IYA! Seseorang merekayasa balik Neural Engine Apple dan melatih jaringan saraf di atasnya. Apple tidak pernah mengizinkan ini. ANE hanya bersifat inferensi. Tidak ada API publik, tidak ada dokumen. Mereka tetap membukanya. Mengapa itu penting: • M4 ANE = 6,6 TFLOPS/W vs 0,08 untuk A100 (80× lebih efisien) • "38 TOPS" adalah kebohongan - throughput sebenarnya adalah 19 TFLOPS FP16 • Mac mini Anda memiliki chip ini sebagian besar menganggur Terjemahan: inferensi AI lokal yang lebih cepat DAN hampir tidak menggunakan daya. Masih penelitian awal tetapi pintunya sekarang terbuka. → #AI #MachineLearning #AppleSilicon #LocalAI #OpenSource #ANE #CoreML #AppleSilicon #NPU #KCORES