快科技4月11日消息，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。
据了解，台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。2纳米工艺的试产将于2024年下半年开始，而小规模量产将在2025年第二季度进行。值得一提的是，台积电在亚利桑那州的工厂也将参与2纳米工艺的生产。
到了2027年，台积电将开始推进1.4纳米工艺节点，这一工艺被正式命名为A14”。
按照目前的情况，台积电最新的工艺制程很可能会由苹果率先采用。按照台积电的量产时间表，iPhone 17 Pro将成为首批搭载台积电2纳米芯片的手机，而根据苹果的命名规则，该芯片将被称为A19系列。
至于1.4纳米工艺，考虑到量产要等到2027年，iPhone 19 Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
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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。
据此前多方爆料，苹果终于将在iPhone17系列标配高刷屏幕，为标准版带来高刷。但需要注意的是，苹果依然是刀法精湛，将通过尺寸控制拉开标准版与Pro版的差距。Pro系列还是会有独家优势，比如成本极高的钛金属中框、极窄的屏幕边框等等，最终还是交由消费者自行取舍。
从iPhoneX开始，苹果就使用了不锈钢中框，高亮的金属材质受到了很多用户的欢迎。去年苹果在iPhone15Pro系列上首次引入了钛金属中框，告别了高亮设计，将中框打造成类似磨砂、拉丝的效果。按下去是拍摄，左右滑动还能实现变焦功能，增强了影像体验。
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。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
在距离每年9月苹果发布新iPhone还有数月之遥时，其实新一代的iPhone已经完成了设计定稿并开始了试产。iPhone16的详细方案已经浮出水面。我们期待着9月的正式发布，看看这款新机还将带给我们哪些惊喜。
苹果正在与LGDisplay和SamsungDisplay合作开发边框缩小结构技术，并在推进新一代iPhone16Pro和iPhone16ProMax两款机型的边框进一步收窄。BRS技术的生产难度极高，目前LG和三星两家供应商的生产良率还未达到苹果公司的标准。关于报道内容，请读者保持关注最新动态。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
chat-ui是一个开源的聊天界面，使用开源模型如OpenAssistant或Llama。它是一个SvelteKit应用程序，为hf.co/chat上的HuggingChat应用提供支持。该产品允许用户通过自定义配置来运行和部署自己的Chat UI实例，支持多种语言模型和功能，如Web搜索、自定义模型等。
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x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
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