苹果公司近期面向 Siri 工程师团队启动内部“AI 编程训练营”，旨在通过系统性再培训快速强化其在大语言模型（LLM）领域的工程实践能力，为新一代 Siri 及 iOS 系统的 AI 功能落地提供人才保障。该计划标志着苹果已将 AI 重塑 Siri 提升至公司级优先战略地位，力图在生成式 AI 竞赛中追赶谷歌与 OpenAI。
课程内容涵盖了从模型原理到工程部署的全链路技术栈，重点针对 Prompt 工程、检索增强生成（RAG）、AI Agent 框架及低延迟推理优化展开教学。知情人士透露，训练营特别强调端云协同与离线推理技术，要求工程师在严苛的隐私安全框架下，实现 Siri 与 Spotlight、通讯录及日历等系统级应用的深度耦合。此举旨在将 Siri 从单一的指令工具演进为具备多模态交互能力、能处理复杂上下文的“AI 个人助理”。
此次内部培训被视为苹果应对外界对其 AI 进展“缓慢且不一致”评价的关键反击。通过对核心团队进行技术底层的迭代，苹果正试图从组织架构层面加速 AI 技术的渗透。随着训练营成果的逐步转化，未来 Siri 预计将在设备控制、知识问答及生产力创作场景中展现更主动、更智能的交互体验，完成从语音插件向系统底层 AI 核心的本质跨越。
苹果组织近200名工程师参加AI编程训练营，旨在提升Siri在AI领域的竞争力。训练营帮助团队学习利用AI工具辅助编程，以优化即将发布的iOS 27版本中Siri的表现。结束后，60名核心开发人员将继续参与Siri开发，另60人将转岗专注于评估虚拟助手性能。
谷歌研究团队推出Vantage方法，利用大语言模型模拟真实团队互动，旨在测量传统测试难以评估的协作、创造力和批判性思维等“持久技能”，弥补教育领域长期缺乏有效评估工具的不足。
研究显示，当前主流AI模型在模拟临床诊疗推理时仍存在明显不足，尚不具备独立承担医疗任务的能力。该研究测试了21种大语言模型，结果发表于《JAMA Network Open》。
苹果前AI负责人约翰·詹南德雷亚本周将正式离职，其职责早在今年3月已被大幅削减。彭博社指出，离职主要原因是苹果AI业务进展未达预期，包括Apple Intelligence表现不佳、升级版Siri推迟发布等。
苹果发布两项机器学习研究：SQUIRE系统利用GPT-4o和槽查询中间表示，提升AI生成UI的可控性与微调效率；另一项研究则强化图像安全审查能力，旨在解决现有技术痛点。
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