iOS 27 中的 Foundation Models：工具呼叫控制
iOS 27 新增 GenerationOptions.ToolCallingMode，用以引導裝置端模型如何使用工具，並內建兩個 Vision 工具：OCRTool 與 BarcodeReaderTool。
AI & Technology寫作
關於設計、開發、AI基礎設施和產品構建的思考。
visionOS 27 為空間開發者帶來哪些新功能
visionOS 27 新增了來自 Mac 的 Spatial Preview、來自 PC 的 Foveated Streaming、沉浸式 Safari 環境、公制空間物件追蹤，以及 RealityKit。
AI & TechnologyEvaluations：模型品質的 XCTest（iOS 27）
Apple 的 Evaluations 框架（iOS 27，全平台）以 Swift 衡量 AI 功能的品質：Evaluator、ScoreDimension、Metric、ToolCallEvaluator，以及一個 Swift Testing trait。
AI & Technology在 Private Cloud Compute 上執行的 Foundation Models
iOS 27 在 Private Cloud Compute 上新增了伺服器規模的 Foundation Model，兼顧裝置端隱私，並提供一套協定讓您接入自己的 LLM 供應商。
AI & TechnologySwift 新功能總覽（2026）：WWDC26 更新
來自 WWDC26 的 Swift 6.3 與 6.4：anyAppleOS 可用性、模組選擇器、borrow/mutate 存取器、Iterable 協定、Swift Testing 互通，以及 MLX。
AI & TechnologyiOS 27 的 App Intents：背景執行、跨裝置同步與 Spotlight
iOS 27 透過 LongRunningIntent 讓 App Intents 的背景執行突破 30 秒限制，以 SyncableEntity 提供跨裝置一致身分，並支援 Spotlight 重新索引。
AI & TechnologyYour Agent Has Two Untrusted Inputs
AI agents have two untrusted inputs: code the model writes and tool output it reads. One now has a real WASM sandbox; the other, MCP tool poisoning, does not.
AI & TechnologyApple Foundation Models：裝置端LLM框架完整解析
Apple的Foundation Models框架：LanguageModelSession、@Generable引導式生成、工具呼叫、可用性檢查，以及何時該離開裝置端模型。
AI & Technology工程哲學：Werner Vogels
Amazon 技術長 Werner Vogels 在一個前提之上建立了雲端：一切都隨時會故障。為故障而設計，將爆炸半徑降到最低，並在故障中維持可用性。
Engineering & CraftSwift 6.2 並行實務：預設使用 MainActor，刻意時才離開
Swift 6.2 翻轉了並行模型：將模組預設為 MainActor（SE-0466），讓 nonisolated async 在呼叫端執行（SE-0461），並以 @concurrent 刻意離開。
AI & Technology工程哲學：Sophie Wilson
Sophie Wilson以極小的團隊設計出ARM指令集——如今幾乎存在於地球上每一支手機裡——憑著毫不留情的RISC精簡哲學，讓低功耗幾乎成了一場意外的收穫。
Engineering & Craft工程哲學：Roberto Ierusalimschy
Roberto Ierusalimschy 圍繞一個原則設計了 Lua——提供機制，而非政策——一門小巧、快速、可嵌入的語言，交給您的是操縱桿，而不是規則。
Engineering & Craft外部出版物
技術寫作： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
本地運行大型語言模型的全面硬體建議和成本分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
針對不同AI工作負載比較NVIDIA最新資料中心加速器的GPU選擇指南。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
深入技術分析Google張量處理單元從TPUv1到TPUv5的演進。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
容器化環境中GPU叢集的資源共享策略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
使用Ray框架構建和管理分散式AI運算的指南。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
開源LLM經濟學分析和DeepSeek的競爭定位。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
未來資料中心電力需求和NVIDIA下一代GPU路線圖。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
為下一代AI基礎設施供電的小型模組化反應爐解決方案。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek多頭壓縮架構創新的技術分析。
