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原文链接：https://techcrunch.com/2025/10/03/how-developers-are-using-apples-local-ai-models-with-ios-26/
原文作者：Ivan Mehta
iOS 26 重磅发布：开发者如何充分利用苹果本地AI模型赋能应用？
今年早些时候，苹果在 WWDC 2025 上推出了其“Foundation Models”框架，允许开发者利用苹果本地的AI模型为其应用程序中的功能提供支持。
苹果当时强调，通过该框架，开发者可以访问AI模型而无需担心任何推理成本。此外，这些本地模型内置了引导生成（guided generation）和工具调用（tool calling）等能力。
随着 iOS 26 向所有用户推出，开发者们正忙于更新他们的应用程序，以整合由苹果本地AI模型驱动的新功能。与 OpenAI、Anthropic、Google 或 Meta 等公司推出的领先模型相比，苹果的模型体积相对较小。因此，本地化功能主要侧重于提升用户的生活质量和应用体验，而非彻底改变工作流程。
以下是一些首批利用苹果AI框架的应用程序示例：
Lil Artist：为儿童创作AI故事
提供多种互动体验的 Lil Artist 应用，旨在帮助儿童学习创造力、数学和音乐等技能。开发者 Arima Jain 和 Aman Jain 在 iOS 26 更新中推出了一款AI故事生成器。用户只需选择一个角色和一个主题，应用便能利用AI生成故事。开发者表示，故事中的文本生成功能由本地模型驱动。
Daylish：日程事件的智能Emoji建议
这款日程规划应用的开发者正在开发一个原型，旨在根据时间线事件的标题自动推荐相应的表情符号（Emoji）。
MoneyCoach：金融洞察与自动分类
财务追踪应用 MoneyCoach 引入了两项由本地模型驱动的实用功能。首先，应用可以提供支出洞察，例如本周在杂货上的花费是否超出了平均水平。其次，它能为支出项目自动建议类别和子类别，从而快速完成条目记录。
LookUp：词汇学习的AI示例与词源地图
单词学习应用 LookUp 增加了两种利用苹果AI模型的新模式。新的学习模式会利用本地模型为某个单词创建例句，并要求用户解释该单词的用法。
开发者还使用设备端模型为单词生成词源地图视图。
Tasks：智能任务拆解与标签建议
与一些其他应用类似，Tasks 应用实现了利用本地模型自动为条目建议标签的功能。它还利用这些模型检测重复性任务并相应地安排日程。更强大的是，用户可以通过语音输入，本地模型能将其分解为多个不同的任务，全程无需联网。
Day One：日记高光与标题生成
Automattic旗下的日记应用 Day One 正在使用苹果的模型提取日记要点并为条目建议标题。团队还加入了一项功能，可以根据用户已写的内容生成提示，引导用户进行更深入的写作。
Crouton：食谱整理与烹饪步骤简化
食谱应用 Crouton 利用 Apple Intelligence 来建议食谱标签和为计时器命名。它还使用AI将一段文字内容分解成易于遵循的烹饪步骤。
Loving Foundation Model access on iOS 26, so many possibilities. Here are a few simple features that we’ve added in Crouton so far 😊 pic.twitter.com/8uU65VF8WL
— Devin (@JustMeDevin) September 15, 2025
Signeasy：合同关键信息摘要
数字签名应用 Signeasy 使用苹果的本地模型从合同中提取关键见解，并为用户提供他们正在签署的文件的摘要。
Dark Noise：描述性音景生成
背景声音应用 Dark Noise 利用苹果的本地模型，让用户用几个词描述一个音景，并据此生成声音。生成后，用户可以调整音景中不同元素的音量。
Lights Out：F1赛事评论摘要
由Twitter客户端Avery和Mastodon客户端Mammoth的开发者Shihab Mehboob推出的追踪F1赛季和大赛的新应用 Lights Out，使用设备端AI模型总结比赛期间的评论。
Capture：笔记分类建议
笔记应用 Capture 使用本地AI在用户输入笔记或任务时显示分类建议。
Lumy：天气相关建议
日照和天气追踪应用 Lumy 现在使用AI在应用中展示与天气相关的实用建议。
CardPointers：信用卡问答助手
CardPointers 是一款帮助用户追踪信用卡开支并提供最佳积分获取建议的应用。新版本利用AI允许用户就其持有的卡片和优惠提问。
Guitar Wiz：和弦讲解与多语言支持
Guitar Wiz 是一款吉他学习应用，它以多种方式使用了苹果的Foundation Model框架。用户在学习和弦时会看到解释。应用还会根据时间间隔展示高级演奏者的见解。此外，AI模型还帮助开发者支持超过15种语言。
SmartGym：锻炼计划转换与总结
SmartGym 应用利用本地AI将锻炼描述转换为带有次数、组数、间隔和所需器械的步骤化训练计划。它还为用户提供包含月度进度、训练分解和单次动作表现的锻炼摘要。
Stoic：个性化提示与摘要
日记应用 Stoic 使用苹果的模型根据用户的情绪记录提供个性化提示。模型还可以帮助用户总结帖子、搜索过往记录并进行整理。
SwingVision：运动姿势反馈优化
这款应用通过视频录制帮助网球和匹克球等球类运动爱好者改进姿势。应用开发者现在利用 Foundational 模型提供可操作和具体的反馈。
Zoho：全套应用中的摘要、翻译和转录
印度生产力套件公司 Zoho 正在利用本地模型为其包括 Notebook（文档） 和 Tables（电子表格） 在内的应用程序提供摘要、翻译和转录功能。
TrainFitness：器械替代建议
这款训练应用 使用设备端模型，当用户缺少特定器械时，推荐替代的锻炼动作。
Stuff：语音转任务
这款待办事项应用拥有一个“聆听模式”，它利用苹果的AI模型来听取用户的语音输入，并将其转换为独立的任务列表。
我们将持续更新此列表，以收录更多采用苹果本地模型的应用。
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