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对ANE进行逆向分析的长篇系列文章。 Apple Neural Engine，简称 ANE，是苹果芯片内专门执行神经网络计算的加速器。普通开发者不能像编程 GPU 那样直接给 ANE 写程序，只能通过 Core ML 提交模型。Core ML 会完成模型转换、图优化、编译和调度，但也遮蔽了真实的硬件行为。 作者通过分析苹果的私有框架、Objective-C 类、MIL 中间表示和 E5 二进制格

网页链接 30 节清晰简洁的大模型学习教程，每课从一个你一眼就懂的问题出发，先给最朴素的方案，再亲手发现不足、迭代改好——把向量、神经网络、注意力机制亲手「逼」出来。

本文讲解了用约2000行纯C++从零构建深度学习推理引擎的全过程：先训练MNIST模型并导出为ONNX格式；利用Protobuf解析权重，将模型抽象为有向无环图（DAG）并进行拓扑排序；手写实现Flatten、Gemm、ReLU与Add等核心算子；最终成功完成对手写数字“7”的端到端推理与准确分类。

这篇文章是 Applied Compute 对 AC2 平台支持 Kimi K3 全参数微调和强化学习的一次工程复盘。 训练近 3T 参数模型时，内存占用会直接转化为 GPU 数量和成本，因此优化除了看计算速度，还要同时改造训练内存、rollout 精度、权重传输、检查点和通信机制。 “在接近 3T 参数规模下，Kimi 迫使我们重新思考如何管理内存、通信、生成和检查点。最终成果是一条更高效的路

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写作是AI时代最具复利的数字杠杆。它通过“强制线性化”理清思路，借助“门徒效应”加速学习与表达。其核心创作系统为：每周专注一个核心主题，结合市场验证的形式与灵感库撰写一篇深度长文，随后将其“一鱼多吃”复用为视频、播客与多平台短帖，从而实现高效思考与个人商业变现。

欧盟新包装法规（PPWR/EPR）要求跨国销售在各成员国分别注册与合规，巨额行政成本远超包装自身价值，重创了创客、艺术家等小微群体，严重扼杀草根创新。作者呼吁欧盟设立小微豁免阈值、推行全欧一站式申报系统（OSS）或允许平台统一代办，避免单一市场对小微创业者名存实亡。

假如重生成为基模型团队的 Infra 负责人, 会对 Nvidia 的系统有哪些不满? 从第一性原理出发, 拆解一颗为推理而生的芯片 —— Core Slice 架构、内存子系统、片上网络、软件栈与设计闭环。 “今天这篇分析 Jalapeño 的文章, 我假设我自己是某基模芯片团队的负责人, 从模型的需求以及当前 Nvidia GPU 的缺陷出来, 逐步从第一性原理开始推导该如何设计, 当然也会

何编写推理引擎：Muser 实战指南——Apple Metal 上的 Muse Glimmer、kvpack 与解耦式预填充 “本书从头到尾讲解 Muser 推理引擎如何在 Apple Silicon 上，使用锁定版本的 Muse Glimmer 模型生成文本。该模型包含 52 层、约 300 亿个参数。引擎提供采用 kquant DFlash 推测解码的路径、原生 NVFP4 路径，以及一条