Azure Pipelines新增Apple Silicon原生macOS代理（arm64），支持macos-26-arm64及Xcode 27镜像，采用按分钟付费模式。开发者可在GitHub托管代理池中构建测试，避免模拟开销，并通过分析标签页和Azure成本管理监控使用量。预览期间每SKU限8个虚拟代理，未来将增加更多代理类型。

本文介绍IBM研究团队将CUDA内核优化知识自动迁移至Apple Silicon的MLX框架。他们扩展K-Search进化搜索框架，通过概念映射表将CUDA优化策略转化为MLX/Metal原生策略，在注意力内核上达到0.97倍原生性能，在Mamba SSM内核上实现20倍预填充加速，展示了跨硬件优化知识迁移的可行性。

BaseRT是专为Apple Silicon优化的本地AI推理引擎，在M5 Pro上提示词处理速度最高达llama.cpp的6.4倍、MLX的3.9倍，生成速度也有提升。它利用M5的Tensor Core和Metal 4 API加速，支持Qwen、Llama等模型，提供安装、下载、对话及API服务。

FFmpeg 项目通过手写汇编语言提升性能，并新增对90年代末 AHX 音频文件的支持，同时为 Nintendo 64 添加了 ADPCM 解码器，支持多种其他格式。

Steam将很快为搭载Apple Silicon的Mac提供原生支持，用户无需再依赖Rosetta 2。这一更新将提升Steam在M系列芯片上的运行流畅度，用户可通过Steam客户端测试该beta版本。

在Apple Silicon M4上，QEMU是最佳选择，支持ARM64架构并与Vagrant无缝集成。相比之下，KVM不适用于macOS，Libvirt需要额外的Linux虚拟机，增加了复杂性。QEMU简单高效，适合轻量级虚拟机和跨架构开发。

本文介绍了在macOS 15.3.2上设置Podman和VS Code 1.88.1的步骤，包括Podman的安装和配置。

现代Mac因其统一内存架构受到开发者青睐，webAI与MacStadium合作，帮助企业在Apple Silicon上部署AI模型。webAI专注于本地训练和优化模型，确保数据安全，避免第三方数据传输。通过Entropy-Weighted Quantization技术，webAI在保持准确度的同时减少模型大小，提供私有云解决方案。

在美国之旅的第三天，作者游览了硅谷，参观了Google和Microsoft园区，体验了微软自助餐，并访问了计算机历史博物馆，了解了计算机发展史。晚上在Costco购物，感受与国内的不同。整体而言，硅谷的环境较为舒适，但与想象中的高大上有差距。

Parallels在20.2版本中测试x86仿真，允许在Apple Silicon的Mac上模拟Intel硬件。用户可以运行Windows 10、11及某些Linux系统，但性能较慢，启动时间可达七分钟，且不支持外部USB设备。该功能目前处于隐藏状态。

在Mesa 24.3发布前，Alyssa Rosenzweig将Apple Silicon的OpenGL和Vulkan代码推送至Mesa Git，提升了M1/M2在Linux上的游戏性能。更新包括视频内存管理改进、细分支持和错误修复，Honeykrisp Vulkan驱动性能显著提升。

Asahi Linux项目的AGX Gallium3D和Honeykrisp驱动程序与Mesa 24.3-devel Git仓库同步，涉及约2k行代码优化。Mesa 24.3将于11月发布。