苹果AI爆炸全宇宙！一夜重塑iPhone，Siri全家桶史诗级更新，马斯克怒了

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文章来源于：新智元

作者：新智元编辑部

苹果说到做到，一夜间，iPhone 果然被 AI 重塑！

长达一个半小时的 WWDC 大会，主题就是 AI、AI、AI——

从 iPhone、iPad 到 Mac，无不被生成式 AI 覆盖。横空出世的 Apple Intelligence，让苹果全系产品有了史诗级升级。

现在的整个苹果全家桶，都会用上 GPT-4o，Siri 还能随时召唤 ChatGPT。

硅谷各家大科技公司的大模型发展得如火如荼，苹果能做什么？库克的这句话揭示了答案——「LLM 等 AI 突破，让我们有机会把苹果产品的体验推向新的高度」。

你们做模型，我们做产品，的确是苹果一贯擅长的赛道。

而且，对于大家普遍担忧的安全问题，苹果也有解：通过苹果强大的自研芯片，普通大模型在设备端运行，太大的大模型就放到云端。

而苹果专门打造的私密云计算技术，也保障了我们的隐私和安全，我们的数据就连苹果都无法访问。

被 Apple Intelligence 加持的 Siri，也彻底改头换面，全面逼近苹果让它「自由穿梭于系统中，随时听我们调遣」的愿景。

此外，除了 Vision OS 的重大更新之外，库克的这个消息也让中国用户激动不已：Vision Pro 将于 6 月 28 日登录中国市场，本周五开始接受预定，价格 29999 元起！

有中国网友评论说：太牛了，Apple Intelligence 真的满足了自己对 AI 在设备上的所有想象，不愧是苹果。

以前是 Artifical Intelligence，如今就是 Apple Intelligence 了。

对于 iPadOS 18 的数学笔记功能，很多人都表示这太狂野了！

关于计算器应用终于登录 iPad 这一史无前例的事件，网友们表示万分激动。

OpenAI 创始成员，AI 大牛 Karpathy 对于苹果的这次更新也称赞不已：「我们正在进入一个打开手机就可以说话的世界。它可以和你对话，而且它认识你。这实在太令人兴奋了！」

Karpathy总结了这次苹果发布会的几大主题：多模态输入/输出、智能体、无摩擦、主动、分级售授权、模块化、隐私

还有人给这次苹果的所有更新做出了一张 bingo 游戏图。

苹果的目标，就是为全球 10 亿用户构建强大的个人化产品。

而近期生成式 AI 和 LLM 的发展，直接给苹果产品使用体验的全新升级带来了可能。

苹果对于产品的核心原则是： 足够强大，在最要紧的事上都能帮到用户；直观易用；深度整合到产品的使用体验中；它必须足够「懂你」，以你的个人情境为基础；而且，还要注重保护隐私。

如果这些原则都能满足，那它绝不仅仅是 AI 了，而是一种「个人化智能」。

而符合全部这些条件的 Apple Intelligence，就在昨晚闪亮登场了！

为了这一刻，苹果已经准备了许久

这个全新的个人化智能系统，能让我们手中的个人化产品更实用、更称心。

市场上已有的 AI 聊天工具虽然好，但有一个通病：很少充分了解用户，因而也不理解我们的需求。

而苹果，要改变这一切。Apple Intelligence，会让即将到来的 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia，彻底脱胎换骨！

Apple Intelligence，将强大的生成式模型置于 iPhone、iPad 和 Mac 的核心，能够根据我们所处的个人情境，来提供协助，而且深度整合在了所有的 APP 中。

能力

Apple Intelligence，可以让我们的 iPhone、iPad 和 Mac 理解、生成语言和图像，还能代替我们跨多个 app 交互，简化操作过程。

它最亮眼的地方，就在于理解我们的「个人情境」。

自然语言

Apple Intelligence 中内置的 LLM，能深刻理解自然语言。

比如，iPhone 可以为通知设定优先次序，从而为我们减少不必要的干扰，同时又能不错过重要的信息。

它还会驱动一个全系统适用的全新书写工具，让我们写起东西来更从容。

它能帮我们重写、校对，还能提取文字摘要。

在它的帮助下，我们无论是写文章、发帖，还是提炼想法分享给他人，过程都会无比丝滑（甚至还能帮我们检查要发在网上的评论）。

同时，它还自动支持邮件、备忘录、Safari 浏览器、Pages、Keynote，甚至第三方 APP。

图像

Apple Intelligence 还包含多种图像功能，从照片、表情符号到动图。

甚至，它还能让我们完全自创图像，让我们的日常对话更有趣。

更有趣的是，因为它认得我们照片图库中的人物，我们可以把他们的图像个性化，用到对话中。

比如，给朋友送上生日祝福时，我们可以生成ta的图像，用蛋糕、气球和花朵点缀起来。

生成的图像，有素描、插图、动画三种风格可选。

更让人惊喜的是，这些功能在系统中所有 app 都可用，包 Notes，Freeform，Keynote，Pages 等等。

跨 app 操作

Apple Intelligence 的另一个特点，就是还能跨 app 操作，这无疑会带来深远的影响。

它所需工具的各种资源，就在我们自己的口袋中——这些常用的 app 里。

苹果设计的 Apple Intelligence，能随时取用这些工具，代我们执行各种操作。

我们可以直接向它开口：「调出上周Joz发给我的文件」，或者「给我看看所有妈妈、Olivia 和我的照片」「播放前几天我太太发给我的播客」等等。

Apple Intelligence，会实现数百种此类操作。

个人情境

顾名思义，个人化智能最关键的要素之一，就是要深刻理解我们的个人情境。

而 Apple Intelligence 的运作，正是基于我们的个人信息都和情境之上的。

它能从我们的各种 app 中，检索和分析相关程度最高的数据，还能参考我们屏幕上的内容，比如我们正在查看的邮件，或者日历日程。

在日常生活中，这个功能可太有用了！

比如，我有一场会议改到了傍晚，我想知道开完这场会后，是否还能赶上女儿的演出，直接问 Apple Intelligence 就可以了。

因为它知道我女儿是谁，她几天前发来的演出详情，我这场会议的时间地点，甚至还能预估我从公司到剧院的交通情况。

架构

这个个人化智能系统的基石，就是设备端处理。

要实现这项功能，就离不开苹果软硬件整合，以及强大的芯片。

提供支持的芯片，包括 A17 Pro，以及 M 系列芯片，它们为 Apple Intelligence 提供了坚实的算力基础。

它内置了设备端的语义索引，可以整理和提炼各种app中的信息。

我们提出请求，Apple Intelligence 就会同通过语义索引，识别相关个人数据，然后传给模型，让它们根据个人情境更好地协助你。

这个过程中用到的大多数模型，都能在设备端运行。

然而有的模型，会大到无法放进随身携带的设备，怎么办？

答案就是——服务器。

不过这里依然有一个问题，在传统的做法中，服务器会储存我们的数据，在我们不知情的情况下使用这些数据。我们却无法对之验证，因为服务器软件只有所有者才能访问。

而苹果的做法，彻底断绝了这种可能！

我们能全权掌控自己的数据，包括在哪里储存、谁能访问。当iPhone上的隐私和安全保护功能扩展到云端，我们就能解锁更多智能功能了。

为此，苹果打造了私密云计算技术。

它不仅能扩展自身的计算能力，还能引入更大的基于服务器的模型，来处理更复杂的请求。

而我们的隐私也会得到保护，因为我们的数据绝不会被存储，连苹果都无法访问。

体验

Apple Intelligence 强大的语言理解功能将落地为写作助手（Writing Tool）。

作为操作系统的内置 AI，写作助手不仅可以用在手机自带的短信或邮件中，也同样支持所有需要输入的第三方应用。

邮件中有了自带的校对功能，可以一键查看修改建议，并能直接看到所有词语的释义。

写邮件时，再也不需要一遍遍复制粘贴到其他应用的界面了，苹果一夜之间就抢了 Grammarly 的看家生意。

不仅是文本校对，Writing Tool 也同样提供多样化的改写功能。

它可以同时在文中生成多个改写版本供你选择，也能随时回滚到原始版。

此外，用户还能和 Writing Tool 进行个性化交互，定制自己的改写需求，比如改变文体、文风、语气等等。

想要发一封有文采的邀请函？Writing Tool 可以瞬间帮你把现有的平常文字改写成一首诗。

或者一键在友好、专业、简洁等三种文风间切换，丝滑适应不同身份的收件人。

谷歌都有了网页内容的摘要，苹果又怎么能落下。这不邮件的摘要功能就出来了，拯救所有不想读长邮件的打工人。

邮件太多懒得回？Writing Tool 也帮你想好了对策。

Smart Reply 功能可以自动理解邮件的上下文内容，并自动为你生成一堆选择题。

只需要点击几下选出自己的答案，就能生成一份智能回复，连打字都省了。

Siri

13 年前，Siri 首次问世，作为曾经首屈一指的智能语音助手曾经掀起巨大热度。

如今，繁忙的 Siri 每天需要处理 15 亿次语音请求。而它离苹果「自由穿梭于系统中，随时听我们调遣」的愿景，也更近了一步！

在 Apple Intelligence 的加持下，Siri 变得更自然、更贴合语境了，因此也变得更加贴合我们。

如今当我们和 Siri 对话时，它和系统的整合会更深入。当它运行时，优雅的光晕会环绕着屏幕边缘。

我们和 Siri 的对话也可以更自然，因为它能理解更丰富的语言。即使说话不连贯，它都能理解我们的意思。

比如问它：明天缪尔海滩是什么天气，不对，是缪尔森林。

它会清晰地理解你的意思，并且给出正确的回答。

即使我们在提问中停顿，思考一番，Siri 依然能跟上我们。

在对话中，Siri 还能联系上下文。比如我们接着上面说「创建日历日程，明天上午 9 点去那里徒步」，它立马正确地理解「那里」指的是哪里，完成了指令。

如果我们不想跟 Siri 大声说话，现在可以直接给它打字了。

只要在屏幕下方快速轻点两下，就能让 Siri 快速设好闹钟，整个过程悄无声息。

跟 Siri 交流的过程中，我们可以在文字和语音中随时切换。

而且，现在 Siri 掌握了大量关于功能和设置的信息，能回答数千个问题，关于如何在 iPad 或 Mac 上进行操作。

即使我们不知道某项功能的确切名称，只需要口头描述一番，Siri 就能帮我们找到了！

比如直接问它：「我想现在就写好信息，然后明天发送，该怎么做？」

Siri 完全明白我们说的是哪个功能，还提供了分步说明。

Apple Intelligence 还会为 Siri 带来屏幕内容感知功能，这样，它就能理解屏幕上的内容，执行相应的操作。

比如朋友发消息告诉你 ta 的新地址，你可以直接在信息对话中说，「把这个地址加入 ta 的联系人名片中」。

当然，Siri 也可以完成跨 app 操作。

比如我们可以说：「让我看看 Stacey 在纽约穿着粉色大衣的照片」，Siri 就会把它们找出来，然后还能按照我们的指令开始修图。

然后，我们还可以让 Siri 把这张照片加到备忘录中 Stacey 的简介里，它就会从照片app跳转到备忘录 app 中，来完成操作。

这些增强功能，也并不限于苹果开发的 APP。

比如，我们可以让 Siri 用 Moment 的 Pro Camera，来拍摄光轨的视频。

也可以让 Siri 把我们备忘录里的会议摘要，分享到我们在 Superhuman 中给大家写的邮件里。

下面的这个功能，就更酷炫了！

通过为照片、日历日程、文件等创建语义索引，再加上往来消息和邮件的信息，比如预定酒店、音乐会门票的 PDF 文件、朋友分享的链接等，Siri 能发现和理解的内容范围，将远超以往。

如果我们忘了资料是在邮件、信息还是在共享备忘录里，Siri 都能解决。比如我们需要找到朋友之前推荐的书单，或者是填表时需要驾照号码。

假如我们打算去机场接妈妈，Siri 能直接帮我们规划时间。

它能同时参考妈妈在邮件里写的航班详情，以及航班的实时动态，为我们提供最新的到达时间。

而在和妈妈的闲聊中，她提到过中午订了餐厅，我们就可以直接问 Siri 去那家餐厅需要多久，完全不必在邮件、信息和地图中跳来跳去了！

如苹果所说，今年将成为 Siri 新纪元的起点。

以上所展示的苹果AI能力，仅是一个「起点」。它能够以极为独特的方式理解你、尊重你、支持你。

未来，苹果还将带来超多的实用功能，比如备忘录中的录音和转写功能。

它能够帮你更详细地记下笔记，专心听讲，完全可以替代 GoodNotes、Notability 这类的学习工具。

录音/转写完成后，苹果 AI 还能帮你总结摘要，扫一眼便能抓住要点。

与此同时，录音/转写和苹果 AI 结合的能力，同样适用于电话应用。

当你实时通话的时候，开启录音，所有的参与者都将会收到通知，并且通话结束后苹果 AI 也会生成一段摘要。

Siri 召唤 ChatGPT

对于一些非常有用的外部 AI 工具，比如擅长处理某些需要广博知识，或者专业特长的任务，苹果直接将其模型纳入体验之中，而无需来回切换工具。

当然，这个工具就是行业的翘楚、市场的开拓者和领头羊—— ChatGPT。

苹果 AI 将用上全新的 GPT-4o 能力。

首先，Siri 可以借助 ChatGPT 的专长，随时为我们所用。

比如，你想用刚钓的鱼，和自家种的菜为朋友准备一顿丰盛的大餐时，可以找 Siri 给些灵感。

Siri 便会问你，是否召唤 ChatGPT，然后直接为你呈上最丰富的答案。

而且，问问题时，你还可以上传一张照片。比如，询问如何家装的建议，拍张照片然后问「这个露台种什么植物好看」？

Siri 会首先确认是否会向 ChatGPT 分享照片，然后才会为你找寻点子，整个过程完全就是一气呵成。

除了照片，你还可以询问关于文档、演示文稿，或者 PDF 中的相关问题。

另外，苹果 AI 还借用了 ChatGPT 的编写能力，将其融入所有系统中适用的书写任务中。

假设你想为擅长解谜的 6 岁女儿写一个睡前故事，初步构想是「她来到了梦幻的蝴蝶童话王国。她和一只毛毛虫成为了好友，并帮它克服重重困难，最终变成了一只蝴蝶」。

只见，ChatGPT 不一会儿功夫完成了一个 Annie 喜欢的小故事。

甚至，你还可以选中所有内容，让 ChatGPT 为其生成一副插画。

以上所有能力，无需注册 ChatGPT，便可免费使用。

对于那些订阅 ChatGPT 的用户们，也可以关联自己的账号，可以在使用苹果 AI 过程中接入付费的能力。

不过，苹果再三强调，我们的请求和个人信息不会被记录。何时使用 ChatGPT，都是你说了算，再分享任何信息之前，都会征求用户的许可。

ChatGPT 也将集成到这次所有更新的 iOS 18、iPadOS 18、macOS Sequoia 系统中，并在今年晚些时候推出。

未来，其他先进的 AI 模型的能力，也会集成到苹果 AI 之中。

不出所料，苹果 AI 能力仅限在 iPhone15 级别的手机上使用，不过对于 iPad、MacBook 还比较友好些，能够兼容 M1 芯片及以上的硬件。

马老板怒了，禁止全员使用苹果

ChatGPT 在苹果全家桶中无缝集成能力虽炫酷，却遭到的全网非议。

最先反对的就是马老板！

他连发多篇帖子，对 ChatGPT 上机苹果表示不满，甚至扬言禁止公司所有成员使用苹果的设备。

我不想要这个能力。这就如同间谍软件一般，如果你们不阻止，我的公司将禁止使用任何苹果设备。

另外，马斯克还单独发帖子称：

「对于公司的外部来访者，都必须在门口将他们的设备放在「法拉第笼」（Faraday cage）中」。

苹果没有能力开发 AI，却能够确保 OpenAI 会保护你的安全和隐私。一旦苹果将你的数据交给 OpenAI，他们就不知道 OpenAI 究竟会如何处理这些数据，他们实际上是在出卖你的隐私权。

也有众多网友对苹果的这项能力，产生了质疑。

一位网友从底层架构图中得出，Siri 可以读取手机上的所有数据（适用于选择加入的应用程序） 。

一家 AI 初创的 CEO 表示，

老实说，我真不理解苹果为什么要把任何东西发送给 ChatGPT？这太怪异了。为什么不直接让 Meta 授权，然后自己部署 400B 的 Llama 模？从 70B 开始也可以呀...

他们口口声声强调隐私和安全，甚至声称你不应该相信任何人！结果他们却来了个 180 度大转弯——是的，我们正在把你的数据发送给 ChatGPT。

还有人配上梗图讽刺道，「当奥特曼已耗尽 100% 互联网训练数据时，看到十亿部手机时」。

发布会之外，苹果还发布了一篇关于介绍苹果 AI 能力实现背后的基础模型的文章。

博客介绍道，苹果 AI 是由「多个」强大的生成式AI模型组成，这些模型专用于日常任务，并根据当前活动实时调整。

他们强调，内置的基础模型针对用户体验进行了微调，比如编写和提炼文本、对通知优先排序汇总等等。

接下来，苹果详细介绍了两个经过微调建模的模型：

一是，可以运行在终端设备中的 30 一参数模型。

另一个是，更大的基于苹果芯片加持云服务器的基础模型，可用于私有云计算。

其他模型还包括，用于编码的 XCode，扩散模型（帮助用户如在 Messages 应用中，以视觉方式表达自我）。

预训练

苹果的基础模型，是在 2023 年发布的开源项目 AXLearn 框架之上训练的。

AXLearn 建立在 JAX 和 XLA 之上，可以在各种训练硬件和云平台上高效、可扩展地训练模型，包括 TPU 和云端及本地 GPU。

另外，苹果研究团队还采用了数据并行、张量并行、序列并行和全分片数据并行（FSDP）等组合方式，从数据、模型和序列长度等多个维度来扩展训练规模。

至于数据的选用，苹果表示自己用的是授权的数据训练基础模型。

其中包括两种数据来源：一是经过精心选择，目的是提升模型的特定功能；二是，苹果网络爬虫 AppleBot 工具从网上公开采集的数据。

后训练

苹果团队意识到，数据质量对于模型的成功，至关重要。

因此，他们在训练过程中，采用了「混合数据策略」，即结合使用人工标注和 AI 生成数据，并进行了彻底的数据筛选和处理。

具体来说，研究团队在模型「后训练」阶段，开发了两种全新的算法：

(1) 拒绝抽样的微调算法，使用多个教师模型作为参考，对模型输出进行过过滤和微调

(2) 人类反馈强化学习算法，结合使用了镜像下降策略优化，以及留一法优势估计器（leave-one-out advantage estimator）新技术。

结果发现，这两种算法可以显著提升模型指令跟随的质量。

优化

另外，苹果还采用了一系列创新技术，在设备端和私有云上优化模型的速度和效率。

他们对第一个 token 推理和扩展 token 推理的性能都进行了大量的优化。

无论是设备端模型还是服务器端模型，都采用了「分组查询注意力机制」（grouped-query-attention）。

苹果还使用了共享的输入和输出词表，以减少内存需求和推理成本。这些共享的嵌入张量在映射时不会产生重复。

设备端模型的词表大小为 49k token，而服务器端模型的词表大小为 100k token。

对于设备内推理，他们还是用了「低比特量化」（low-bit palletization）的技术，能满足所需的内存、功耗和性能要求。

为了保持模型输出质量，研究团队开发了一种新框架——使用 LoRA adapter，并采用了混合 2 位和 4 位的配置策略，平均每个权重占 3.5 位——从而达到与未压缩模型相同的精度水平。

此外，他们还使用了一种名为「Talaria」模型，可以对模型的延迟和功耗进行交互式分析，更好地指导在不同操作中选择合适的量化精度。

苹果基础模型还采用了激活值量化和嵌入量化技术，并且开发了一种在苹果神经网络引擎上高效更新键值缓存的方法。

值得一提的是，通过以上优化，iPhone 15 Pro 可实现每个提示 token 首次输出的延迟约为0.6毫秒，生成速率为每秒 30 个 token。

这一性能实现，并未采用 token 猜测技术，如若开启，速度将会更近一步提升。

模型自适应

苹果基础模型针对用户日常任务进行了微调，并且能够根据实时任务完成动态化适应。

这一过程实现，是借助适配器，即一些可以插入到预训练模型各层的小型神经网络模块，对模型进行特定任务的微调。

通过调整适配器中注意力相关的参数和前馈网络的参数，可以让整个 LLM 的行为专门化到特定任务上。

性能与评估

针对总结功能的评估中，苹果与微软 Phi-3-mini 小模型进行了对比。

可以看得出，不论是在邮件、还是通知中，苹果设备端 30 亿参数的模型在「优秀」和「差」的生成中更占优势。

苹果还将自家模型，与开源模型（Phi-3、Gemma、Mistral、DBRX）和商业模型（GPT-3.5-Turbo、GPT-4-Turbo）进行了比较。

结果发现，人类评估者更倾向于苹果模型输出的结果。

在这个基准测试中，30 亿参数设备端模型的表现甚至超过了更大的模型，如 Phi-3-mini、Mistral-7B 和 Gemma-7B。

而服务器端模型在性能上，甚至可与 DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B 和 GPT-3.5-Turbo 相媲美，同时效率极高。

对于模型输出危害评估，苹果模型比率最低，说明输出有毒内容较少。

与此同时，苹果模型在安全提示的评估中，设备端模型完全碾压 Phi-3-mini、Mistral-7B，服务端模型打败了 DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B。

在指令跟随（IFEval）基准上，与其他模型相比，苹果模型展现出了强大的能力。

最后一个是写作基准，终端上的苹果基础模型，是性能最优的。在服务器端，作文方面的能力还是不如 GPT-4 Turbo。

据上次发布 Vision Pro 和 Vision OS 刚刚过去 4 个月，苹果就又在 WWDC 上宣布了 Vision OS 的重大更新。

而且，还有让中国用户更加激动的消息——

库克在发布会上正式官宣，Vision Pro 将于 6 月 28 日登陆中国市场，将于本周五（6 月 14 日）开始接受预定，国行价格为 29999 元起。

Vision Pro 中的照片 App 集成了空间计算技术，戴上就可以浏览「3D」照片，让你有走进照片、「重现过去」的感觉。

最新的 iPhone 15 Pro 和 Max 的后置镜头已经可以拍摄空间影像，苹果也和佳能合作为专业照相机开发了空间镜头。

那以前拍摄的传统平面照片呢？

自然也不能落下。Vision Pro 集成的机器学习模型，可以将照片从单视角变为双眼视角，还能添加图像深度，瞬间 2D 变 3D。

之前的 Vision Pro 已经可以和 Mac 集成，苹果这次决定升级 Vision 中的虚拟屏幕，同时提高分辨率和屏幕宽度。

今年的更新后，一个 Vision Pro 相当于电脑的两个 4k 外接屏幕，动态注视点技术让你无论从哪个角度看屏幕都无比清晰。

而且，这个虚拟屏可以随时打开，比如「旅行模式」可以让你在飞机上随时大屏追剧或私密办公。

Vision Pro 想要变得越来越好用，让以上这些功能走入现实，不能少了开发者的 App 和创作者的优质内容。

目前已经有超过 2000 个专门为 Vision Pro 开发 App，以及其他 1.5 万个兼容 VisionPro 的手机或平板应用。

这次 Vision Pro 的更新也包括了各种服务于开发者的 API：

- 3D 空间内的多任务处理器 Volumetric（可以说是 Vision Pro 上的 Stage Manager）

- 让应用锚定在各种平面上的 TableTopKit

- Enterprise API 让企业可以定制各种复杂应用

比如使用 TableTopKit 开发棋牌游戏，让棋盘锚定在桌面上，加上显示在空间中的 FaceTime 的头像，下棋的体验就更加沉浸式了。

去年 Vision Pro 发布了 Apple Immersive Video，经过今年的再次更新，苹果始终萎靡不振的内容产业很可能要翻盘了。

现在它的手里掌握着各路流媒体都不具有的空间影像技术。180 度视角的 8k 视频加上高品质的音效，达到了甚至超越 3D 影院的逼真体验。

而且这次的发布非常垂直，打包了 3D 空间视频的全产业链。

对于业余爱好者，拍摄可以用 iPhone 或与苹果合作的佳能相机，剪辑可以用 Mac 自带的 Final Cut Pro，观看可以用 Vision OS 中的 Vimeo。

在专业创作领域，苹果和创意视频公司 Black Magic Design 合作，从摄像机到剪辑、后期软件全覆盖，今年晚些时候就会发布。

此外，苹果还和多方合作，制作原创的Apple Immersive Video并发布在Apple TV中。

合作方在内容领域都是大名鼎鼎，包括顶级歌手 The Weekend、奥斯卡奖导演 Edward Berger，以及与红牛制作的极限运动系列。

参考资料：

https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2024/101/

https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models

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