在尝试使用一台 iPhone 16 Pro Max 运行机器学习模型时，设备输出了完全错误的乱码结果。经过对比测试，发现同样的代码在 iPhone 15 Pro 和 MacBook Pro 上均可正常运行。通过深入调试，比较了不同设备上的计算过程，最终确认这台 iPhone 16 Pro Max 存在硬件缺陷，很可能是其神经引擎（Neural Engine）在进行数学运算时出错。这次经历提醒我们，在排查问题时，除了检查软件代码，也应将硬件故障纳入考量范围。
一次简单的项目尝试
最初，这只是一个放松性质的小项目：开发一个简单的开销追踪应用。主要功能包括：
- 自动记录每一笔消费。
- 在 Apple Watch 上显示已用预算的百分比。
- 自动对消费进行分类，以便后续分析。
在集成了快捷指令后，应用很快便能记录消费。接下来，作者决定先实现消费分类功能。
第一次尝试：Apple Intelligence
作者首先尝试使用苹果官方的 Apple Intelligence API。然而，在 iPhone 16 Pro Max 上运行时，模型功能始终处于下载状态，无法启用。在网上查询后发现，许多用户都遇到了同样的问题。这表明苹果的服务可能存在不稳定性。由于无法解决，作者放弃了这条路线。
第二次尝试：MLX 本地模型
作者转向了苹果的另一个机器学习框架 MLX，它允许将模型直接下载到应用中运行。然而，在 iPhone 16 Pro Max 上，模型虽然启动了，但输出的却是完全无意义的乱码。
当提问“2+2 等于几？”时，手机的回答是一串类似“Applied…..*_dAK[…]”的胡言乱语。
在排除了代码编写错误的可能性后，作者开始陷入了深深的自我怀疑，认为自己能力不足，甚至连一个现成的框架都用不好。
关键转折：在旧设备上测试
在困扰了三天后，作者突然想到一个可能性：会不会是设备本身的问题？于是，他拿出旧的 iPhone 15 Pro 运行了完全相同的代码。
结果，一切正常。 不论是 Gemma 还是 Qwen 模型，都能生成清晰、准确的回答。
为了确认这不是操作系统版本导致的问题，作者将两台手机都更新到最新的 iOS 26，结果依旧：iPhone 15 Pro 运行正常，而 iPhone 16 Pro Max 依然输出乱码。此时，问题焦点开始从软件转向硬件。
寻找确凿证据
为了彻底搞清楚问题，作者制定了一个调试计划：
- 使用一个可靠的小型模型（Gemma）。
- 使用一个极简单的提问：“What is 2+2?”
- 将模型推理的温度设为 0.0，以消除随机性。
- 在模型运算的每一层设置断点，打印出中间计算结果（张量）。
通过对比两台手机的日志，真相浮出水面。在运算过程的某个中间步骤，两台设备的数据出现了巨大差异。
iPhone 15 Pro (正常):
[[[[53.875, 62.5625, -187.75, ..., 42.625, 6.25, -21.5625]]]]iPhone 16 Pro Max (故障):
[[[[191.5, 23.625, 173.75, ..., 1298, -147.25, -162.5]]]]
很明显，这台 iPhone 16 Pro Max 输出的数值 偏差极大，完全不合逻辑。作为最终验证，作者在 MacBook Pro 上也运行了相同的代码，其结果与 iPhone 15 Pro 完全一致。
结论：手机硬件坏了
到此可以确定：不是代码有问题，也不是作者的技术有问题，而是这台 iPhone 16 Pro Max 的硬件存在缺陷。
最可能的原因是，这台手机的 A18 芯片中的 神经引擎（Neural Engine） 或相关计算单元在执行机器学习运算时出错了。MLX 框架通过 Metal API 调用这些硬件加速器，而在某个环节，计算结果变得一塌糊涂。
作者最终将这台有问题的手机进行了退换。后续收到的新手机运行同样的代码完全正常，进一步证实了之前的设备确实存在硬件缺陷。这个经历得出的最大教训是：
在调试问题时，我们习惯性地认为是代码、框架或自己的技术出了问题。但有时，也应该考虑最基础的物理层——硬件本身可能就是故障的根源。