“圆仔”是第一只在台湾出生的大熊猫。今年整13岁。台北市立动物园为“圆仔”庆生，为了应景准备了足球蛋糕。不过“圆仔”情绪上来，管你什么蛋糕！

【大熊貓“圓仔”台北慶生 眾多粉絲送祝福】大熊貓“圓仔”6日在台北市動物園大熊貓館迎來13周歲生日，眾多粉絲為“圓仔”送上生日祝福。“圓仔”於2013年出生，是大陸贈台大熊貓“團團”和“圓圓”的女兒。身為第一隻在台灣出生長大的大熊貓，“圓仔”一出生便自帶流量，10余年來收獲了大批兩岸粉絲。

🏮 AKB48 Team TP 虎年農民曆 🏮 國曆：2022年12月22日 農曆：11月29日 冬至 💡冬至小知識 冬至是北半球一年中白晝最短的一天 由於地球地軸傾斜角度不同 一般都落在國曆的12月21日、22日或23日 #AKB48TeamTP# #TeamTP# #TTP# #冬至# #湯圓# #圓仔#

矽谷「餐盘晶片」神话破灭：美国AI野心仍靠台湾台积电 美国新创公司Cerebras最近在科技圈掀起旋风。他们推出的Wafer-Scale Engine 3（WSE-3），是一颗真正「像餐盘一样大」的超级晶片，整片12吋晶圆仅制成一颗处理器，面积达46,225平方毫米，内含4兆晶体管、90万个AI运算核心，记忆体频宽高达21 PB/s。相较传统GPU仅指甲盖大小，这块「巨无霸」让数据在单一矽片内自由传递，无需跨晶片绕路，宣称AI推论速度大幅领先主流产品，直指黄仁勋的辉达王座。 公司野心勃勃。今年完成大规模募资，IPO后市值一度突破660亿美元，并与OpenAI签订高达200亿美元长期合作协议，提供巨量推论算力。矽谷投资人与媒体赞扬这是「改变游戏规则」的革命性架构，仿佛美国终于找到颠覆GPU主导市场的利器。 然而，现实很快泼下一盆冷水。Cerebras设计再天才、软件再先进，要制造这块「神级餐盘」时，美国本土却找不到合格晶圆厂。GlobalFoundries、SkyWater等厂商主要专注成熟制程，对于这种极致规模与高良率要求的尖端晶片，技术与产能均跟不上。美国政府多年高喊「晶片自主」，砸下数百亿美元补贴，却无法短期内复制台积电5奈米（甚至更先进）的无尘室实力。 结果，这些带着数百亿估值光环的美国公司，最后只能将核心图纸交给台湾台积电代工。WSE-3正是采用台积电5奈米制程生产。多年来，Cerebras与台积电的合作已是公开秘密——没有台湾先进制程与系统级封装能力，这种「整片晶圆就是一颗晶片」的想法根本无法实现。 美国研究者试图自我安慰：未来AI晶片不一定要拼极致奈米技术，只要架构够聪明，美国就能建立独立生态，甚至让桌上型电脑内建本土晶片。但现实更骨感。在「不需要看亚洲脸色」的未来到来前，全球顶尖AI训练与推论硬件，仍高度依赖台湾的无尘室与设备。没有台积电，矽谷再华丽的投影片也只是纸上谈兵。 此事再次凸显残酷真相：台湾虽面积小，却是全球AI与半导体供应链最关键的一环。每当美国或中国高喊「去风险化」「自主可控」时，真正能产出最先进晶片的，仍是台湾的工程师与产线。Cerebras案例只是最新一例。 矽谷不断诞生号称「改变人类未来」的科技奇迹，仔细一看，背后把梦想变为现实的关键角色，户籍永远在台湾。美国能画出最美蓝图，但要把蓝图变成实际硬件，离不开台湾这块「护国神山」的支撑。 在美中科技战持续升温之际，台湾的角色不是筹码，而是自由世界AI生态不可或缺的基石。保护台湾的民主与科技实力，就是保护全球创新与开放的未来。（视频AI制作）

大家都在传华为最新手机的自制晶片突破了美国封锁，结果专业机构一拆解，发现这号称最高机密的技术，竟然只跟台积电三年前的旧货打平？🤯 知名半导体分析机构最近发布了一份热腾腾的拆解报告，直接把中国国产晶片的真实底细摊在阳光下。中芯国际为了帮华为打造Mate 80 Pro Max里头那颗晶片，可以说是用最悲壮的土法炼钢，硬生生砸出一个效能与良率都让人直摇头的产品。 前阵子对岸敲锣打鼓，说这次新款手机用上了中芯国际最顶级的「N+3」制程。这名词听起来很玄，号称是目前中国半导体史上最先进的制造水准，彷佛马上就要弯道超车。 结果分析师把这颗麒麟9030晶片大卸八块，放到显微镜下仔细端详，发现这所谓的巅峰之作，其电晶体密度拼死拼活，也才勉强挤进了台积电6奈米制程的及格线。各位要知道，台积电的6奈米可是好几年前就已经满街跑、成熟到不能再成熟的旧世代产品。 落后三年其实不是最痛的，最惨烈的是那个惨不忍睹的制造成本。 因为美国跟盟友联手管制，中芯根本买不到最高阶的EUV曝光机。没有这把削铁如泥的先进机台怎么办？他们只能拿着旧款的DUV机器，靠着极其复杂的多重曝光技术，在一片小小的矽晶圆上反覆来回刻画。 就连中国自家媒体都看不下去，直接用了一个超级残酷的比喻：这就好像中芯国际正在努力印制面额一百块的钞票，但因为机器太老旧、手续太繁杂，每印出一张一百块，背后得烧掉好几百块的成本，而且印出来还常常破掉不能用。 这种不计代价的硬干，直接反映在华为最新旗舰机的实际体验上。报告毫不留情地指出，这颗晶片的运算效能，大概就跟三年前的安卓老手机差不多。 当现在的苹果、高通、联发科甚至三星，最新旗舰晶片跑起来都像坐高铁一样顺畅又省电时，华为这颗晶片还在旁边气喘吁吁地骑着变速脚踏车，耗电量更是完全不在同一个级别。 老美的设备禁令，确实没有让华为和中芯直接停工，但却成功逼着他们去走最难走的泥巴路。没有先进设备的捷径可走，只能靠不断修改设计规则去补救。每往前走一步，都在承受极高的制程风险，报废的晶片全都是白花花的银子。 不计成本绕了一大圈，砸了满坑满谷的资源，最后只向全世界证明了一件事：台积电三年前的车尾灯，原来这么贵、又这么难追啊！ 来源：生活网 (示意图／AI生成，仅作为新闻说明辅助使用)

我想，每个小伙伴心中应该都有一个 「要是有人能帮我把这个工具做出来就好了」 的念头吧？ 但不会写代码，有想法也使不上劲 这两年 AI 一波接一波——从文本对话到 MJ/SD 出图，再到 Sora 级别的视频生成，再到能写代码的顶级模型。确实帮很多人省了时间，也圆了不少「小小梦想」 昨天 Claude Fable 5 正式发布了。小红书、B 站、抖音上全是测评。 嗯……小九只想说一句：贵得一B —- $50 一百万输出 token，跑几个任务可能就要几美元 不过还好，找到了一个叫 ZenMux 的中转平台，第一时间接入了 Fable 5 的官方 API 于是我用 Fable 5 和 Gemini 3.1 Pro Preview 做了一个前端 UI 生成对比 同一个提示词，看看两位顶级选手表现如何 👇 1⃣响应速度 Gemini 3.1 Pro 耗时64s 输出量：7,674 tokens Claude Fable 5 耗时214s 输出量：22,156 tokens 一开始被 Gemini 的速度吓到了，64 秒就出完了？ 但仔细一看……好家伙，Gemini 偷懒了 😅 输出只有 7,674 token，明显是简化了方案 反观 Fable 5，虽然慢了 3 倍，但输出了 22,156 token，几乎是 Gemini 的 3 倍。 每项功能都写得扎扎实实，代码完整度明显更高。 2⃣速度换算： / Fable 5：103.5 tok/s（扎实输出，不偷懒） / Gemini：119.9 tok/s（快是快，但省了不少细节） 所以那句话确实没骗人——任务越长越复杂，Fable 5 优势越明显。 3⃣燃烧的 token（费用）： 1/ 输入： Fable 5：3,059 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：1,671 Tokens 2/输出： Fable 5：22,156 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：7,674 Tokens 3/ 费用对比： Fable 5：约 $1.14 Gemini 3.1 Pro Preview：约 $0.10 在输出量约为 2.9 倍的情况下，Fable 5 的成本约为 Gemini 3.1 Pro Preview 的 11.4 倍 但贵有贵的道理——活更细、代码更完整、几乎没有偷工减料。 不过如果你只是想要一个快速原型，Gemini 的性价比确实香。 —- 小结一下： Fable 5：适合复杂项目、长任务、追求完成度的场景。强，但贵。 Gemini 3.1 Pro：适合快速出活、轻量原型。便宜又快，但质量上限不如 Fable 5。 ZenMux 作为中转平台，这次体验下来还不错： ✅ 第一时间接入了官方 API ✅ 一个平台切 200+ 模型，对比很方便 ✅ 不限 RPM，连续测了十几次没断过 ✅ 现在有限时返赠，充 20送10 / 充 50送30 想自己测 Fable 5 的，可以趁这周活动试试 官方入口： 两个UI界面展示（1是Fable 5，2是gemini）

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