DA的美股日記
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文章許多也為自身研究過程，以及學習過程，若有誤還請見諒。
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由新到舊
EUV（Extreme Ultraviolet Lithography）主要用於 7nm 及更先進的製程，目前已被廣泛應用於 5nm、3nm，未來將進入 2nm 製程。以下是 EUV 在不同製程節點的應用情況：
2. 各家晶圓代工廠 EUV 進展
台積電（TSMC）
7nm（2018 年）：部
什麼是生成式 AI 模型？
生成式 AI 模型是一種人工智能模型，用來創造內容，例如文本、圖片、音樂、影片、代碼等，而不是僅僅分類或判斷現有資料。這類模型的目的是「生成出類似人類創作的內容」，例如：
ChatGPT 可以寫文章、回答問題；
DALL·E 可以生成圖片；
Codex 可以幫助寫
開源模型是指將人工智能模型的源代碼、架構和訓練權重公開發布，允許公眾自由訪問、使用、修改和分發的模型。這個概念源自於開源軟件運動，並在AI領域得到了廣泛應用。以下是開源模型的主要特點和意義：
開源模型的特點
可訪問性
任何人都可以免費獲取模型的完整代碼和權重。
研究者和開發者可以直接下載和使
截至2025年1月，Meta的Llama模型已發展至Llama 3.3版本，並計劃於2025年內推出下一代Llama 4模型。
Llama的發展進程
Llama 1 (2023年2月)
初代模型，專注於開放研究用途。僅提供非商業許可，參數規模從7B到70B。
Llama 2 (2023年7月
Meta (前身為Facebook) 在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Meta生成式模型的主要發展里程碑:
早期基礎 (2014-2019)
2014年:*變分自編碼器和生成對抗網絡的出現，為深度生成模型奠定基礎。
2017年:*Transformer網絡的發
Google在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Google生成式模型的主要發展里程碑:
早期基礎 (2006-2015)
2006年: Google推出Google Translate，這是一個使用機器學習進行自動翻譯的服務。
2015年: Google發布Te
以下將 DeepSeek（特別是其程式碼生成產品 DeepSeek Coder）與目前市面上常見的「生成程式語言模型」進行比較，包括 OpenAI 的 GPT-4（或 GPT-3.5 Codex）、Google 的 Codey、Meta 的 Code Llama、以及社群開源模型如 StarCode
DeepSeek-V3採用了高效的混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構,這種設計大幅提高了計算效率,降低了訓練和運行成本。具體來說:
MoE架構概述
- 總參數量為671B,但每個token只激活37B參數。
- MoE架構將模型分為多個"專家"子網絡,每個專
DeepSeek-R1是一款由中國杭州的DeepSeek公司於2025年1月20日發布的先進人工智能模型。以下是對DeepSeek-R1的詳細介紹：
技術特點
模型架構：採用混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構
參數規模：總參數量為671億，每個token只激
