【TechWeb】8月30日消息，据国外媒体报道，5nm制程工艺量产已超过1年的台积电，正在全力推进3nm工艺的量产事宜，他们的3nm工艺计划在今年风险试产，明年下半年正式量产。
但外媒最新的报道显示，台积电3nm制程工艺的量产时间将推迟，最多推迟4个月。外媒在报道中还提到，台积电方面也已经确认，他们这一制程工艺的量产时间将推迟。
在近几个季度的财报分析师电话会议上，台积电CEO魏哲家均透露他们的3nm工艺进展良好。如果量产时间推迟，台积电的3nm制程工艺，可能就无法按计划在明年下半年量产。
台积电和三星电子目前均在推进3nm工艺的量产事宜，两大芯片代工商对这一制程工艺都非常重视。今年6月底，就有外媒在报道中称，三星电子寄予厚望的3nm芯片制程工艺，已经顺利流片。
但从外媒的报道来看，三星电子的3nm工艺，也遇到了难题。研究机构预计采用全环绕栅极晶体管（GAA）技术的三星3nm制程工艺，不太可能在2023年之前量产。产业链方面的人士也透露，采用全环绕栅极晶体管(GAA)技术的三星3nm制程工艺，在研发方面仍有挑战，还有关键技术问题尚未解决。
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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。
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。
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。
小米SU7自从上市以来，已经积累了无数订单，如今下单交车时间超过半年。需要注意的是，因为当天晚上很多车主都在赶时间抢购，希望早日提车，所以下定的配置可能并没有经过仔细思考，经过这段时间的思考之后希望能够修改部分配置。改配后提车时间相较原本会大大增加，且改配后不可反悔，各位一定要谨慎。
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”。
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。
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。
GTC2024大会上，老黄祭出世界最强GPU——BlackwellB200，整整封装了超2080亿个晶体管。比起上一代H100，B200晶体管数是其2倍多训AI性能直接飙升5倍，运行速度提升30倍。我们将不再被过去的限制所束缚。
如今很多带货直播间热度极高，不了解的人很容易轻信认为该直播间比较权威，从下单，但其实背后是满满的套路。宁波鄞州区人民检察院受理了浙江首批因造假手段操控软件虚增直播间人气被判非法经营罪的案件。该系列案共有17人进入检察院审查起诉阶段，其中10人已获得法院有罪判决。
4月1日消息，据国内多家媒体报道，近日，山西一位姥姥因为外孙太瘦而感到心疼，甚至落泪，并要求一天喂五顿饭变成喂六顿。宝妈对此表示，孩子已经长了三个多月，体重已经超过了17斤。根据世界卫生组织（WHO）的建议，婴幼儿在出生到6个月的时候，最好是纯母乳喂养。而在6个月之后，应逐渐添加辅食，以满足宝宝不断增长的营养需求。对于0到6个月的婴儿来说，母乳是
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
