Margins Are Not the Point: Jensen Huang Explains NVIDIA's RTX Spark AI PC Bet
INSIDE 硬塞 AI15h agoHardwareRTX Spark's announcement immediately raised questions about competition with Apple Silicon. The article focuses on Jensen Huang's explanation of NVIDIA's AI PC strategy and the role of margins in that decision. The supplied excerpt is only an introduction, so it does not include Huang's full answer, product specifications, or market plans.
This Could Be Windows' M1 Moment, but Expect It to Cost a Ton
The Verge AI22h agoHardwareNvidia is entering the consumer laptop chip market with RTX Spark, potentially giving Windows its own M1 moment. Apple has shown that Arm chips can combine strong performance with long battery life on Macs. Windows laptops using Qualcomm chips have not fully matched that performance, while RTX Spark devices are expected to be expensive.
The PR you would have opened yourself★ 80
Hugging Face Blog47d agoReleaseHugging Face 發表最新技術部落格，介紹了將 transformers 模型無縫轉換至 Apple MLX 框架的全新整合。這項被譽為「你自己也會想開的 PR」的更新，解決了過去 Mac 開發者在 Apple Silicon 上部署與微調開源模型時的繁瑣步驟。透過此整合，開發者能直接利用 MLX 的統一記憶體優勢，在 Mac 上實現極致的推理與訓練效能。
WWDC 24: Running Mistral 7B with Core ML★ 75
Hugging Face Blog680d agoTutorialHugging Face 配合 Apple WWDC 24 的更新，發表了將 Mistral 7B 轉換並運行於 Core ML 的完整指南。 透過 Core ML 轉換工具與 4-bit 等量化技術，開發者能將模型部署至 Apple Silicon 晶片，充分利用 Apple 類神經網路引擎（ANE）與統一記憶體。 此舉大幅降低了在 macOS、iOS 等 Apple 生態系中本地部署高效能開源 LLM 的門檻。
Run Stable Diffusion 3 on your Apple Silicon Mac
Replicate Blog714d agoTutorial本教學指導搭載 Apple Silicon（M 系列晶片）Mac 的使用者，如何利用 PyTorch 的 MPS（Metal Performance Shaders）硬體加速技術，在本地端部署並運行 Stable Diffusion 3 圖像生成模型。這讓開發者與創作者無需依賴雲端 API，即可在個人電腦上進行高效、隱私且免費的本地 AI 繪圖。
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model
Replicate Blog951d agoTutorial本文為 Replicate 釋出的技術教學，指導讀者如何在 Apple Silicon (M1/M2) Mac 上本地運行 Latent Consistency Model (LCM)。LCM 透過大幅減少去噪步數（僅需 1-4 步），將原本需要數十秒的 Stable Diffusion 圖片生成時間縮短至一秒以內，非常適合需要即時反饋的創作者與開發者。
Stable Diffusion XL on Mac with Advanced Core ML Quantization★ 72
Hugging Face Blog1041d agoReleaseHugging Face 發表了將 Stable Diffusion XL (SDXL) 部署於 Mac 的 Core ML 最佳化方案。透過先進的量化技術（如 6-bit 與 8-bit 量化），成功將龐大的 SDXL 模型體積縮減，使其能在 Apple Silicon（M1/M2 系列晶片）的 Mac 上流暢運行，顯著降低記憶體需求，並充分釋放 Apple 神經網路引擎（ANE）的硬體效能。
Faster Stable Diffusion with Core ML on iPhone, iPad, and Mac★ 75
Hugging Face Blog1083d agoTutorial本文介紹如何利用 Core ML 技術在 Apple Silicon 晶片上加速 Stable Diffusion。透過模型量化（如 6-bit/8-bit）與 Apple 神經網路引擎（ANE）的優化，開發者能顯著降低記憶體佔用，在 iPhone、iPad 和 Mac 上實現本地端超快速的圖像生成，有效解決行動裝置記憶體不足（OOM）的痛點。
Swift 🧨Diffusers - Fast Stable Diffusion for Mac★ 70
Hugging Face Blog1194d agoReleaseHugging Face 發布全新開源專案 swift-diffusers，專為 Apple 生態系設計。該專案利用 Apple 的 Core ML 技術，讓 Stable Diffusion 模型能在 Mac（Apple Silicon）及 iOS 裝置上發揮極致效能。開發者可藉此輕鬆將 AI 繪圖功能整合至原生 App 中，並享有低記憶體佔用與神經網路引擎（ANE）加速的優勢。
Using Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon★ 75
Hugging Face Blog1279d agoReleaseApple 與 Hugging Face 合作推出 Core ML 版的 Stable Diffusion，讓 Mac、iPad 和 iPhone 能直接利用 Apple 類神經引擎（ANE）進行硬體加速。開發者可以使用 Hugging Face 的 diffusers 庫與 Apple 的轉換工具，將 PyTorch 模型轉換為 .mlpackage 格式。此舉大幅降低了在 Apple 裝置上部署生成式 AI 模型的門檻，並顯著提升了圖像生成速度與能源效率。
Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU
Replicate Blog1371d agoTutorial本教學指導開發者如何在 M1 Mac 上利用 PyTorch 的 MPS (Metal Performance Shaders) 後端，本地端調用 GPU 運行 Stable Diffusion。內容涵蓋 Python 環境設定、安裝支援 MPS 的 PyTorch 與 Hugging Face diffusers 庫，並提供完整的程式碼範例，讓開發者能完全免費、私密地在 local 端進行 AI 圖像生成與二次開發。