中关村在线消息：10月24日，一封影片形式的台积电内部信开始在网络上流传，台积电总裁魏哲家在影片中感谢了员工过去3年的辛劳，并鼓励员工多与家人相处，休假充电后再继续努力。如此“鼓励员工休假”的呼吁被业界解读为半导体业界的衰退信号，间接导致台积电股价大跌，10月25日跌幅4.13%。
据悉，本次被鼓励休假的员工中并不包含3nm以及更先进工艺的研发人员，目前量产3nm产线仍是台积电最迫切的目标。
根据之前的曝光消息，苹果未来用于Mac的M3芯片，以及iPhone 15 Pro系列搭载的A17仿生芯片都将基于台积电的增强型3nm工艺（N3E）生产，相比标准的3nm工艺在性能和功率上都有不小的进步。目前三星在3nm工艺上仍落后台积电一些距离，业界认为目前正是台积电“扩大领先优势”的关键时期。
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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”。
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。
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。
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。
在当地时间24日美股收盘之际，特斯拉股价迎来了惊人的涨幅，超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元，更使其总市值强势重返5000亿美元上方，达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心，推动了其股价的飙升。
在今天举办的峰学蔚来成立三周年活动上，张雪峰公开鼓励员工生育，并公布了一系列激励措施。张雪峰表示，公司提供了许多隐藏的福利。张雪峰表示，他致力于为员工打造一个坚实的后盾，让他们在苏州享有幸福的生活。
曾参与双休政策制定工作，曾任国家科委研究中心学术委员武欣表示，落实年假和双休比增加假期更重要。我们不必去动这个法定节假日11天，我们差的是年带薪休假。考虑到带薪假期，中国职工全年的总假期数不及全球大多数国家。
苹果公司在今年2月28日宣布取消了其电动汽车项目，将重心转向生成式人工智能。这一举动标志着苹果结束了长达十年的电动汽车探索计划。据媒体报道，苹果本周向美国加利福尼亚州提交了必要的文件，显示将永久裁员600多名员工。裁员主要集中在加州圣克拉拉市附近几处苹果建筑内，离苹果总部不远。外界推测，这可能是因为苹果放弃了汽车项目，部分
人工智能驱动的高带宽内存需求蓬勃发展的受益者之一是一家总部位于京都的公司，该公司控制着芯片制造过程中一小部分但至关重要的部分。根据研究公司TechInsights的数据，东和公司占据了全球芯片成型设备市场三分之二的份额。由于将更多晶体管塞到硅片上的成本不断增加，其在细线周围形成真空密封不产生气泡的专业知识变得越来越重要。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
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。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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