上周四，DeepMind 发布了 Magenta Realtime 2，一个开源的音乐生成模型。他们表示该模型可以在 Mac 上运行，但无法在 iPhone 上使用。
作为一个对编码充满热情的人工智能爱好者，以及一个曾经让 iPhone 融化的人（链接见底部），我将此视为个人挑战，并把它作为我的周末项目。
星期六，我成功让一部 2020 年的 iPhone 12 Pro 连续运行了 10 分钟，没有让手机过热，甚至 - 令人震惊的是 - 没有触碰 GPU。
我是怎么做到的呢？我将模型拆分成 5 个部分，并让它们分别在苹果的系统芯片（SoC）的不同部分上运行。
我过去的经验告诉我，如果能够充分利用，iPhone 的神经处理单元（NPU）是非常强大且高效的。如果你在没有风扇的设备上进行长时间的实时生成，就必须使用神经引擎，否则设备会过热。
请参见： [我们为了科学融化了 iPhone](https://accelerateordie.com/p/we-melted-iphones-for-science)
苹果的神经引擎有很多限制，主要是它只接受固定形状的输入，并且仅支持某些架构——这就是我将模型拆分的原因。
但它确实有效！而且我没有手动写一行代码。以前在我经营风险投资支持的公司时，我需要一小组脾气不好的老工程师来完成这项工作，而且通常需要 2 到 6 周的时间。现在我可以满足自己的技术爱好，自己来做这些事情。
接下来：我正在开发一个 iPhone 应用，它可以结合你的心率、运动数据、位置信息等，实时生成你生活的背景音乐。
活在这个时代真是太棒了！
返回首页
最新
有时候我在想，如果我从未接触过安迪·马图斯查克的思想，我的生活会不会更好。但我确实接触了，并且基本上被他“常青笔记”的概念一击击倒。常青笔记类似于结构良好的代码，它们小巧、概念性强且相互紧密链接。
然而，这些笔记与他人分享起来非常困难，因为这些链接形成了一个复杂的图谱，四处延伸。你可以分享单独的笔记，但由于笔记较小且链接众多，分享单个笔记的实用性并不高。你也可以分享所有笔记，但谁会愿意分享自己所有的笔记呢？
我发现自己经常想与不同的人分享小组的笔记。然而，我遇到的现有发布工具都不支持自动策划，无法建议一个候选图谱供我修改。此外，没有工具专门用于发布大量小网站。
到目前为止，我花了大约一年的时间兼职开发这个项目，在这段时间里，我大概发布了50个网站。每次我都学到了一些东西，并改进了工具。现在我对它相当满意，所以决定分享出来。
这个项目是开源的，但也提供“我们为你托管”的选项。你可以免费在 meadow-notes.com 上发布三个网站，方便你试用。
我很想知道你的想法。