OpenAI升級ChatGPT，推出“應用目錄”整合第三方工具，用戶可在聊天界面直接調用服務。同時開放開發者SDK，支持外部團隊構建深度集成體驗，向成熟AI平臺邁進。
蘋果首席AI官約翰·賈南德里亞將卸任，由前谷歌Gemini負責人阿馬爾·蘇布拉曼亞接任。此舉被視爲對“Apple Intelligence”項目失誤的迴應，該系統自上線以來因摘要功能頻現虛假標題而備受質疑。
蘋果爆料人稱iOS27等系統正積極開發，預計明年6月發佈。新系統將帶來Apple Intelligence重大更新，而剛推送的iOS26雖新增20多項AI功能，但未被視爲突破性進展。
彭博社記者馬克・古爾曼稱，蘋果計劃在2026年對Apple Intelligence進行兩次重大升級。首次升級將隨iOS26.4推出，核心是"超級Siri"，徹底革新交互體驗，實現iOS18承諾的多項功能。第二次升級將調整更廣泛的AI戰略。
用於評估Windows PC或Apple Mac上AI推理引擎性能的基準測試工具。
Apple的雲端AI隱私保護技術
Omnipilot是一款在macOS上工作的AI副駕駛員。它可以在任何應用程序中為您自動完成文本，從Apple Notes到Gmail，並且還可以使用來自您最近使用的應用程序的上下文，使用GPT-4進行更長的上下文生成。
體驗Apple的VisionPro與Retrato AI，將日常自拍瞬間轉化為令人驚豔的專業照片。
Anthropic
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Google
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Alibaba
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TheStageAI
TheWhisper-Large-V3是OpenAI Whisper Large V3模型的高性能微調版本，由TheStage AI針對多平臺（NVIDIA GPU和Apple Silicon）的即時、低延遲和低功耗語音轉文本推理進行了優化。
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GLM-4.5-Air-2bit是基於智譜AI的GLM-4.5-Air模型轉換而來的2位量化版本，採用MLX格式優化，可在Apple芯片設備上高效運行。該模型支持文本生成任務，具有輕量級和高效率的特點。
GLM-4.5-Air-8bit是基於智譜AI的GLM-4.5-Air模型轉換而來的8位量化版本，專門為MLX框架優化。該模型保持了原版強大的自然語言處理能力，同時通過量化技術減少了內存佔用和計算需求，適合在Apple Silicon設備上高效運行。
apple
AIMv2是採用多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項多模態理解基準測試中表現優異。
AIMv2是一個採用多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項多模態理解基準測試中表現優異。
AIMv2是基於多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多模態理解基準測試中表現優異
AIMv2是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多模態理解基準測試中表現優異。
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AIMv2 是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項多模態理解基準測試中表現優異。
AIMv2是基於多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項視覺任務中表現優異。
AIMv2是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項基準測試中表現優異
AIMv2 是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項視覺任務中表現優異。
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AIMv2是通過多模態自迴歸目標預訓練的視覺模型系列，在多項視覺任務中表現優異。
Apple Doc MCP是一個提供直接訪問蘋果開發者文檔的模型上下文協議服務器，集成到AI編程助手中，支持智能搜索、框架瀏覽和詳細文檔獲取。
一個基於MCP協議的本地服務器，實現Apple Notes的語義搜索和RAG功能，供Claude等AI助手調用
TaskNote Bridge是一個原生macOS Swift應用，實現了完整的MCP協議服務器，用於Things 3和Apple Notes的AI助手集成。
Apple開發者文檔MCP服務，為AI編程助手提供直接訪問蘋果官方開發文檔的能力，支持智能搜索、框架瀏覽和詳細文檔獲取。
一個基於Model Context Protocol的Apple Mail郵件管理服務器，提供AI助手自然語言訪問Apple Mail的能力，包括郵件閱讀、搜索、組織、撰寫和管理功能，幷包含專業的郵件管理專家技能。
Apple RAG MCP是一個為AI代理提供蘋果開發專業知識的檢索增強生成系統，集成了官方Swift文檔、設計指南和Apple Developer YouTube內容，通過AI驅動的混合搜索技術提供準確的技術答案。
MCP Apple Notes是一個基於Model Context Protocol的服務，能夠對Apple Notes進行語義搜索和檢索增強生成(RAG)，使AI助手如Claude能在對話中引用用戶的筆記。
Keynote-MCP是一個通過AppleScript自動化控制Keynote演示文稿的AI助手服務，具有模塊化架構、主題感知內容管理和豐富的導出功能。
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