2月22日消息，据外媒报道，按计划，在3nm制程工艺量产之后，晶圆代工商台积电还将推出N3E制程工艺，扩展他们的3nm工艺家族，计划在今年下半年量产。
对于台积电的N3E制程工艺，有业内人士称将会被高通和联发科这两大无晶圆厂商采用，用于代工相关的产品。
在报道中，相关的媒体还披露，为采用安卓系统的智能手机厂商供应处理器及为苹果供应5G基带芯片的高通，预计会是台积电N3E制程工艺的第二个客户。
在近几个季度的财报分析师电话会议上，台积电CEO魏哲家曾多次谈到他们的N3及N3E制程工艺，在上月的财报分析师电话会议上，魏哲家就表示，N3E制程工艺有更强的性能、能效及良品率，将为智能手机和高性能计算提供完整的平台支持，量产预计是在今年下半年。
在当时的财报分析师电话会议上，魏哲家还表示，尽管相关的在厂商正在调整库存，但他们仍看到客户对N3和N3E制程工艺的参与度很高。
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首次亮相的3nm天玑汽车座舱平台CT-X1在业内激起不小的波澜，被认为是友商8295的头号天敌。同时亮相的还有天玑汽车座舱平台CT-Y1和CT-Y0，采用4nm制程，汽车制造商可借助天玑汽车座舱平台实现从旗舰到高端车型的智能化体验升级，满足不同定位车型对高算力和强AI的需求。面向AI定义汽车的大势所趋，科技巨头们的深度合作展现出强大的市场影响力，这对联发科的对手们构成了不小的挑战正是激烈的产品和技术竞争，才是推动汽车产业持续创新与发展的原动力。
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。
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。
近日，联发科悄然在官网上架了天玑6300处理器，定位为入门级芯片。在参数方面，天玑6300是一款八核处理器，其中包含了2个A76大核和6个A55小核，主频分别为2.4GHz和2.0GHz。不过这毕竟是面向海外市场的新机，因此在国内或许很难见到这款芯片。
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。
联发科天玑开发者大会MDDC2024将于5月7日举行，天玑9300旗舰芯片将在大会上发布。vivoX100S将首发这颗芯片，RedmiK70至尊版紧随其后，加入首批搭载行列。vivoX100S将配备1.5K极窄直屏、直角金属中框、玻璃机身等，拥有白、黑、青和钛四种配色。
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。
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。
APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
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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