尽管基本上没有参与生成式AI竞争，苹果公司还是在GitHub上发布了一个开源数组框架，旨在在公司自己的硅片上构建机器学习变换模型和文本生成AI。

什么是苹果的MLX框架？

MLX是一套为正在构建AI模型的开发者准备的工具，包括变换器语言模型训练、大规模文本生成、文本微调、图像生成和在苹果硅片上的语音识别。苹果机器学习研究科学家Awni Hannun于12月5日在X平台上宣布了MLX机器学习框架。

MLX使用Meta的LlaMA进行文本生成和文本生成的低阶适用。MLX的图像生成基于Stability AI的Stable Diffusion，而MLX的语音识别则连接到OpenAI的Whisper。

MLX旨在为深度学习研究者所熟悉

MLX的灵感来自NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire，但与其灵感来源不同的是，它旨在将数组保持在共享内存中，根据GitHub上的MLX页面。目前支持的设备，现在是CPU和GPU，可以在设备上运行MLX，而无需创建数据副本。

据苹果团队在GitHub上说，MLX的Python AI应该对已经知道如何使用NumPy的开发者来说很熟悉；开发者可以通过一个C++ API使用MLX，该API反映了Python API。其他类似于PyTorch中使用的API旨在简化构建复杂机器学习模型。内置了可组合的函数转换，苹果公司表示，这意味着可以自动进行差异化、向量化和计算图优化。MLX中的计算是延迟的，而不是急切的，这意味着数组只在需要时才实体化。苹果公司声称计算图表和调试是“简单直观的”。

“这个框架旨在用户友好，但训练和部署模型仍然有效率，”苹果开发者在GitHub上写道。"框架本身的设计也观念上很简单。我们打算让研究者易于延伸和改进MLX，目标是快速探索新想法。"

NVIDIA AI研究科学家Jim Fan在12月6日的LinkedIn上写道：“这次发布在设计一个对深度学习观众来说熟悉的API以及展示最受关心的最小主义示例上做得非常好：Llama、LoRA、Stable Diffusion和Whisper。"

苹果在竞争激烈的AI领域的位置

苹果——早在生成式AI热潮之前就已经有了人工智能助理Siri——似乎专注于制作大型语言模型的工具，而不是生产模型本身和可以用它们构建的聊天机器人。然而，彭博社的Mark Gurman在2023年10月22日报道，“......苹果高管被行业突然的AI热潮措手不及，自去年末以来一直在争分夺秒地弥补失去的时间，“并且苹果正在为iOS和Siri工作上即将推出的生成式AI功能。与Google相比，后者最近在Pixel 8 Pro上发布了其强大的Gemini大型语言模型，并且在Bard会话AI中。在广泛的生成式AI功能方面，Google仍然落后于其竞争对手OpenAI。