苹果正准备迎来人工智能（AI）的突破，即将在其即将推出的 iOS 18 中直接将大型语言模型（LLMs）与生成式AI功能集成到 iPhone 中。这标志着与基于云的处理方式显著不同，并承诺在系统级别为各种 iPhone 型号提供一套受AI驱动的实用程序。
最新信息详细介绍在科技分析师马克·古尔曼最近的 Power On 通讯中，表明这一战略举措将使高级AI功能得以在苹果产品线上普及，可能包括旧款 iPhone，表明高端功能可能不再是最新设备的专属领域。古尔曼的分析指出，苹果的AI努力表明更倾向于设备内处理，而不是依赖云端。
在 iPhone 上本地使用LLMs的目的是提高操作速度和增强用户隐私。无需与远程服务器通信，用户可以获得即时的AI响应，并对数据的安全性保持信心。尽管这种转变可能导致AI应用不像基于云端的对应产品那样强大，但这是为了更严格的安全措施和即时互动而做的权衡。
除了 Siri 预期通过生成式AI迈出的一大步外，据推测，苹果可能会将设备内的AI能力扩展到支持第三方应用体验，确保更快的性能和更流畅的用户交互。虽然苹果可能不会立即推出类似于 ChatGPT 的独立聊天机器人功能，但公司更广泛的AI范围可能会涉及与科技巨头如谷歌或OpenAI的合作伙伴关系，用于处理更复杂的需求。然而，与像谷歌或OpenAI这样的科技巨头的具体交易尚未披露。
重要问题和答案：
1. 在AI背景下，设备内处理是什么意思？
– 设备内处理意味着AI计算直接在用户设备上进行，而不是发送到远程服务器。这样可以实现更快的响应时间，并可以增强用户隐私，因为数据无需离开设备。
2. iOS 18 中的设备内AI如何影响用户体验？
– 设备内AI有潜力使iPhone更具响应性，具有更快的AI功能，如语言翻译、文本预测，甚至图像和语音识别，而无需互联网连接。这也可能提供更好的隐私和安全性，因为数据在本地处理。
3. 在移动设备上整合LLMs的挑战是什么？
– 主要挑战包括确保设备具有足够的处理能力和内存来支持LLMs，为高效的能源消耗优化AI模型，以及解决存储限制问题，因为LLMs可能非常庞大。
4. 这一战略是否存在任何争议？
– 可能有人担心设备内AI是否与基于云的解决方案一样有效。此外，一些人可能担心，在没有云端设置中可以进行不断监督和更新的AI模型，可能会产生带有偏见的输出。
优势和劣势：
优势：
– 隐私： 本地数据处理意味着敏感信息保留在设备上，在数据隐私是主要关切的时代尤为重要。
– 速度： 避免发送数据到远程服务器可以实现更快的交互和降低延迟。
– 可用性： AI功能即使没有互联网连接也可以使用，使其在各种情况下更可靠。
劣势：
– 计算能力有限： 移动设备与云服务器相比，计算能力较弱，这可能会限制AI应用的复杂性和性能。
– 资源限制： 设备内AI必须为能源效率进行优化，并可能面临存储限制的问题，这可能会影响所使用模型的大小和范围。
– 更新管理： 在设备上保持AI模型更新可能更具挑战性，因为缺乏云端解决方案提供的动态更新功能。
关键挑战：
– 确保AI模型足够小巧和高效，以支持设备内使用，并保持性能。
– 在隐私和云连接对AI任务的益处之间保持平衡。
– 克服用户对设备内AI性能的潜在怀疑。
对于那些希望了解更多苹果如何推动科技和创新的人，访问苹果官方网站以了解新闻发布和更多公司见解将是有益的： Apple.
The source of the article is from the blog rugbynews.at