而这项最新技术，利用设备端数据，能够确保用户数据始终保留在本地，不会泄漏，也不被用于训练AI模型。以简而言之，就是：苹果不侵犯用户隐私的前提下，让AI获得更真实的数据来提升表现。 说实话，用户隐私无疑是当今数字时代最热门的话题之一。

周一（4月14日），苹果也在其机器学习研究官方博客中提到了这个变化，“在生成合成数据时，我们的目标是产生在话题和风格上足够接近真实邮件的句子或邮件，从而改进我们的摘要模型，还不从设备中收集任何邮件。” ...

苹果公司近期在官方渠道揭晓了其AI隐私保护技术的核心细节，着重阐述了差分隐私技术和合成数据在Apple Intelligence服务中的创新应用，为用户提供更加安全的数据使用体验。

苹果揭秘：差分隐私+合成数据，揭秘AI技术演进新篇章 ...

即将发布的 iOS 18.5 等系统中，差分隐私和合成数据技术将扩展至 Image Wand 图像处理、记忆相册生成等十余项功能。苹果强调，即使用户启用设备分析计划，其个人数据也始终加密存储在本地，公司仅获取经数学验证的群体趋势报告。

Investing.com — 苹果 (Apple Inc) (NASDAQ: AAPL )计划开始分析用户设备上的数据，以增强其人工智能 ...

在2025年的一项研究中，研究人员揭示了通过强化学习训练的AI模型生成较长响应的原因，并提出了一种新的两阶段训练策略来提高模型的简洁性和准确性。这项研究由著名研究者和技术作家Sebastian Raschka在其推文中提及，并基于Wand AI的研究工作进行了深入分析。

他写到：「众所周知，推理模型通常会生成较长的响应，这会增加计算成本。现在，这篇新论文表明，这种行为源于强化学习的训练过程，而并非更高的准确度实际需要更长的答案。当模型获得负奖励时，强化学习损失函数就倾向于生成较长的响应，我认为这能解释纯强化学习训练为 ...

通过采用Matter协议，Arduino Nano Matter开发板结合了由AI驱动的先进智能计算，以及Matter协议提供的无缝互操作性。实时机器学习推理能够提升自动化水平，优化能源效率，并根据环境变化做出自适应调整。此外，Arduino ...