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根据知名分析师郭明錤的透露，苹果公司计划在明年对iPad系列产品线进行升级，将采用3nm芯片。iPadPro采用了最新的M2芯片，因此郭明錤所说的3nm芯片应该指的是由台积电代工生产的M3芯片。苹果公司在这次升级中再次领先安卓市场，不仅在平板电脑领域在距离实现三年前就宣布的目标仅剩下一步之遥。
明年的iPhone16系列将不再区分处理器的等级，所有型号都将搭载A18芯片，这是由台积电采用N3E工艺打造的。iPhone14、iPhone15系列分别使用了A16和A17芯片，其中Pro系列的芯片性能更强，但也是台积电的N3E工艺制作的。iPhone15Pro系列中的A17Bionic是苹果第一款3nm工艺的SoC，相比现有的A14、A15和A16芯片使用的5nm工艺，它可以带来更高的性能和效率。
高通公司日前宣布，2023年骁龙峰会将于10月24日至26日举行，这一令人期待的活动注定将催生新一代骁龙8Gen3芯片的诞生。预计这款芯片在性能和能耗比方面将有大幅度的提升。无论是语音识别、图像处理还是自然语言处理，该芯片都能轻松应对。
iPhone15系列目前已经上市接近一周，用户大范围的上手之后也发现了一些问题，比如发热。从大量反馈来看，目前iPhone15Pro的发热非常明显，可以说是近三代最烫机型。希望苹果能意识到这个问题，在iPhone16系列上开始补足散热的缺失。
明年iPad系列产品线将会升级为3nm芯片。目前最新款iPadPro搭载的是M2芯片，因此郭明錤提到的3nm芯片应该就是台积电代工的M3。这次苹果在平板领域再次领先安卓阵营是遥遥领先。
iPhone14、iPhone15系列都同时使用两种处理器，Pro系列高人一等”，但在明年的iPhone16系列上，这一局面或许会有所改变。海通国际证券分析师JeffPu从供应链获悉，A17Pro是一次过渡性的设计，iPhone16全系列将标配A18处理器都是台积电N3E工艺制造。JeffPu曾多次精准透露iPhone的新变化，比如iPhone15Pro系列将放弃静音拨片，内存增至8GB，iPhone15ProMax将会涨价，等等。
3nm工艺的A17Pro，你觉得成本会多少，制造成本比去年的骁龙8Gen2更低，苹果确实不一般。A17Pro是苹果公司的首款3nmSoC，仅用于iPhone15Pro和iPhone15ProMax，其单颗成本是130美元，相比A16略贵，后者是110美元/颗。由于芯片组制造商的存在是为了赚钱，因此高通需要向合作伙伴收取更高的费用，这可能意味着骁龙8代2的价格最终会高于A17Pro，所以暴利是必然的，要知道每部安卓手机他们也还收取一定的专利费。
苹果iPhone15系列已经在市场上销售了近一周的时间，很多用户在使用过程中发现了一些问题，其中最突出的就是发热。根据众多用户的反馈，目前iPhone15Pro的发热程度非常高，是近三代产品中最容易发烫的机型。”也就是说，并不是台积电3nm的A17Pro芯片导致了发热是iPhone很差的散热系统才是罪魁祸首。
10月14日，晶圆代工大厂台积电举行了台积电员工运动大会”。92岁的台积电创始人张忠谋警告说，该公司预计将面临更激烈的竞争。据报道，张忠谋表示，在半导体领域，不再有全球化，不再有自由贸易，目前最重要的还是地区安全，且别的公司（比如英特尔）可能会利用地缘政治的趋势，来打败台积电。他表示，英特尔只有能够为其代工客户提供与台积电相同水平的服务、可靠性、规模和价格，才有很大的竞争机会。他并不太担心这种情况的发生，台积电仍有可能克服这一挑战。从长远来看芯片行业，这位92岁的芯片大王”强调了巨头的兴衰演变。他以美国
据海通国际证券分析师JeffPu透露，iPhone16系列将采用台积电第二代3nm芯片N3E，标配A18处理器。与A10、A12、A13等系列不同，A18不仅具有更强大的性能成本更低，良率更高。目前尚不清楚iPhone16系列的具体功能，但可以预见，新款iPhone的性能和功能将有所升级。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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