首页最新研究揭示M4芯片与Claude系统所具备的隐藏功能
多年来，苹果的神经引擎（ANE）始终被严格限制在仅适用于推理任务的范畴之内。然而到了2026年，这些限制已被打破。近期，工程师Manjeet Singh在与Claude AI的合作下，成功逆向分析了M4芯片中ANE的内部运作机制，向全球科技界证明：Mac mini绝非仅仅用于日常任务的设备——它还可以直接用于训练Transformer模型。
这一突破的关键在于绕过了传统的CoreML框架。在Claude AI的支持下，Manjeet Singh研究了MIL语言与E5二进制格式的结构，从而能够对ANE硬件进行直接控制。实验结果十分出色：在M4芯片上运行单层Transformer模型时，其峰值能效可达每瓦6.6 TFLOPS，这一数值是专业级A100 GPU的80倍，更是H100 GPU的50多倍。
此前，业界普遍认为由于硬件能力不足，NPU芯片无法承担训练任务。但这次逆向工程揭示了不同的真相——真正的限制并非硬件，而是苹果的软件限制才是主要障碍。如今，开发者已经能够在Mac mini上完成Stories110M模型的完整训练，而整个系统的功耗还不到1瓦特。
这一发展正在重塑人工智能革命的格局。传统计算方案曾需数万美元的高昂成本，与M4芯片出色的能效相比已显得微不足道。对于独立开发者和家庭实验室而言，昂贵的GPU集群不再是唯一的可行选择。这款放在桌上的紧凑设备正逐渐变成强大的超级计算机，能够以低成本实现大规模模型的迭代优化。
尽管在利用率方面仍有提升空间，且还存在一些工程难题，但这一突破已经打开了新的可能性。正如开发者们所指出的，人类与机器之间的这种协同逆向探索，标志着边缘端人工智能训练时代的到来。未来，你手中的MacBook或许将不再仅仅是消费级设备，而会变成一种能够随时随地持续进化的个人计算单元。
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