Xcode
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AnyLanguageModel 讓 Hugging Face 上的開源 LLM 很容易下載與開始使用，只要三行程式碼就可以呼叫 MLX 框架以及配套工具。我也更新了範例專案，可以直接在 Mac 與 iOS 裝置上試玩。
分享兩個踩坑 AnyLanguageModel 過程中實際遇到的問題與解法。一個我發了熱騰騰的 PR，另一個則是借用相同的 Swift Package 機制來實現切換依賴模組。
AnyLanguageModel 是相容 Foundation Models framework 語法的模型替換套件。理想上能輕鬆替換 Apple Intelligence 的 Foundation Models，換成第三方開源本地模型，或是 OpenAI 等雲端模型。實際狀況如何呢？
本系列關於 Foundation Models framework 的相關文章即將完結。說明有哪些延伸探索的方向、各種參考資源，並預告把目前所學遷移到其他語言模型。
開發裝置端 AI 功能，測量效能是必要工作。首先介紹 Instruments 如何上手，觀察效能瓶頸。而為了能支援重複測試任意的 @Generable 型別，我寫了一個 SwiftUI View 作為工具，讓你可以快速把要生成的物件與畫面整合起來。
就像從 App 端直接定義 Server 回傳的 JSON schema。
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。
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我把 2019 到 2025 的 iOS 演講與教學影片整理成一篇，包含 iPlayground、MOPCON、Apple 教育專案，以及台大 iOS Club 的最新課程錄影，並分享了背後的一點小感想。
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積極消除 Xcode 警告不是潔癖，而是讓警告系統發揮提醒價值的關鍵。面試時，不妨反問面試官：「你們有多少 Xcode 警告？」從答案就能看出團隊對品質的態度。
