快科技5月5日消息，对于立志要在2030年成为全球半导体市场老大的三星来说，他们在内存及闪存上的竞争力没有问题，但在逻辑芯片制造上大幅落后于台积电，特别是先进工艺，为此三星希望在5年内超越台积电。
该公司高管表示，在4nm节点，三星落后台积电2年时间，3nm节点大约落后1年，但是三星的2nm工艺得到了客户的认可，后者对他们的GAA晶体管技术很满意，几乎所有大公司都在与三星合作。
但是三星5年赶超台积电的目标没有得到所有人的认可，台湾智库的研究员、总监刘佩真就不看好三星，他认为三星去年6月份就宣布了3nm GAA工艺量产，但是良率提升很慢，以致于三星争取到客户非常有限。
三星虽然通过降价等策略抢了一部分客户，比如AMD或者谷歌的4nm订单，但这些客户依然是依赖台积电代工，他们在良率及稳定性上还是要比三星高的。
在晶圆代工市场上，台积电的份额高达58.5%，三星位列第二，但份额只有15.8%，三星想弯道超车台积电，还有很长一段路要走。
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根据产业链消息，台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺，考虑到量产要等到2027年，iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
这些年，Intel在制程工艺上非常激进，正在推进7、4、3、20A、18A组成的四年五代节点”公布了未来的14A，也就是1.4nm。20A工艺相当于2nm级别，2022年下半年就在实验室完成了IP测试晶圆，今年量产上市，首发产品是ArrowLake，预计命名为二代酷睿Ultra。至于Intel14A，具体投产节点仍未公布，看起来应该能在2026年落地。
在智己L6的发布会上，小米SU7成了主角”之一，方方面面进行了对标和暗讽。甚至官方还将智己L6和小米SU7Max的各项参数与价格直接对比，引起了不小关注。我们再次敦促智己公司，立即公开澄清，并向被其误导的公众正式道歉！
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
4月3日7时58分，中国台湾花莲县海域发生7.3级地震，后续记录到上百起余震。4月3日晚，台积电对中国台湾发生的地震所造成影响做出最新评估。有网友表示：越先进的工艺，受影响越大”估计损失可能要好几亿美元了，机台上的晶圆都废了”。
3D晶体管正在各种类型芯片中铺开，3DDRAM内存也讨论了很多年，但一直没有落地。如今三星公开的路线图上，终于出现了3DDRAM。大约2030-2031年的时候，三星将升级到堆叠DRAM，将多组VCT堆在一起，从获得更大容量、更高性能，看起来还会引入电容器作为辅助。
受地震影响，台积电的几个关键生产基地遭受中断。台积电N3晶圆厂的生产设施遭到地震破坏，横梁和立柱出现了断裂，导致生产工作完全停止。苹果即将发布新品iPadPro、iPadAir等产品，其中新款iPadPro搭载苹果M3系列芯片，这颗芯片采用3nm工艺制程，由台积电独家代工生产，由于台积电芯片生产中断可能会导致苹果推迟发布会。
苹果公司正在考虑采用台积电的2nm制程芯片来生产其下一代iPhone17系列手机。这款新型芯片将被应用于未来推出的高端型号，预计将在2025年底开始量产，并逐步推进小规模生产。对于这些传言，我们还需要耐心等待苹果公司在发布会上公布更多关于iPhone17系列的信息。
快科技4月15日消息，在智界S7发布会上，余承东直言，使用手机支架的原因在于车载导航的不足。他开玩笑说：一开始我不明白为何有些车还要配备手机支架，但后来才明白，是因为它们的车载导航功能不够强大，需要借助手机导航。”这番言论赢得了观众的热烈掌声和欢呼，而现场PPT上也显示着强大心脏，无需支架”。随后，雷军在微博上发文称华为余总在他们的发布会上调
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databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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