摘要：如NumPy 和PyTorch,使经验丰富的研究人员易于学习。轻松高效：MLX 使用可组合的功能转换来优化Apple Silicon 的性能。延迟计算：能够防止不必要的计算并提高资源效率。动态设计：能够适应输入形状变化，简化了调试和测试过程。软硬结合：MLX 无缝利用苹果设备的CPU 和GPU,好了吧！
...如NumPy 和PyTorch,使经验丰富的研究人员易于学习。轻松高效：MLX 使用可组合的功能转换来优化Apple Silicon 的性能。延迟计算：能够防止不必要的计算并提高资源效率。动态设计：能够适应输入形状变化，简化了调试和测试过程。软硬结合：MLX 无缝利用苹果设备的CPU 和GPU,好了吧！
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