首頁最新研究揭示M4晶片與Claude系統所具備的隱藏功能
多年來，蘋果的神經引擎（ANE）始終被嚴格限制在僅適用於推理任務的範疇之內。然而到了2026年，這些限制已被打破。近期，工程師Manjeet Singh在與Claude AI的合作下，成功逆向分析了M4晶片中ANE的內部運作機制，向全球科技界證明：Mac mini絕非僅僅用於日常任務的裝置——它還可以直接用於訓練Transformer模型。
這一突破的關鍵在於繞過了傳統的CoreML框架。在Claude AI的支援下，Manjeet Singh研究了MIL語言與E5二進位制格式的結構，從而能夠對ANE硬體進行直接控制。實驗結果十分出色：在M4晶片上執行單層Transformer模型時，其峰值能效可達每瓦6.6 TFLOPS，這一數值是專業級A100 GPU的80倍，更是H100 GPU的50多倍。
此前，業界普遍認為由於硬體能力不足，NPU晶片無法承擔訓練任務。但這次逆向工程揭示了不同的真相——真正的限制並非硬體，而是蘋果的軟體限制才是主要障礙。如今，開發者已經能夠在Mac mini上完成Stories110M模型的完整訓練，而整個系統的功耗還不到1瓦特。
這一發展正在重塑人工智慧革命的格局。傳統計算方案曾需數萬美元的高昂成本，與M4晶片出色的能效相比已顯得微不足道。對於獨立開發者和家庭實驗室而言，昂貴的GPU叢集不再是唯一的可行選擇。這款放在桌上的緊湊裝置正逐漸變成強大的超級計算機，能夠以低成本實現大規模模型的迭代最佳化。
儘管在利用率方面仍有提升空間，且還存在一些工程難題，但這一突破已經開啟了新的可能性。正如開發者們所指出的，人類與機器之間的這種協同逆向探索，標誌著邊緣端人工智慧訓練時代的到來。未來，你手中的MacBook或許將不再僅僅是消費級裝置，而會變成一種能夠隨時隨地持續進化的個人計算單元。
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