1、AI开发新语言Mojo速度能比Python快35000倍
Swift语言创始人Chris Lattner创立新公司Modular AI，推出可开发高效AI应用的编程语言Mojo，能直接访问AI计算硬件，其执行特定算法速度比Python快35000倍。mojo比较有针对性，就是Python对AI应用的难适用性。Python是一种解释性编程语言，在运行代码时需要使用解释器。而在处理大规模数据集和复杂模型任务时，Python的性能就可能因此受限，导致运行速度变慢，影响应用的响应速度和处理效率，还需要使用C++和CUDA等语言配合。
Mojo则是编译性语言，能大幅提高程序运行速度，有自动调校（Autotuning）和编译元编程（Compile-Time Metaprogramming）功能。自动调校会调整程序编译过程，自动最佳化程序效能，而编译元编程则允许程序在编译阶段调整自身结构和行为，生成更高效的代码。不过生态环境目前不如Python，编程初学者或者儿童都可以关注一下，看看是不是比python更简单易用？
2、OpenAI推出Shap・E生成3D模型
继文本生成图片模型DALL・E之后，最近OpenAI再次抛出了Shap・E模型。大家可以输入文本只需几秒钟就能直接生成逼真且多样化的3D模型，能有效简化3D建模过程。
这里先科普一下DALL・E的名字来自西班牙超现实主义画家达利和《机器人总动员》中的机器人瓦力。 合起来就是一个能创作超现实画作的机器人。
Shap・E的官方解释还没看到，也许是shape（形态）的一个拆分，是创作3D模型的机器人。其实AI生成3D模型很难，因为3D模型有大量的细节和纹理，需要处理大量的数据并进行计算生成模型。而Shap・E能直接生成隐式函数的参数，这些参数可以渲染纹理网格和神经辐射场（NeRF）。 也就是说 Shap・E 和当前仅输出点云（point clouds）或体素（voxels）的模型不同，可以生成具有细粒度纹理和复杂形状的高质量3D模型。
3、台积电称2纳米制程将在2025年量产。
据中国台湾“中央社”消息，2022年台积电实现3纳米量产，2 纳米预计2025 量产，台积电正在积极扩充3D Fabric的封装产能，预计至2025年无尘室面积将扩增为 2021 年的 2 倍以上规模。
值得一提的是，台积电在 2017 年至 2019 年平均每年建 2 座新厂，2020 年建 6 座新厂、2021 年建 7 座、2022 年建 3 座，今年会再建 2 座新厂。 此外，台积电还在积极扩大全球生产据点，南科晶圆 18 厂将有 3 个厂区是 3 纳米的生产基地，竹科的晶圆 20 厂去年开始建厂，预计 2025 年量产 2 纳米，台中的 2 纳米新厂预计 2024 年开始建厂。 美国亚利桑那州的晶圆 21 厂将建 2 座厂，第 1 厂预计 2024 年量产 4 纳米，第 2 厂正建厂中。日本晶圆 23 厂预计 2024 年量产特殊制程。
好的，美国和日本的厂房扩建中。日本可能阻碍不大，因为人家之前也有本土晶圆厂，去美国建厂可能纯纯是为了美国的390亿美元芯片补贴，不过美国给的多，想要的更多，开始只说建4纳米厂房，现在3纳米的也要建，为此台积电不得不追加投资，从120亿美元追加到300亿美元，并且已经取消了一座在台湾的7纳米工厂建厂计划，3纳米的产能也大幅缩水，赴美建厂成本是在中国内地的3倍之多，因此近期又传出台积电南京建厂的消息，真真假假，先别骂，暗中观察观察。
4、谷歌开放 AI 聊天机器人 Bard
谷歌在I/O开发者大会上进一步丰富了 AI 聊天机器人 Bard 的功能和特性，正式宣布取消Bard 的候补名单，面向全球 180 个国家和地区的用户，开放英语访问，还支持用户将聊天记录导出到 Google Docs 和 Gmail 中，方便分享给好友等。
谷歌还将会和Adobe公司合作，提供AI图像生成（由 Firefly 软件提供支持，计划未来几个月内推出）。此外 Bard 还会集成 Instacart 和 OpenTable 等第三方 Web 服务。
谷歌 Bard 现在使用最新的 PaLM 2 语言模型，可以提高回答的准确度和可用性。升级的 Bard 特别擅长处理编码查询，包括调试和解释 20多种编程语言的代码块，不仅可以提供来源，还可以解释某个代码块。
简单来说就是Bard跟码农们很适配，你提供一段Python代码，Bard就可以提供相应代码，界面上还为你提供直接一键将代码输出到编程工具中的功能。
5、微信公众号能带货了朋友们
据微信介绍，现在，只要你用公众号绑定一个视频号，并且视频号已经开通商品橱窗权限、完成选品，就可以在公众号文章中添加商品卡片。用户可在公众号内容编辑页，点击上方功能栏“橱窗商品”，选择要插入的商品即可插入到文章中。单击卡片后点击右上角“替换商品”，选中新商品后点击“替换”。
6、后摩智能发布国内首款存算一体智驾芯片鸿途H30
AI 芯片公司后摩智能发布国内首款存算一体智驾芯片后摩鸿途H30。 鸿途H30芯片采用台积电12nm制程，基于SRAM存储介质，搭载数字存算一体架构，最高物理算力256TOPS，典型功耗达35W，可用于智能驾驶、泛机器人等边缘场景。产品今年已开始量产，目前包括新石器无人车、环宇智行等主机厂、Tier1和算法提供商共计超55家客户支持。
后摩智能创始人兼CEO吴强称，存算一体架构将存储和计算功能融合，比传统架构更接近人脑的计算方式，具备远高于传统方式的计算效率，而智能驾驶能够为存算一体架构的大算力芯片提供主流的应用场景。但小编觉得应该还是基于冯诺依曼架构，有没有人能具体讲讲的？
