2023年诺贝尔化学奖授予了美国麻省理工学院化学教授蒙奇·巴文迪、哥伦比亚大学化学教授路易斯·优根·布鲁斯和俄罗斯物理学家阿列克谢·埃基莫夫，以表彰他们发现和合成量子点。量子点是一种被称为纳米晶体的以半导体为基础的纳米颗粒，其尺寸决定了其特性，对光电子学和光学造影应用于生物成像等领域具有重要意义。这次奖项的颁发展示了物理、化学和材料科学之间的密切关系，以及化学在生命科学中的重要性。此外，今年诺贝尔化学奖的得主名单提前遭到泄露，引发了讨论和争议。（知识分子）

　　新款手机苹果iPhone 15、华为Mate 60 Pro等发布引发购机潮，而二手市场也呈现活跃状态。深圳华强北二手手机市场许多苹果旧款手机售价稳定，甚至部分旧型号有所涨价，iPhone 15发售可能并未带来预期良好销量。（第一财经）

　　谷歌发布了两款Pixel手机和最新款的Pixel智能手表。Pixel 8和Pixel 8 Pro搭载Tensor G3芯片和Android 14操作系统，售价分别为699美元和999美元，价格比上一代产品分别上涨100美元。两款手机和新款智能手表已接受预订，将于10月12日正式发售。（腾讯科技）

　　iPhone背后的富士康印度：被骂血汗工厂本色，员工待遇差生活条件恶劣

　　根据苹果的规划，到2025年，印度产iPhone将占全球总产能的25%，高于2022年的5%。富士康在印度的工厂存在问题，包括员工食物中毒事件和工人工资低等。工厂工人一周工作六天，每天工作八小时，工资极低，要半年才能买一部iPhone 15。富士康的工作环境较为恶劣，员工面临高强度工作和严格的时间限制。（腾讯科技）

　　谷歌可能每天改变数十亿次搜索查询，以生成更有消费行为的结果。这个操作用户和广告商难以察觉，用户是否购物行为，关键字广告的生成都可能受其影响。谷歌占市场份额超90%，其控制的查询修改是为了提升利益，可能伤害除谷歌外的所有人，包括消费者和广告商。（腾讯科技）

　　美国纽约曼哈顿的联邦法院开始审理全球第三大加密货币交易所FTX的联合创始人Sam Bankman-Fried（SBF）的刑事案。SBF被指责为导致FTX崩溃而导致数千客户资金被冻结的元凶。被指控涉及电汇欺诈、证券诈骗等七项罪名，窃取数十亿美元客户资金。（全天候科技）

　　Netflix计划在“全球多个市场”调涨价格，首批为美国与加拿大。Netflix去年已进行过一次全面涨价，无广告订阅每月至少为15.49美元，高级订阅为每月19.99美元，有广告套餐6.99美元。预计在几个月后宣布涨价详情。（IT之家）

　　由于宏观环境和全球消费电子需求疲软，台积电市值自6月以来已蒸发770亿美元，市场担忧其股价可能进一步下跌。其智能手机和个人电脑业务未能回升，进入2024年，公司的复苏速度可能放缓。同时，其预计的资本支出下调增强了市场对芯片需求和复苏周期担忧。（金融界）

　　英特尔计划将其可编程解决方案事业部（PSG）单独设立为一公司，并在两到三年后进行IPO，以释放更多股东价值并让产品团队专注于核心业务。PSG预计将在2024年1月1日开始独立运营。除可能进行IPO外，英特尔也可能寻求与私募投资者合作，以加快PSG的业务增长。（中新经纬）

　　苹果CEO蒂姆・库克最近向美国证券交易委员会提交的文件显示，库克出售了51.1万股苹果股票，税后收入约为4100万美元（约合3亿元人民币），但他目前仍然持有约328万股苹果股票。（IT之家）

　　“作图新神器”Dall-E 3引爆Bing，微软周末紧急上线数千台服务器

　　OpenAI新一代作图模型——DALL·E 3与多模态AI合并，能用简单的指令创造插画，制作复杂动图。模型接入Bing搜索引擎，增加了Bing的访问量，使其成为生产高质量AI图像的简单工具。多模态AI能够处理多种信息类型，推动智能系统向人工智能(AGI)发展，同时也增加了算力需求。未来几年，多模态GPT的发展将推动AI泛化能力提升，使得通用视觉、通用机械臂、行业服务机器人等进入生活。（华尔街见闻）

　　软银集团创始人兼CEO孙正义认为，通用人工智能（AGI）将在10年内实现，超越人类智慧。在软银世界企业大会上他表示，ChatGPT等生成式AI正在快速发展，相信AGI未来将比人类智慧总和还要聪明10倍。（IT之家）

　　天风国际证券分析师郭明錤预测，英伟达计划与纬创增加2024年第一季度AI基带订单，预计纬创基带订单将增长约60%，并将在产能不足时将部份订单转至第二季度。纬创的英伟达AI芯片基带出货预期将在2023年第四季度达创新高，2024年第一季度则预计持续增长10%-20%。（界面新闻）

　　400万token，大模型推理飙升22倍！清华校友爆火一作，GitHub狂揽1.8k星

　　最近，Meta、MIT和CMU的研究者提出了一种名为ESLM的方法，可以让有限上下文能力的语言模型支持几乎无限的上下文窗口。他们通过引入注意力池的概念，在带有有限滑动窗口的基础上实现了Streaming LLM，使模型能够处理无限长度的文本，而无需进行微调。这一方法开创了一种新的方式，突破了大语言模型上下文限制的问题，具有重要的研究和应用价值。（新智元）