軟體開發
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身為 App 開發者，對於 Apple 的 LLM 的視角是「我要怎麼了解它的能力」、「它可以幫 App 的使用者體驗強化哪些層面」，而不是研究 AI 模型。從本文開始，我不僅會介紹 Foundation Models，更會教你建立有效的學習系統與策略。
在入坑 Foundation Models 以前，我們要了解 Apple Intelligence 的基本知識。可以當作在 Apple 平台上開發本地 AI 應用的體驗參考標準，也能觀察到 Apple 怎麼使用混合策略來提供各種 AI 功能。
很多PM以為寫PRD就是打開文件開始敲字，但其實PRD動筆前的準備工作才是決定專案成敗的關鍵。從商業需求釐清、利害關係人訪談到業務流程梳理，這些「看不見的功夫」決定了你的PRD是精準命中需求，還是淪為改到天荒地老的災難文件。
Apple 的語音辨識模型在 macOS/iOS 26 有新版了。我們來比較看看效果。並且推薦讀者多嘗試使用語音輸入。
為什麼玩單機遊戲的時候需要連網或更新？不是玩家的遊玩需求，而是遊戲平台商的需要。為什麼大部分 AI 工具都需要連網？也跟服務提供商的需求有關。但 AI 功能並不總是等於網路服務，只是我們太習慣了。
Apple Intelligence 給你的印象不佳？覺得 Apple 在 AI 方面落後許多？這系列文章會讓你改觀。特別寫給看到 AI 變化迅速而擔心自己跟不上的 iOS 開發者，告訴你怎麼切入本地 AI 這個 iOS 才有的好機會。
以自身參與 AI 翻譯產品開發的經驗，詳述語言工作者在術語庫、風格指南、LQA 及 CoT 判讀等關鍵環節的角色與挑戰，並提出潛在的優化建議。
