「苹果设备」共找到 416 篇相关文章
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
苹果传统强项再发力，视觉领域三种模态终于统一
苹果在大模型领域常受挫，但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN，这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器，兼顾重建质量与语义理解，成果朝通用视觉表征迈进一步。
扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，并千万美金年薪狂招AI 人才
Meta为组建「超级智能」团队，开出超1000万美元年薪，扎克伯格亲自下场。还计划148亿美元收购Scale AI 49%股权。此外，扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，业界对此看法不一。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
最小模型仅 25MB，老设备无 GPU 也能流畅跑！
开源项目`KittenTTS`是文本转语音模型系列，核心特点是“小身材，大能量”。最小模型约1500万参数，体积25MB以内，无需GPU，靠CPU就能实现高质量语音合成，适合多种设备和场景。
苹果LensVLM：长上下文压缩成图片，模型边看边「放大」
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案，针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点，提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路，相关研究已被NeurIPS 2026接收，公开了模型、代码与可体验Demo。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。
苹果拆解AI大脑，推理模型全是「装」的？Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。