BNNS Graph 的新功能
借助 bnns graph builder api，开发者现在可以使用熟悉的 swift 语言来编写操作图，从而生成预处理和后处理例程以及小型机器学习模型。bnns 可在执行前先编译图形，并支持那些具有实时性和延迟敏感性的应用场景，例如音频处理。在本次讲座中，我们将重温去年的比特失真器示例，通过移除对单独 python 文件的依赖性来简化 swift 组件，并转而完全用 swift 实现音频效果。此外，bnns graph builder api 还适用于在将图像数据传递到机器学习模型之前对数据进行预处理。本次讲座还将演示如何裁剪一张带有 alpha 通道的图像中的透明像素。
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借助 SpeechAnalyzer 将先进的语音转文本功能引入 App
探索带来语音转文本功能的全新 speechanalyzer api。我们将了解这一 swift api 及其丰富的功能，这些功能为“备忘录”“语音备忘录”“手记”等 app 提供了支持。我们将深入探讨相关细节，了解语音转文本功能的运作方式，以及 speechanalyzer 和 speechtranscriber 如何助你构建精彩、实用的功能。你还将跟着视频学习如何通过编程将 speechanalyzer 和实时转录功能整合到 app 中。
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通行密钥的新功能
了解 ios、ipados、macos 和 visionos 26 在通行密钥方面的增强功能。我们将探索的重要更新包括：简化注册流程的全新账户创建 api、确保通行密钥保持最新的措施、通过自动通行密钥升级和通行密钥管理端点驱动通行密钥升级的新方式，以及通行密钥的安全导入/导出。了解这些改进如何提升用户体验和安全性，以及如何在 app 中实施这些更新以便提供更流畅、更安全的身份验证体验。为了充分从这个讲座中获益，请先观看 wwdc22 讲座“通行密钥简介”。
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设计交互式摘要卡片
摘要卡片是一种通过 app intents 调用的简洁视图，用于显示相应 app 内的信息。现在，你可以为摘要卡片添加增强意图交互性的按钮和状态信息，以便搭配 siri、“聚焦”以及“快捷指令”app 实现更多功能。在本次讲座中，你将了解设计摘要卡片的最佳实践，包括布局、字体、交互操作和意图类型方面的指导。
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让你的 UIKit App 更加灵活
探究如何使用场景和容器视图控制器让你的 uikit app 在 iphone、ipad、mac 和 apple vision pro 上变得更加灵活。了解如何从以 app 为中心的生命周期过渡到基于场景的生命周期 (包括优化的窗口大小调整和改进的多任务处理)，以便解锁 app 的全部潜能。探索 uisplitviewcontroller 的增强功能，例如以交互方式调整列大小以及为检查器列提供一流支持；并通过采用新的布局 api 来增强视图和控制器的自适应性。
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了解 Foundation Models 框架
了解如何利用 apple 智能背后的设备端大语言模型！这个简介讲座涵盖了丰富的主题，从用于生成 swift 数据结构并结合流式传输实现灵敏响应体验的引导式生成功能，到用于整合数据源和会话以进行上下文管理的工具调用机制，应有尽有。这个讲座不设任何先决条件。
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将 SceneKit 项目移植到 RealityKit
了解为什么要弃用 scenekit，并探索如何将你的 3d 项目迁移至 realitykit 这一 apple 推荐的高级 3d 引擎。我们将阐明弃用 scenekit 对你的项目意味着什么，比较这两个引擎之间的关键概念，并向你展示如何将一个示例 scenekit 游戏移植到 realitykit。我们还将探讨 realitykit 在所有受支持平台上拥有的巨大潜力，以帮助你为 app 和游戏打造出精彩的 3d 体验。
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RealityKit 的新功能
利用全新的 realitykit 功能尽情挥洒创意，这些功能可帮助你为 ios、ipados、macos、apple tvos 和 visionos 构建丰富的 3d 内容。了解如何直接通过 realitykit 来访问 arkit 数据。探究如何使用对象操作功能与 3d 内容进行更自然的交互。通过一个交互式示例，探索一些适用于场景理解、环境融合、实例化等方面的新 api。
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用于打造沉浸式 App 的 Metal 渲染的新功能
探索用于通过 compositor services 打造沉浸式 app 的 metal 渲染的最新改进。了解如何通过添加悬停效果来突出展示 app 的交互式元素，以及如何通过动态渲染质量实现更高保真度的渲染。了解新的 progressive 沉浸样式。探索如何通过将 mac 中的 metal 内容直接渲染至 vision pro，来为 macos app 提供沉浸式体验。 要充分利用好本次讲座，请先观看 wwdc23 讲座“探索 metal 技术打造沉浸式 app”。
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借助 MLX 在 Apple 芯片上探索大语言模型
了解 mlx lm，这款工具专为在 apple 芯片上轻松高效地处理大语言模型而设计。我们将介绍如何在 mac 上微调先进的大语言模型并以此运行推理，以及如何将这些模型无缝整合到基于 swift 的应用程序和项目中。
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