@originalmaderix 剛剛讓蘋果的神經網路引擎（ANE）不僅能用於推理，還能用於訓練。他逆向工程了私有的 ANE 協定棧，並直接在 ANE 上運行了前向傳播和反向傳播演算法。 （此前，蘋果主要透過 Core ML 公開 ANE，並未提供公開的 ANE 訓練 API 或文件。） 如果這項技術能夠擴展，本地微調和持續進行的實驗將變得成本低廉、安靜且私密。 目前這仍處於早期概念驗證階段：單層示範、一些 CPU 回退方案（dW/Adam）以及可能發生故障的私人 API。但效率提升是實實在在的，令人無比興奮！