23:31IT之家（博客/媒体）
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推荐理由：有个开发者自己写了一套代码，把M4芯片的AI训练能力全开出来了，不用苹果官方工具，跑到了15.8TFLOPS。想用iPad或Mac训练模型的人可以看看。
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6月16日
23:31
开发者@0x0SojalSec 绕过苹果M4神经网络引擎的软件限制，通过逆向工程使用自定义MIL（模型中间语言）直接与芯片通信，没有调用Core ML、Metal或GPU。训练数据全程放在RAM中运行，不写入NAND闪存，速度更快。解锁后M4在iPad或Mac上可达到15.8TFLOPS的AI处理性能，用于训练模型。目前自定义MIL能否用于更新的Apple Silicon尚不明确。
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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6月6日
19:45
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Decoder@Matthias Bastian
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推荐理由：这件事暴露了 AI 大模型训练中数据来源的灰色操作，做模型训练的团队和关注 AI 伦理的读者值得一看——它直接关系到训练数据的合规性和行业竞争规则。
6月5日
10:45
10:45IT之家（博客/媒体）
精选76°
推荐理由：国产芯片终于能跑万亿参数大模型了，做AI基础设施和模型训练的团队值得关注——这证明昇腾910C已具备工业级训练能力，后续国产替代路径更清晰。
5月31日
17:15
17:15IT之家（博客/媒体）
72°
推荐理由：苏炜杰是统计学界顶级奖项得主，他的加入意味着OpenAI在模型训练和隐私保护方向持续加码，做AI基础研究和数据安全的从业者值得关注这位新成员的动向。
5月13日
00:33
00:33Google Developers Blog（博客/媒体）
推荐理由：对于大规模训练任务，持续检查点能有效提升资源利用率和系统稳定性，是应对硬件故障、优化训练吞吐量的实用方案。