mlx-dev

编写适用于 Apple Silicon 的正确、地道的 Apple MLX 代码。涵盖以下场景：使用 MLX 数组、神经网络、训练循环、惰性求值、统一内存、mx.eval、mx.compile、Metal GPU、内存优化、量化以及 Apple Silicon 性能调优。重点说明与 PyTorch/NumPy 的关键 API 差异，包括数组索引陷阱（列表必须转换为 mx.array，切片操作会创建副本）、Conv2d 使用 NHWC 格式、模型调用使用 __call__ 而非 forward()、float64 仅限 CPU 使用、mlx-lm 集成，以及常见调试模式。

存档时间线

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