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EDN 报道：TSMC 2nm 晶圆产能将超过此前预期
TSMC 2nm wafer capacity to exceed earlier estimates, EDN reports - Investing.com
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CoWoS 背后（上）——0% 良率危机如何促成台积电首个先进封装胜利
Behind CoWoS (part 1)—How a 0% yield crisis led to TSMC's first advanced packaging win - digitimes
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CoWoS 幕后（下）：台积电如何将小众封装实验变成行业标准
Behind CoWoS (part 2): How TSMC turned a niche packaging experiment into an industry standard - digitimes
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Diodes推出车规级SBRFP整流器
Diodes Launches Automotive SBRFP Rectifiers
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专访：台湾H2U以AI助企业员工健康管理，携手韩国拓第三市场
Interview: Taiwan's H2U helps companies manage employee health with AI, eyes third markets with South Korea
台湾数字健康公司H2U创始人兼CEO陈俊嘉表示，企业谈ESG常重环境与合规，却较少关注员工健康这一社会维度的关键要素。
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超越ASML：中国以光源策略重新思考EUV竞赛
Beyond ASML: China rethinks EUV race with light-source strategy
中国正试图拓宽极紫外（EUV）竞赛的定义，研究人员不再仅聚焦打造ASML光刻平台的国产替代，而是探索替代性EUV光源。
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Wood Mackenzie：数据中心建设提振美国BESS市场前景
Data centre buildout uplifting US BESS market outlook, Wood Mackenzie says
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阿西莫夫定律不足以保障机器人与AI安全
Asimov’s laws are not enough to keep robotics and AI safe
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费萨尔·伊斯兰：财政大臣必须做出的两项重大决定
Faisal Islam: The two big decisions the chancellor must make
BBC的费萨尔·伊斯兰写道，他必须考虑伊朗战争经济压力的持续时间，以及如何维持适度的乐观情绪。
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你需要1.7万英镑才能买首套房——以下是实现方法
You need £17,000 for a first home - here's how to do it
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Avanti West Coast 服务将于3月起国有化
Avanti West Coast services to be nationalised from March
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Meta 的 Muse 引发对 AI 模型领先地位与产品护城河的质疑
Meta's Muse raises questions about AI model leadership, product moats
Meta 的 Muse AI 智能体成为讨论前沿模型性能是否仍决定商业成功的新案例。Stratechery 创始人 Ben Thompson 指出，AI 行业正面临模型能力、产品、定价等五种形式的过剩。
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AI 服务器 MLCC 价格上涨，中国供应商在通用件领域取得进展
AI server MLCC prices rise as Chinese suppliers gain ground in generic parts
AI 服务器用多层陶瓷电容器（MLCC）价格持续攀升，而消费电器用通用元件价格大幅下跌。市场分化为中国供应商在中端和通用品类中打开了更大空间。
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苹果折叠屏 iPhone Duo 十月发布前良率偏低
Apple's foldable iPhone Duo faces low yields ahead of October launch
苹果首款折叠手机 iPhone Duo 临近十月发布，但中国报道称总装、面板和铰链良率偏低导致产能受限。界面新闻报道称，截至 9 月 17 日，鸿海（富士康）仅完成少量组装。
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通过发现时间解释中的重复概念揭示音频分类器中的捷径学习
Uncovering shortcut learning in audio classifiers by discovering recurring concepts in temporal explanations
机器学习数据集中事件间的相关性可能导致捷径学习，模型基于相关事件的出现来预测目标事件。当这些相关性是虚假的（源于数据收集偏差）时，模型很可能学到错误关联。
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后验机制与潜在欺骗：隐马尔可夫模型中的变分贝叶斯推断用于序列欺诈检测
Posterior Regimes and Latent Deception: Variational Bayesian Inference in Hidden Markov Models for Sequential Fraud Detection in Financial Transactions
我们提出隐马尔可夫模型的三层递进：最大似然（Baum-Welch）、变分贝叶斯（VBEM）及神经变分扩展（Neural VBEM），将每位客户的交易历史建模为少数潜在行为状态的轨迹。
- 论文公开站arXiv
ADPTNet：面向序列建模的自适应规定时间尺度非线性 SSM
ADPTNet: Adaptive with Prescriptive Timescales Non-Linear SSM for Sequence Modelling
神经形态计算的核心目标是提供高能耗 Transformer AI 的可行替代方案。然而，高效替代方案难以捕捉使 Transformer 成为序列建模事实标准的一系列特性。
- 论文公开站arXiv
基于状态空间模型的 3D 点跟踪
3D Point Tracking with State Space Models
在度量 3D（绝对米制，而非未知尺度）中跟踪动态场景的任意点，支撑着 3D/4D 重建、机器人导航和自动驾驶——这些场景以米而非像素做决策。我们的目标是构建在此类场景中精确的 3D 点跟踪器。
- 论文公开站arXiv
UOPD：多轮智能体同策略蒸馏中的不确定性感知干预
UOPD: Uncertainty-Aware Intervention for On-Policy Distillation of Multi-Turn Agents
同策略蒸馏（OPD）利用教师的密集监督在学生自身轨迹上训练。在多轮环境中，关键决策步骤的错误可能使后续轨迹走向糟糕结果。我们利用教师对学生动作的低置信度进行干预。
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大语言模型用于结构化临床数据分析：双智能体接地与验证
Large Language Models for Structured Clinical Data Analysis: Dual-Agent Grounding and Validation
目标：开发并表征 CLEAR-Med，一种用于结构化临床数据自然语言分析的双智能体框架，将基于 SQL 的调用与独立验证分离。方法：CLEAR-Med 使用一个智能体将问题转化为可执行的结构化查询。
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约束强化学习中的视觉-语言信号：安全增益但无预判能力
Vision--Language Signals in Constrained RL: Safety Gains Without Anticipation
安全强化学习寻求在满足安全约束的同时最大化任务性能的策略。然而在驾驶基准中，碰撞成本通常仅在碰撞时出现，无法提前预警逼近的危险。冻结的视觉-语言模型被用于提供信号。
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非负矩阵分解的奇异性及其在贝叶斯推断中的应用
Singularities of Non-negative Matrix Factorization and their application to Bayesian inference
非负矩阵分解（NMF）是一种奇异统计模型，其贝叶斯渐近性由实对数规范阈值（RLCT）决定。我们研究分解映射的局部几何，并推导出 NMF 的 RLCT 上界。
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Kafila：在可信异构消费级机器集合上服务大语言模型
Kafila: Serving Large Language Models on a Trusted Set of Heterogeneous Commodity Machines
研究组成员或朋友圈各自拥有几台消费级计算机，但单台都不足以运行一个有能力的大语言模型。现有系统在开放集群中汇聚此类算力，而仅接纳可信机器的群体则无法使用。
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ARCH-B：建筑表征、理解与层级基准
ARCH-B: Architectural Representation, Comprehension and Hierarchy Benchmark
多模态模型越来越多地解读视觉环境，但其在照片、平面图、立面图、剖面图和渲染图中识别同一建筑的能力仍缺乏表征。我们推出 ARCH-B，一个包含 354 道四选一题的基准。
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跳出框框：滑动窗口 KV 推理中的信息保留与传递
Thinking Outside the Box: Retention and Transmission of Information in Sliding-Window KV Inference
滑动窗口 KV 推理指增量处理序列，仅保留固定大小的近期键值状态缓存。它可在推理时应用于预训练因果 Transformer 而无需额外训练，同时其 KV 缓存内存保持固定。
