苹果为其MLX框架增加CUDA支持，表明其向英伟达妥协，旨在借助英伟达的生态系统增强AI市场竞争力。这一变化反映了苹果在AI领域的不足以及英伟达的市场主导地位，同时引发了对两者历史矛盾的讨论。

阿里巴巴发布了基于Apple MLX框架优化的Qwen3系列模型，适用于iPhone、iPad和Mac，共32款不同精度的模型。Google推出Gemini 2.5 Pro和Flash模型，提升翻译和分类性能。Rokid与支付宝合作推出智能眼镜支付功能，用户可通过语音支付。奥林巴斯发布新款OM-5 II相机，具备高像素和防抖功能。微软暂停Windows Hello暗光识别功能以修复安全漏洞。Adobe Firefly推出移动版应用，支持多种生成式功能。

mlx-rs是一个为Rust开发者在Apple Silicon上实现高性能机器学习的项目，基于苹果的MLX框架和C API构建，性能与Python和Swift版本相同，文档正在完善中。项目托管在GitHub上，支持MLP示例和HuggingFace预训练权重加载。

大型语言模型（LLMs）可以快速解决编程问题，但可能缺乏最新知识。本文介绍如何通过微调Meta的Llama 3.1 8B模型，使其能回答苹果新深度学习框架MLX的问题。使用QLORA方法微调，降低GPU内存和训练时间，并在Koyeb的无服务器GPU上部署。需要Python、OpenAI API和HuggingFace权限。

苹果机器学习研究中心在 GitHub 上开源 MLX，是从头造轮子，还是重复造轮子？

By 超神经苹果：现在上车还来得及吗？北京时间 12 月 6 日，苹果机器学习研究中心 (Apple machine learning research) 在 GitHub 上开源 MLX。苹果机器学习研究中心研究科学家 Awni Hannun在个人 Twitter 宣布这一消息苹果芯片「专属定制版」机器学习框架MLX 是一个专为苹果芯片设计的机器学习框架，旨在保证用户友好的前提下，支持高效地在...

苹果发布了新的DL框架MLX，可在Apple Silicon上原生运行，具有熟悉的API和可组合函数转换等功能，支持多设备操作和统一内存模型，旨在用户友好且易于扩展和改进。该框架受到NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架的启发，预示着未来的苹果操作系统将更加以人工智能为中心。