京东买的苹果手机没有包装盒 京东上购买苹果手机注意事项
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库克暗示iPhone还将继续涨价／百度版ChatGPT3月公测／小米13 Ultra或将登场
库克被指隐瞒iphone中国需求下滑,库克承认苹果有问题,库克还在苹果公司吗?,库克什么时候接管苹果以下是今晨值得关注的新闻
库克暗示 iPhone 还将继续涨价
苹果将于下周召开内部 AI 峰会
我们应该如何与 ChatGPT 交谈？
小米 13 Ultra 或于 4 月登场
一加 Ace 2 正式发布
魅族将推出无界手机和无界汽车
百度版 ChatGPT 将于 3 月发布
微软正式发布 ChatGPT 版 Bing
微信小程序新增「小功能」
抖音试点外卖服务
日本最大回转寿司连锁店改为点餐模式
三体宇宙将与游族网络「脱钩」
A24 将翻拍知名都市传说「后室」
特价 App：时间胶囊、Lock Screen 16
库克：涨价没有问题，用户愿意为更好的体验支付更高费用2 月 7 日消息，苹果首席执行官 Tim Cook 在财报电话会议上，暗示了苹果未来会继续上调高端 iPhone 的售价。在回答关于 iPhone 定价的问题时，库克表示「涨价没有问题」：「iPhone 已经成为人们生活中不可或缺的一部分」，「我认为人们愿意真正努力去获得他们能负担得起的最好的那个类别」。科技记者 Mark Gurman 推测，苹果预计会在明年推出更高端的「Ultra」型号，预计将于 2024 年发布，新机可能会采用无接口设计。消息称苹果将于下周召开内部 AI 峰会2 月 7 日消息，据科技记者 Mark Gurman，苹果将于下周举行年度内部 AI 峰会，类似 AI 的 WWDC，仅限于苹果员工。考虑到活动仅针对苹果内部员工，其内容或许不会对外公布。不过，预计会议成果将会在 WWDC 2023 上看到，不少媒体预测苹果届时将会发布最新的软件产品。曝小米 13 Ultra 4 月登场，支持 120 倍变焦2 月 7 日消息，博主 @i冰宇宙暗示，小米13 Ultra 预计会在 4 月发布。据此前消息，小米13 Ultra 加入了潜望式长焦镜头，可能将支持 120 倍变焦。此外，还有消息称小米13 Ultra 将采用三星 2K E6 曲面屏，搭载高通第二代骁龙 8 移动平台，后置主摄是索尼 IMX989 1 英寸超大底。一加 Ace 2 正式发布：搭载满血版骁龙 8+，起步 12GB 内存性能方面，一加 Ace 2 搭载满血版骁龙 8+ 处理器（3.2GHz），号称是目前所有骁龙 8+ 手机中跑分最高，配备 LPDDR5X 内存和 UFS 3.1 闪存。同时，新机还搭载游戏稳帧引擎 2.0，号称目前唯一的双顶级手游赛事用机。屏幕方面，新机屏幕首发 6.74 英寸 2772×1240 柔性 OLED 屏，支持 120Hz 刷新率，搭载自研灵犀触控技术。影像方面，一加 Ace 2 后置 50MP（索尼 IMX890，OIS）主摄 + 8MP 超广角 + 2MP 微距三摄，前置 16MP 居中挖孔镜头。一加 Ace 2 起步搭载 12GB 内存，售价 2799 元起，目前已开启预售，2 月 13 日 10 点正式开售。魅族内部 PPT 泄露：启用全新 LOGO，无界手机和无界汽车将亮相2 月 7 日消息，据网络流传的魅族内部 PPT，魅族或将启用全新 logo，并将推出无界手机和无界汽车，布局无界产品生态。此前，魅族已经申请了无界手机和无界汽车商标，商标中也出现了「莫比乌斯带」的标识。对于注册汽车商标的举动，魅族曾回应表示，「魅族将持续在智能汽车领域发力，为消费者提供智能汽车、手机、AIoT、生活方式等多终端、全场景、沉浸式融合体验。」预计魅族 20 系列将于今年春季发布，无界手机和无界汽车也有望在此次发布会亮相。值得转发的观点我们应该如何与 ChatGPT 交谈？摘自https://go.ifanr.com/5z0BNA和人聊天的时候，如果对方听不懂你在说什么，最好的办法就是把问题变得更加详细直白，和 ChatGPT 聊天也是这样。比如，如果你直接问 ChatGPT：「什么是马克思主义？」 那你可能只会得到和百度百科差不多的内容。但是如果你问得再详细一点：「19 世纪下半叶，法国马克思主义有哪些重要发展？」 ChatGPT 会做得更好――因为它更擅长对比。另一种方法是，要求它用特定的第三方视角来回答问题。比如说，如果你直接问：「通货膨胀的后果是什么？」 你可能会得到一个没有什么特点的教科书式答案。所以你可以尝试这样来问：「通货膨胀的后果是什么？请用米尔顿・弗里德曼的思想来回答。」简而言之，在使用 ChatGPT 的时候，不妨使用驯兽师的思维：引导，提示，让它知道你想要什么。百度版 ChatGPT 定名「文心一言」，预计三月开放目前，百度在人工智能四层架构中有全栈布局，包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的应用，文心一言位于其中的模型层。昨日，三六零在上证 e 互动平台上回答投资者提问时，也表示正在计划推出类 ChatGPT 技术的 demo 版产品。三六零称，目前 360 搜索是中国搜索引擎的 Top 2，市场份额为 35%。其人工智能研究院从 2020 年开始一直在 AIGC 技术上有持续性的投入，但目前投资规模及技术水平与当前的 ChatGPT 3 相比还有较大差距。微软正式发布 ChatGPT 版搜索引擎与 ChatGPT 相比，ChatGPT 接受的数据训练只涵盖到 2021 年，但新 Bing 则可以处理与最近事件相关的搜索。同时，新 Bing 在答案的「了解更多」部分，还会标明其信息来源以及原网站链接。
不过，目前想要尝试的用户还需要加入候补名单，等待回应。此外，微软在发布会上还推出了新的 Edge 浏览器，新的 AI 功能将内置于侧边栏中。微信 Mac 端更新图片文字提取功能，小程序也新增「小功能」板块2 月 7 日消息，微信发布 3.7.0 for Mac，主要更新提取图片中的文字内容和翻译网页功能。此前，提取图片文字功能已在 Windows 版本的微信上线。更新后，微信用户可以直接复制、翻译图片中的文字内容，便于编辑交流。除此之外，微信小程序搜索页面日前也新增了「小功能」板块。用户可以将使用过且支持添加的小程序添加到搜索页面中，页面设计类似手机系统的小组件，便于快速浏览信息。抖音将推外卖服务，目前仍在试点2 月 7 日，有消息称抖音将于 3 月 1 日上线全国外卖服务。对此，抖音内部人士透露，并没有「3 月1日全国上线外卖服务」的计划，与饿了么合作的外卖业务目前只在部分试点城市进行。外卖业务与团购配送同属于抖音本地生活服务，相关负责人表示，「团购配送」项目目前仍在北京、上海、成都试点当中，近期已开放该三城的商家自助入驻。后续将视试点情况，考虑逐步拓展试点城市，但目前无具体时间表。遭遇恶搞事件，日本最大回转寿司连锁店改为点餐模式2 月 7 日消息，在经历了一名青少年故意舔公用酱油瓶的恶搞事件后，日本规模最大的回转寿司连锁店「寿司郎」宣布停止传统的传送带模式，改为点餐下单。据介绍，餐厅不再将做好的寿司放在传送带上循环传送，而是需要顾客先行点餐，再用比此前更快的传送速度将所点食物送到顾客面前。此外，顾客还可以选择让服务员提供新餐具。「寿司郎」在全日本有约 650 家店铺，作为回转寿司届的领头羊，「寿司郎」改为点餐模式的举动可能会引发其他餐馆效仿。三体宇宙控股股东将发生变更，与游族网络「脱钩」2 月 7 日消息，据澎湃新闻，《三体》内容开发及商业衍生的独家版权方三体宇宙（上海）文化发展有限公司将有重大股权变更，已成立新公司计划收购三体宇宙股权，目标是吸引更多优质投资人共建三体 IP。一位接近三体宇宙人士透露，2022 年已成立成都司元企业管理公司，将收购现有三体宇宙公司股权并成为公司大股东，预计持股比例将达到 70%。三体宇宙内部管理层和公司架构不会随之发生变化。2018 年，游族网络创始人林奇主导收购《三体》版权的相关事项，成为《三体》唯一版权方，并专门成立三体宇宙，进行 IP 项目推进和落地工作。而在成都司元对三体宇宙的收购完成后，三体宇宙股东中将不再有游族关联公司。A24 将翻拍知名都市传说「后室」2 月 7 日消息，知名都市传说「后室 The Backrooms」近期确认成为独立电影厂牌 A24 最新创作题材，并由曾拍摄同名恐怖惊悚影片的创作者 Kane Pixels 执导。「The Backrooms」指的是一个由随机生成的办公室房间组成的迷宫，源于一名 4chan 用户分享的一张黄色倾斜走廊图片，该图片随后成为了许多都市奇谈的创作来源。本片将由 A24、Atomic Monster、Chernin Entertainment 和 21 Laps 等多家片商一同制作，并由 Roberto Patino 撰写剧本，剧情信息尚未公布。时间胶囊 - 寄往未来的信iOS￥1 → 0
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必应手机版怎么使用chatgpt 微软上线chatgpt版必应搜索
必应app怎么样,必应怎么打开,手机必应网,必应 app大家好，小编今天为小伙伴们分享微软欲用ChatGPT扶必应“上位”，对抗Google!，关于 相关知识，还有许多小伙伴还不清楚，让我们一起看看吧！
谢关于ChatGPT这件事，首先我先帮助大家普及下InstructGPT (Instruct GPT trainning with Human Feed back) 和 Reinforcement Learning，做一个简单的分析。接着，希望通过对英国技术行业，起死回生的故事，给大家关于中国大模型事业带一点点有益的启发。但行胜于言，很多事情原理是清晰的，却不是每一个人都可以做出来。
比如ChatGPT坚持使用开源数据集 TruthfulQA 和 RealToxicity ，比如国内厂商以云计算公司为代表在GPU集群上也早已经有了丰厚的储备，那么做不做，以什么路径做就特别关键。
Before Prompt GPT
我的切入点是大模型训练的数学原理，以及基于Transform, self-attention的基点的历史演变，欢迎其他伙伴来继续补充。
# InstructGPT [Training language models to follow instructions with human feedback, Long Quyang]
* GPT (Generative Pre-trained Transfomer)
Bert开始NLP有一个任务叫做MLM, 即 Masked Language Model 和 NSP，即Next Sentence Prediction 。所以NLR任务开始前先通过这个两个任务对应的脚本工具生成被遮挡的上下文，和答案。因此又称自监督。
这样做有什么问题呢？从过去的实验上看生产的内容包含了大量的，重复，无意义，负面，甚至危险的回复。这些内容往往在预训练语料里覆盖不足。
由于自监督特性，和生成模型(Generative Models)一样，“Unsupervised Training” 是可以应用的。举个例子，imageNet 有一个 image-1k数据集，为什么会有这个数据集呢？图像在神经网络G里面的表征就是特征向量(feature map)，如果你对图片做各种处理，通个训练让这个网络输出的特征向量数值稳定下来，其实说明网络G学到了最本质的图像特征影射 ：G(img) ~ G(Transform(img)):
min ?
注意在这个过程中，我们并没有用到标注。所以Image-1k的作用就是初始化参数，启发这个无监督训练过程。
GAN loss
即训练的本质是训练随机变量分布M，而如果这个分布一旦被找到，所有的M(img)，都是从这个随机分布的一个采样。
当我们将分布M的输入调整为文字，其输出调整为应答，就对应从所有可能的回答中采样一个最好的回答。一旦你接受这个思路走下去，就会越来约认同，DeepMind和OpenAI的通用人工智能，也或许一切就起源于此。
所以生成文字，生产图片并不是仅仅为了好玩，方法上是革命性的。OpenAI的所有作品都可以用一句话来形容：Sample from true data distribution
由于是无监督的，为了让结果更好，类似Teacher - Student模式对抗生成网络开始登场。Ian Fellow火了。OpenAI在很长一段时间致力于GAN，VAE等用于生成模型的工作，如果我们不理解这点，我们是无分理解ChatGPT的。GPT的主角不是Transformer是Generative Models Unsupervised training, 虽然训练好的GPT确实使用了“多头自注意力”（Multi-head Self-Attention Decode + MLP）解码器塔。
在GPT2 (Hugging Face)中我们仔细看下loss：
loss_fct=CrossEntropyLoss() loss=loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
当一句话的数字特征表示向量，通过decoder得到，"abcd[e]"，和自身的偏移“[a]bcde” 错峰开做CrossEntropy loss，自监督就很形象了。
* InstructGPT : Fine tuning with human feedback [RLHM]
由于MLM限制，Predict next words Loss有没有问题？如果回答是负面的，危险的，重复自身且无意义的怎么办？在训练上引入了一个新的技巧叫做 Prompt 或者 Instruction template.
注意这个技巧是Finetuning，所以是载入训练好的GPT-3参数，然后再通过一组人工标记的数据微调参数，使得模型表现更符合预期：
InstructGPT
由于label是明确人工给出的loss应该就是我们通常的softmax loss. 这个做法有没有问题？评测数据表明InstructGPT在四个任务(TruthfulQA，恶意词汇回答， 客户助手，陪伴)有超凡脱俗的表现。
* Replace self-supervised unsupervised training with RL
强化学习有一个特点和自监督，无监督学习很像：无需label.
像人体分泌多巴胺一样，强化学习通过反馈模型(Reward Model)来模拟基于多巴胺的生物学习机制 -- 不一定是最优解。在关于如何表现的像人一样这个话题，这个目标很合适，因为我们也无法定义什么的目标函数的最优解最合适人类，也许多个目标的中庸解，恰恰就是人类最合适的反应。
ChatGPT通过模型针对一个Prompt作出多种回答的排序，成为了Reward model的关键。排序怎么处理？如果你知道很多年前MSR的Rank from Learning，就不会惊讶，有对应的loss，这是很成熟的技术，总之这不是问题。简单说全排序，由局部排序给出；局部排序，由两两排序给出，也就是相对强弱给出：
?
如果我们能给出 A B, B C, C D, 我们就能给出全排序 A B C D, 注意在inference阶段这是通过比较特征瞬间给出的，无需Topk机制。
有了Reward model 就开展可以更新参数。在RL更新模块叫做Policy Gradient. 在数学优化方法中有一种叫做Proximal optimization, 即wolf-powell条件进行梯度方向的一维线性搜索。
# British Tech Review from the past
2017 年纽博格林(Nurburging)最快单圈纪录 ：6 min 45.90 s
2017 年2月蔚来汽车在德国正式出圈，以6 min 45.90 刷新纽博格林单圈赛道纪录 (Nurburging Lap Record)。这样一样造型超前的蔚来蓝，迅速刷遍全球。当时蔚来的设计团队主要在德国和上海，不知道大家有没有想过：
“为什么NIO已经在汽车王国德国成立设计团队，却单单将超跑EP9的设计, 车辆制造，以及发动机引擎调校放在英国完成？”
这就不得不提及英联邦毕业生经常可以看到的几个符号 RR, RCA, Dyson, Inmos （敲重点）, ARM, Lloyd, DeepMind（敲重点） ：
劳斯莱斯（罗尔斯-罗伊斯) 简称RR，中文罗罗
碰巧的是历史上还有几个大家所熟悉汽车品牌也是来自英国本土 ：
天命不凡的 Rolls-Royce (RR)
1904Rolls制作了劳斯莱斯汽车最初的原型，后来他和Royce于1906年在英国德比共同创立汽车品牌“劳斯莱斯”。这个品牌还包含了“劳斯莱斯”和“宾利”(1930年收购)两个子品牌。随着在发动机技术进步，劳斯莱斯在航空发动机技术领域取得了成功，RR与位于英国南部布里斯托(Bristol)的希得来（Bristol Siddeley Engines Ltd）公司合并达到巅峰。时至今日布里斯托仍然保留了发动机设计方面的精华。沧海桑田，汽车业务在70年代后，分别被大众(Volk wgen)和宝马(BWM)收购，留下了我们现在所了解的汽车拼图。
由于Rolls-Royce的设计和发动机技术，十分独特，使得Rolls-Royce品牌得以在收购后保留。收购的导火索是，70年代由于航空发动机业务(Rolls-Royce Aerospace)业务导致财务困境，劳斯莱斯被国有化为劳斯莱斯有限责任控股(RR Limited)。汽车业务(RR motors)随后被被剥离。
以发动机著称的Rolls-Royce控股将MK202的生产专利权, 以及大名鼎鼎的燃气涡轮发动机RB211技术转让给中国，历史在一个不经意间，推动了中国航空发动机研发进度。
2018年一组全新的的燃气涡轮组项目在北京西北旺地区开始落成，在源源不断地给北京输出动力的同时，代替传统煤炭火电给北京一个绿色的天空。
RB211涡轮发动机叶片
另一方面被拆分出来的劳斯莱斯汽车则保留在英国最关键的生产车间和研发中心 - 克鲁(Crewe)工厂(生产宾利)和古德伍德(Goodwood)工厂，由于实体制造业消退，汽车发动机和主要零部件由宝马供应。
2. 创始人才是最值钱的宾利：
劳斯莱斯包含两个子品牌，一个是劳斯莱斯，一个是宾利。卖掉宾利的创始人，宾利先生（Walter Owen Bentley）, 自身一个杰出的工程师和汽车发烧友。他设计的汽车，在和法国品牌布加迪在早期比赛中多次取胜(24 Hours of Le Mans)。
卖掉宾利后，闲不住的宾利先生开始为伦敦其他汽车品牌设计发动机，由于其杰出的工作，被看重的宾利先生，连带公司一起被阿斯顿马丁收购。收购完成后, 阿斯顿马丁迫不及待地为新车更换上宾利先生设计的直列六缸发动机(straight 6 engine):
新的发动机在日后帮助阿斯顿马丁赢得24 Hours of Le Mans赛事冠军 。这些炫酷的伦敦超跑，造型独特，线条优美，动力十足。虽然他们有不同的名字，但他们有一个共同的起源：RCA（皇家艺术学院）
3. RCA ：权利和荣誉无处不在
RCA全名 Royal Colledge of Art，现任（2022）校长(Chancellor)是曾经蜚声寰宇，在苹果主导Mac系列设计的英国设计师乔纳森：
RCA的杰出校友包括 Dyson的创始人，工业设计师，发明家Dyson博士：
除了本土汽车品牌RR, 路虎(Land Rover)，阿斯顿马丁，Mini品牌，还有一众德系汽车设计师也传承于此：
韩国起亚的首席设计师 Peter Schreyer
回到最开始的问题：
“为什么NIO已经在汽车王国德国成立设计团队，却单单将超跑EP9的设计, 车辆制造，以及发动机引擎调校单独在英国完成？”
似乎答案已经跃跃欲出：英国保留了百年汽车工业设计传承，汽车设计学院不断输出设计人才，让英国在这个领域仍然充满活力；保留下来的发动机和制造车间，像火种 一样，还在在每天不间断生产 -- 虽然进度十分缓慢：
大部分生产车间仍然保留了手工打造的痕迹，即使是劳斯莱斯它那拥有1400人研发中心古德，每天也只能生产20辆 -- 这才是价格昂贵的来源。仅仅诞生不足7年的蔚来，今天已经已经交付了20万辆中高端车型，按照劳斯莱斯的速度，得生产33年！
到底是什么导致了这么高的成本？有经济学家分析，是过度扩张的资本导致的脱实向虚。这里大家可能会疑惑，首先我们有一个问题要解决：
在中国可以看到早早押注中国并获利巨亿的新加坡主权基金淡马锡，也可以看到在教育，软件起早贪黑的日系资本，更有实力强劲出手阔绰的美国资本高盛，黑石，摩根大通等。
英国资本像是大洋上的一艘邮轮 ，它就在那，但你就是看不见。
4. 天才的离岸架构设计
既然有资本，就要有为资本服务的便利，英国有三个地方吸引离岸资本注册，并对外国资本提供税收豁免，分别是：
* 百慕大群岛
* 开曼群岛
* 英属维尔京群岛 （也在加勒比海古巴南端）
三岛功能近似，其中又以开曼最为有名。在《实质经济法案》推出前，伦敦和香港的会计师每年会绞尽脑汁将离岸架构设计下的公司注册在英国开曼这个巴掌大的地方 -- 阿格兰屋：
这个5层小楼登记了超过18000注册公司和经济实体的注册地址。很快欧盟和其他主要大国盯上了这块税外之地，2020年开曼顺应形势推出了《实质经济法案》，以确保“反映经济活动”。
这些注册活动都和审计有关，4大国际审计担保公司四有其三就是英国公司：
四大虽然享誉全球，但毕竟是以劳动换报酬的服务公司，钱生钱才是荷兰人和英国人津津乐道的资本主义：银行，保险，投资和债券。最近几年，更多地可以看到中国对英国的投资公司比如亚投行，国家开发银行，中金等，但是鲜见英国资本。这是因为大部分的英国投资银行主要活动在欧洲, 北非和东南亚市场。
5. 健康环保MG
在撒切尔夫人时期，英国通过海外投资获取了巨大的收益，巨大的海外投资收益带了巨大的消费，但是投资收益和消费并没有反哺到本土生产和技术提高上，这导致英国本土的生产成本不断攀升，以至于什么都比较贵。
和劳斯莱斯同期，1901年MG投资管理公司在伦敦正式成立，后被英国保诚(PRUDENTIAL)收购，主要市场在欧洲, 北非和东南亚，关注新能源市场：
MG是一种共同基金，专业的经理人通过收取一定的手续费，帮助公众打理海外资产投资。获取的巨度收益，一部分分用于本土消费进口商品，一部分继续用于海外投资追加。
6. 非洲大镖客巴莱克
巴莱克是英国仅次于汇丰（HSBC）控股的投资银行。2008年雷曼兄弟破产，巴克莱趁机提出收购雷曼兄弟，以获取在北非的业务，但是第二天雷曼兄弟就提交破产保护，收购无疾而终。其旗下巴克莱投资管理公司(BGI)资管规模巨大，管理着约1.5万亿美元资产，这已经远远超美国黑石。
除了老派的做法，金融创新业从未停止。除了共同基金(Mutual Funds)，英国还有一家新兴对冲基金公司(Hedge Funds)，打理着约200亿美元资产：。
对冲基金，以其凶猛，冒险的风格，在市场里迅速翻腾，通过其强悍的收益在市场里迅速积累了迷妹迷弟，风光无两。
其他较小规模的银行保险投资机构，比如如渣打(Standard Charter)等，便不再一一细说。虽然英国经济在金融投资上一路高歌，但投资没有服务实体经济，庞大的消费导致英国工业陷入高成本困境，但是随着半导体技术发展，英国避开制造短板，在设计业方面出现了新转机。
7. 南部小硅谷：布里斯托镇
这是一个十分紧凑和优美的城市，整个城市围绕布里斯托大学展开。从火车站(Temple Meads)下来, 过了河，迎面是KMPG大楼，掠过绿地，大教堂，总共约莫30分钟便来到了布里斯托大学。这里除了享誉的精算科学(actuarial science)，还是一个有着工业基础，历史悠久的科研密集型大学。一战后航空工业，半导体产业纷纷迁入布里斯托，为布里斯托大学注入新生机：
* 劳斯莱斯控股在当地拥有约5000名员工，以及超过75年的发动机生产历史
* 1980年位于布里斯托的Inmos创新地提出了一种近存芯片，用于并行计算技术：这种芯片有自己独立的片上存储。这一发明极大地影响了后世的芯片设计。意法半导体随后收购了这家公司，主要设计家用视频产品专用芯片。
2011年英伟达收购了Bristol当地的一家手机基带芯片设计半导体企业Icera，于是便有了在Bristol一家办公楼：
由于Inomos，Icera在手机基带芯片设计领域的影响, 2014年huawei在布里斯托启动了设计研发(RD)中心：
8. 大器晚成：手机和服务器芯片新霸主ARM
在个人电脑兴起前，整个电脑市场由大型机，微形机霸主IBM统治，随着苹果 带起个人PC风标，Curry and Hauser 在剑桥创立了剑桥处理器有限责任公司 (Cambridge Processor Unit Ltd., CPU)后，于1978年启用了Acorn Computers品牌正式开展个人电脑业务, 形成了ARM (Acorn RISC Machine)的前身。
个人电脑业务不断发展，IBM在大型机上制造CPU的技术，开始以更低成本被引入到个人电脑。苹果Lisa的成功同时让Acorn工程师觉得，通过现有芯片开发窗口图形操作系统，并不是那么容易。于是，一个大胆的计划诞生了：
受到Berkerly RISC V项目启示，他们开始着手设计新的芯片架构。
ARM在成功开发后，马上就被用到Apple 2系统
