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<p class="wp-block-paragraph">Apple 在 6 月 9 日凌晨的 WWDC å…¨çƒé–‹ç™¼è€…大會上，æ£å¼ç™¼ä½ˆäº†å…¨æ–°ä¸€ç³»åˆ— 27 的作æ¥ç³»çµ±ã€‚ç•¶ä¸ Apple 最è½åŠ›æŽ¨ä»‹çš„ Apple Intelligence，自然æˆç‚ºå¤§å®¶æœ€é—œå¿ƒçš„焦點。一如外界é 期，Apple 今次æ£å¼èˆ‡ Google é”æˆæˆ°ç•¥åˆä½œï¼Œå°‡ Gemini 語言模型整åˆåˆ° Apple 的生態圈內。</p>



<p class="wp-block-paragraph">發佈會完çµå¾Œï¼ŒApple 按照慣例在官方的 Machine Learning Research 網站，公開了第三代 Apple 基礎模型（Apple Foundation Models, AFM 3）的技術白皮書。今次 Daniel 就為大家消化一下這份技術文件，用比較易明的方å¼ï¼Œæ‹†è§£å…¨æ–°ä¸€ä»£ AFM 3 到底有甚麼技術çªç ´ã€‚</p>



<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://danieltechdiary.com/wp-content/uploads/2026/06/WWDC26-w-1024x576.jpg?crop=1" alt="" class="wp-image-37032"/></figure>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<h3 class="wp-block-heading"><strong><mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-dark-blue-color">五大模型構建 Apple Foundation Model</mark></strong></h3>



<p class="wp-block-paragraph">今代的 AFM 3 家æ—一共有五款模型，分別é‡å°ä¸åŒçš„é‹ç®—å ´æ™¯ï¼Œå…¨é¢æ¶µè“‹ã€Œè£ç½®ç«¯ã€ï¼ˆOn-Device）以åŠã€Œç§å¯†é›²ç«¯é‹ç®—ã€ï¼ˆPrivate Cloud Computing，PCC）伺æœå™¨ã€‚å„個模型的具體è¦æ ¼èˆ‡åˆ†å·¥å¦‚下：</p>



<ul class="wp-block-list">
<li><strong>AFM 3 Core（è£ç½®ç«¯ï¼‰ï¼š</strong> ;å…·å‚™ 30 å„„åƒæ•¸çš„密集模型（Dense model），專注處ç†ä½Žå»¶é²çš„基礎文å—任務。Apple 官方數據指出，今代模型在基準測試ä¸çš„用家滿æ„度é”到 45.6%，較上一代有顯著的效能æå‡ã€‚</li>



<li><strong>AFM 3 Core Advanced（è£ç½®ç«¯ï¼‰ï¼š</strong> 終端 AI çš„é‹ç®—æ ¸å¿ƒï¼Œè¦æ¨¡é”到 200 å„„åƒæ•¸çš„稀ç–模型（Sparse model）。系統會é€éŽå‹•æ…‹èª¿åº¦ï¼Œé‡å°ç‰¹å®šä»»å‹™ç²¾æº–喚醒å°æ‡‰çš„專家模塊，將系統資æºæ¶ˆè€—減至最低，並原生支æ´èªžéŸ³èˆ‡å½±åƒç‰å¤šæ¨¡æ…‹æ•¸æ“šè¼¸å…¥ã€‚</li>



<li><strong>AFM 3 Cloud（伺æœå™¨ï¼‰ï¼š</strong> ;è² è²¬åœ¨é›²ç«¯è™•ç†æ›´è¤‡é›œçš„任務。它å‡ç´šäº†ã€Œä¸¦è¡Œè»Œé“æ··åˆå°ˆå®¶æž¶æ§‹ï¼ˆParallel-Track Mixture-of-Experts，PT-MoE）ã€ï¼Œæ¦‚念上是åŒæ™‚分開多æ¢æ•¸æ“šé€šé“，讓ä¸åŒå°ˆå®¶æ¨¡å¡Šæœƒåœ¨å„專屬軌é“上åŒæ™‚處ç†æ•¸æ“šï¼Œå¤§å¹…度é™ä½ŽèˆŠæœ‰é›²ç«¯æž¶æ§‹çš„數據排隊延é²ã€‚</li>



<li><strong>ADM 3 Cloud (Image)（伺æœå™¨ï¼‰ï¼š</strong> ;專為影åƒè™•ç†å»ºæ§‹çš„擴散模型，主è¦è² 責æä¾›é¾å¤§çš„圖åƒç”Ÿæˆç®—力，驅動系統內建的 Genmoji 生æˆã€Image Playground 以åŠç›¸ç‰‡ App 的「空間é‡å¡‘（Reframe）ã€ç‰é«˜å¼·åº¦åœ–åƒæ¸²æŸ“功能。</li>



<li><strong>AFM 3 Cloud Pro（伺æœå™¨ï¼‰ï¼š</strong> ;<strong>AFM 3 Cloud Pro（伺æœå™¨ï¼‰ï¼š</strong> ;AFM 3 家æ—ä¸è¦æ ¼å°é ‚的旗艦模型。全系唯一調用 NVIDIA GPU å¢é›†é€²è¡Œé‹ç®—，專屬處ç†æœ€è¤‡é›œçš„é‚輯推ç†ä»»å‹™åŠè·¨æ‡‰ç”¨ç¨‹å¼çš„ AI 工具調度。</li>
</ul>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<h3 class="wp-block-heading"><strong><mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-dark-blue-color">全新調度架構çªç ´æ‰‹æ©Ÿ RAM é™åˆ¶</mark></strong></h3>



<p class="wp-block-paragraph">è¦åœ¨æ‰‹æ©Ÿè·‘ AI，RAM ä¸å¤ 大å‘來是最大的硬傷。例如 Google çš„ Gemini Nano-2，æ£æ˜¯å—制於æ¤ç‰©ç†é™åˆ¶ï¼Œå…¶è¦æ¨¡åªèƒ½å£“縮至 30 å„„åƒæ•¸ã€‚Apple ç ”ç™¼åœ˜éšŠå¼•å…¥äº†ä¸€é …å為「指令跟隨å¼ä¿®å‰ªã€ï¼ˆInstruction-Following Pruning，IFP）的創新架構。</p>



<p class="wp-block-paragraph">在傳統的混åˆå°ˆå®¶æ¨¡åž‹ï¼ˆMoE）ä¸ï¼ŒAI 生æˆæ¯å€‹è©žå…ƒï¼ˆToken）時，å‡éœ€åœ¨æ‰‹æ©Ÿçš„ ROM 與 RAM ä¹‹é–“é«˜é »çŽ‡åœ°å‚³è¼¸ã€Œæ¬Šé‡ã€ï¼ˆWeightsï¼Œå³ AI 經éŽè¨“練後的神經網絡åƒæ•¸èˆ‡é‚è¼¯é€£ç·šï¼‰ã€‚ä½†é »ç¹çš„數據é·ç§»æœƒæ¥µåº¦æ¶ˆè€—系統功耗。</p>



<p class="wp-block-paragraph">但有了 IFP，系統在接收到用戶指令的瞬間，會精準計算出任務所需的é‹ç®—模塊，隨å³å‹•æ…‹å¾ž ROM ä¸æå– 10 億至 40 億個「專家ã€åƒæ•¸è¼‰å…¥ RAM é‹ä½œã€‚這種機制令實際模型大å°æˆåŠŸé¿é–‹å‚³çµ± RAM çš„é™åˆ¶ï¼ŒåŒæ™‚大幅度減少了延é²ã€‚</p>



<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://danieltechdiary.com/wp-content/uploads/2026/06/螢幕截圖-2026-06-11-23.53.25-1024x494.png?v=1781193220" alt="IFP 架構的示æ„圖，當在 RAM ä¸è—色的「權é‡ã€åˆ¤æ–·å®Œç•¢ï¼Œå°±æœƒå¾ž ROM æå–橙色的「專家ã€åƒæ•¸æ”¾å…¥ RAM ä¸ã€‚" class="wp-image-37026"/><figcaption class="wp-element-caption">IFP 架構的示æ„圖，當在 RAM ä¸è—色的「權é‡ã€åˆ¤æ–·å®Œç•¢ï¼Œå°±æœƒå¾ž ROM æå–橙色的「專家ã€åƒæ•¸æ”¾å…¥ RAM ä¸ã€‚</figcaption></figure>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<h3 class="wp-block-heading"><strong><mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-dark-blue-color">外部伺æœå™¨ä¾ç„¶å—ç§å¯†é›²ç«¯è¨ˆç®—ä¿è·</mark></strong></h3>



<p class="wp-block-paragraph">至於外部伺æœå™¨çš„ç§éš±å•é¡Œï¼Œä»Šæ¬¡ Apple æœ€ç ´æ ¼çš„ï¼Œçµ•å°æ˜¯ç½•æœ‰åœ°å…¬é–‹èˆ‡ Google çš„åˆä½œç´°ç¯€ã€‚å°æ–¼å¸‚å ´æ†‚æ…®ç”¨æˆ¶è³‡æ–™å‚³é€è‡³ Google 伺æœå™¨æˆ–引發ç§éš±é¢¨éšªï¼ŒApple 今次é€éŽå‡ç´šç‰ˆ PCC 架構繼續ä¿éšœç§éš±ã€‚</p>



<p class="wp-block-paragraph">Apple 首度將 AFM 3 Cloud Pro 放到 Google Cloud 伺æœå™¨å…§çš„ NVIDIA GPU 上，也把 PCC 安全架構延伸至第三方雲端。Apple çµåˆäº† NVIDIA 機密é‹ç®—技術ã€Intel TDX åŠ Google Titan 晶片ç‰ï¼Œæ›´åŒæ™‚æ“有分別來自 Google 與 Intel çš„ã€Œç¡¬ä»¶ä¿¡ä»»æ ¹ã€ï¼ˆå…§ç½®åœ¨æ™¶ç‰‡ä¸çµ•å°ä¸æœƒè¢«é§å®¢æ”¹åˆ°çš„安全種å），代表å³ä½¿å…¶ä¸ä¸€å€‹ç¡¬ä»¶å±¤é¢å‡ºç¾æ¼æ´žï¼Œæ•´é«” PCC 伺æœå™¨ä¹Ÿä¸æœƒå—到任何æ壞。</p>



<p class="wp-block-paragraph">而且，Apple è£ç½®åªç²å‡†èˆ‡ç¶“éŽå®˜æ–¹ç°½ç½²çš„軟件通訊。所以就算軟件在第三方雲端é‹è¡Œï¼Œè£ç½®äº¦åªæœƒè·Ÿ PCC ä¸çœŸæ£ç²èªè‰çš„ Apple 程å¼ç¢¼å°è©±ï¼Œç¢ºä¿æ‰€æœ‰é‹ç®—å‡éµå¾ªç«¯åˆ°ç«¯åŠ 密åŠã€Œç„¡ç‹€æ…‹é‹ç®—ã€ï¼ˆStateless ;Computing，å³é‹ç®—後立å³éŠ·æ¯€æ•¸æ“šï¼‰åŽŸå‰‡ã€‚</p>



<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://danieltechdiary.com/wp-content/uploads/2026/06/apple_private_cloud_compute_1718174807696.jpg-1024x576.jpg?crop=1?v=1781193538" alt="" class="wp-image-37027"/><figcaption class="wp-element-caption">Private Cloud Compute 是 Apple 最注é‡çš„地方</figcaption></figure>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<h3 class="wp-block-heading"><strong><mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-dark-blue-color">è»Ÿç¡¬ä»¶ç ”ç™¼æŠ€è¡“ä»¤ Apple 優å‹æ–¼ Android</mark></strong></h3>



<p class="wp-block-paragraph">é¢å°å…¨é¢æ“抱 Google Gemini çš„ Android 手機陣營，Apple é€éŽ AFM 3 展ç¾å‡ºå®Œå…¨ä¸åŒçš„競çˆç–略。ç¾æ™‚ Android 陣營高度ä¾è³´ Google æ供的 Gemini Nano 作為è£ç½®ç«¯ AI 模型。ä¸éŽï¼Œç”±æ–¼çµ•å¤§éƒ¨åˆ† Android æ‰‹æ©ŸæŽ¡ç”¨å¤–è³¼æ™¶ç‰‡ï¼ŒåŠ ä¸Š Android 系統é™åˆ¶ï¼Œ å» å•†å¾ˆé›£åœ¨ç³»çµ±åº•å±¤åšåˆ°è¤‡é›œçš„記憶體調度調整，令手機模型的è¦æ¨¡é•·æœŸåœç•™åœ¨å¹¾åå„„åƒæ•¸çš„æ¨½é ¸ã€‚</p>



<p class="wp-block-paragraph">å觀 Apple 今次æ£å¥½ç™¼æ®äº†è»Ÿç¡¬é«”「大包åœã€çš„絕å°å„ªå‹¢ï¼Œç”±æ ¸å¿ƒçš„ Apple Silicon 晶片ã€iOS 系統底層，以至專為自家硬件編寫的 IFP 模型架構，全部由 Apple 掌æ¡ã€‚æ£å› 為 Apple 有å°ç³»çµ±é–‹ç™¼çš„絕å°æ¬Šï¼Œæ‰€ä»¥æ‰èƒ½ç ´æ ¼åœ°å°‡ä¸€å€‹é«˜é” 200 å„„åƒæ•¸çš„模型放入 iPhone 並ç¶æŒç³»çµ±æµæš¢ã€‚</p>



<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://danieltechdiary.com/wp-content/uploads/2026/06/7f4272cb-30aa-480a-94bc-04834bddb6dc_1950x1262-1024x663.jpg?v=1781195253" alt="Google Gemini Nano" class="wp-image-37028"/><figcaption class="wp-element-caption">Google Gemini Nano</figcaption></figure>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<p class="wp-block-paragraph">今次看得出 Apple ä¸æ˜¯å–®ç´”把 Google Gemini 直接放入 AFM 3 的伺æœå™¨ï¼Œè€Œæ˜¯ Apple çœŸçš„æœ‰ç‰¹åˆ¥ç ”ç©¶å¦‚ä½•æŠŠå¤–ä¾†æ¨¡åž‹é…åˆè‡ªå®¶çš„技術在å„個 OS ä¸ç™¼æ®ä½œç”¨ã€‚當然白皮書ä¸æŠ€è¡“當然很亮麗，用家最留æ„的實際表ç¾éƒ½è¦ç‰å¾…ä¹æœˆå„個 OS「27ã€æ£å¼æŽ¨å‡ºçš„æ—¥åæ‰çŸ¥é“。</p>



<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<p class="wp-block-paragraph">資料來æºï¼š<a href="https://www.google.com/search?q=https://machinelearning.apple.com/research/afm3">Apple Machine Learning Research</a></p>
<div class="b251a5ab27c10f4b5a7c0e69cd5b991d" data-index="2" style="float: none; margin:20px 0 20px 0; text-align:center;">
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iOS 27 AI 大升級最大功臣！拆解蘋果 AFM 3 背後隱藏技術！
