苹果第三代基础模型解读：WWDC 2026 之后，开发者真正要看的几件事
2026 年 6 月 8 日，苹果发布了第三代基础模型，同步重新命名了 “Siri AI”。五个模型。最亮眼的是 200 亿参数稀疏端侧模型（AFM 3 Core Advanced），每个 prompt 只激活 1–4B 参数，背后用的是苹果研究院称为 Instruction-Following Pruning 的技术。另一条更安静、但对开发者更重要的消息：苹果最强的云端模型 AFM 3 Cloud Pro 跑在 Google Cloud 中的 NVIDIA GPU 上，并使用 Google Gemini 前沿模型的输出做精调。苹果坚持这模型是自家的；苹果高管也很小心地区分”使用 Gemini
传统远程桌面协议的技术特征与性能瓶颈
传统远程桌面协议源于2D时代，侧重带宽节省，难以应对高负载图形场景。主要瓶颈包括：交互延迟高（80-150ms以上）、画质编码效率低（易模糊、块效应）、算力调度僵化（GPU资源分配粗放），无法满足云游戏、VR等实时交互需求。
图解入门Pytorch
什么是PyTorch？PyTorch 就像是深度学习的“工具箱”： 就像你做饭需要锅、铲子、刀和菜一样，做深度学习就需要工具。而 PyTorch 就是那个专门为做深度学习准备的“工具箱”。它提供了很多现成的工具和操作，让你做人工智能的研究或开发变得更简单、快捷。优点：能跑在 GPU 上，速度超级快： 训练深度学习模型很耗计算力，PyTorch 能自动使用你的显卡（GPU）来加速计算。如果你有 GPU，PyTorch 可以帮你大大提高训练速度，不需要你去做特别复杂的设置。自动求导帮你“自己学”
