苹果最新机器学习升级显示，iOS 26搭载的AI速度更快、安全性更高，且无需获取用户短信、照片或权限即可完成训练。
苹果全面重构了iOS 26的基础模型，使其更快速、安全且私密。支撑Genmoji、写作工具和图像理解等功能的系统，现在通过更严格的数据质量把控、文化敏感度训练和用户保护机制进行训练。
该公司近期发布的机器学习期刊报告详细阐述了Apple Intelligence背后模型的训练与升级方法。该论文深入探讨了人工智能训练的细节参数。
以下是报告核心要点，聚焦iOS 26的隐私保护、数据来源及AI责任准则。
Applebot驱动智能进化
苹果的训练流程始于其网络爬虫Applebot。该程序从允许抓取的网站收集多语言网页数据，但并非全盘收录。
“我们模型预训练数据的相当部分仍来自Applebot抓取的网络内容，”苹果在报告中写道，”这些数据涵盖数千亿网页，包含丰富的语言、地域和主题。”
Applebot优先抓取结构清晰的网页，通过语言检测和主题分析过滤无效内容。其完整页面加载和JavaScript执行能力可处理复杂网站。
这使得它能收集依赖交互设计的现代网页内容，在绝不触碰用户隐私的前提下获取优质素材。
这是苹果对AI开发者数据困境的解决方案——不盲目追求数据量，而是专注从更干净的公开来源构建智能数据集。
尽管苹果未 indiscriminately 抓取数据，但其网络爬虫行动在先、公告在后。网站现可申请禁止抓取，但已完成的数据收集无法撤销。
值得注意的是，苹果是少数坚持AI伦理训练的企业之一。
安全与文化适应性训练
数据收集完成后，苹果分阶段训练模型：先通过监督学习示范各种情境的应对方式，再通过人类反馈强化学习优化结果。
“我们微调模型使其遵循苹果AI原则，确保行为有益、得体且安全，”公司声明称，”包括指令调优、人类反馈强化学习及多维安全责任评估。”
苹果还构建了识别仇恨言论、错误信息和刻板印象的安全系统。模型被训练在必要时拒绝请求，并根据用户所在地区调整表达方式。
包括使用正确地域术语，避免在当地语境下可能引发不适的内容。这种额外训练增强了系统在真实场景中的可靠性。
用户体验升级
Apple Intelligence驱动的功能现在响应更快、支持更多语言，面对复杂指令也能保持精准。例如Genmoji能规避跨语言场景的不当结果。
写作工具可严格遵循指令不偏离主题。图像解析器能将杂乱设计的传单照片转为日历事项。
所有这些都无需苹果查看用户输入内容。当需要云端协助时，私有云计算会在苹果无法访问的加密内存中处理请求。
对用户而言，最大改变是在保持控制权的同时获得更实用的AI体验。开发者则可通过基础模型框架获得结构化输出、更安全的工具集成和Swift原生设计。
开发者支持与30亿参数的意义
WWDC 2025宣布开发者现可通过基础模型框架调用设备端模型，使第三方应用能直接使用iOS 26全系支持的同款AI模型。
该设备端模型约含30亿参数，是手机/平板上部署的最大语言模型之一，与谷歌GeminiNano2（约32.5亿）和微软Phi3mini（约38亿）规模相当。
苹果不仅在模型尺寸上比肩竞品，其30亿参数模型还通过2位量化和KV缓存共享针对Apple Silicon优化，在不依赖云端的情况下实现性能与能效优势。
开发者可获得更快响应、更低成本和更强隐私保护。应用现在能本地化私密集成强大AI，无需依赖外部API或后台网络调用。
