開発者のManjeet SinghとClaude Opusは、AppleのプライベートAPIのリバースエンジニアリングを通じて、M4チップのApple Neural Engineでニューラルネットワークのトレーニングを実現しました。このプロジェクトはCoreMLを回避し、プライベートクラスの関数を直接呼び出すことで、トレーニング容量の制限を克服しています。現在、1層のトランスフォーマーをトレーニングすることに成功しており、効率性は大幅に向上していますが、まだ初期段階であり、サポートや機能はさらに洗練される必要があります。