como explorar el despliegue en NPU móviles.

marsbit06/01 06:12

¿Ejecutar MoE en un móvil? Meta propone MobileMoE, acelera hasta 3.8 veces en iPhone 16 Pro

marsbit06/01 06:12

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