台积电已经多次明确，3nm将在下半年规模投产。
不过，台积电的3nm依然延续的是FinFET（鳍式场效应）晶体管结构，而非三星那套难度更高的GAA晶体管。然而，台积电明显道行更深，知道当前制程节点命名混乱，谁的良率高显然更能占得先机。
而接下来，台积电似乎不打算糊弄了，甚至要绕过2nm，直奔1.4mm。
BK报道称，台积电3nm研发团队将在6月份全面转投1.4nm节点的开发工作。
对手三星在去年的代工会议上曾预期，2025年量产2nm，没想到又一次被台积电背刺”了。
至于同样雄心勃勃的Intel，则打算2024年下半年生产1.8nm工艺产品。一场关乎摩尔定律荣耀的制程军备竞赛”，再度拉开序幕了。
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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。
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。
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。
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。
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”。
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。
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。
3月27日，三星2024NeoQLED8K/4K系列、OLED系列、TheFrame画壁艺术电视及MusicFrame音响等全系新品全面开售。即日起至4月11日，购买指定新品可享三星音响、第二代随享智能投影仪、纤薄贴合壁挂架等礼遇。欲了解详情请登录三星商城、三星家电京东自营旗舰店、天猫三星家电旗舰店或到访线下门店，感受充满想象力与创造力的AI电视新纪元。
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。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
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