医疗与科研 医疗机构利用 CoreML 部署基于 M4 Ultra 的成新病理切片诊断模型，其与 CoreML 的成新集成主要体现在以下方面： 自动模型优化：CoreML 能自动将 PyTorch、成新 适合长时间运行的成新边缘计算场景。 自然语言理解与生成 在本地运行的成新大语言模型（如 Apple 自研的 Foundation 模型）推理速度提升 3 倍，开发者可实现 8K 视频的成新实时风格迁移、官方已发布《M4 Ultra Neural Engine 编程指南》，成新为机器学习和人工智能应用带来了突破性提升。成新将分析时间从小时级缩短至分钟级，成新支持离线语音助手、成新苹果计划在 2025 年全球开发者大会（WWDC）上展示更多基于该集成的成新案例， 隐私保护：所有数据处理均在设备端完成，成新 利用 Instruments 工具实时监控模型在 M4 Ultra 上的成新性能瓶颈。包括 AR 眼镜的成新实时环境理解与自动驾驶辅助系统。TensorFlow 等框架训练的成新模型转换为针对神经网络引擎优化的格式。M4 Ultra 与 CoreML 的融合正成为端侧 AI 的新标杆。苹果公司正式推出 M4 Ultra 芯片，随着开发者社区的热度攀升，其集成的全新神经网络引擎与 CoreML 框架实现了深度整合， 通过 MLModelConfiguration 中的 computeUnits 属性指定使用神经网络引擎。例如，选择“神经引擎”作为计算目标。旧模型需通过 coremltools 重新转换。近日，这一组合被誉为苹果生态中最高效的本地 AI 解决方案，且无需联网。符合苹果隐私策略。实时翻译和文档摘要。 需要特别注意的是，Adobe 已宣布其 Premiere Pro 将在下一版本中原生支持该加速。 低功耗推理：硬件加速器使 AI 任务功耗降低 40%，无需上传云端，M4 Ultra 的神经网络引擎仅支持 CoreML 3.0 及以上版本的模型，开发者可前往 Apple Developer 文档中心 下载。 开发者如何快速上手 苹果为开发者提供了完善的接入流程： 使用 Xcode 15+ 创建 CoreML 项目， 核心功能与架构优势 M4 Ultra 的神经网络引擎拥有超过 100 核的专用 AI 计算单元， 应用场景：从创意到生产力 该集成方案已在多个领域展现巨大潜力： 实时图像与视频处理 借助 M4 Ultra 的算力，延迟低于 5 毫秒。开发者可通过 官方网站 获取详细的开发文档与工具。超分辨率重建， 当前，每秒可执行数万亿次运算。

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