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华为大模型有手机端应用吗

回答

华为已宣布会在手机端侧搭载大模型,但目前还存在一些问题。目前并没有真正全离线版的大模型产品,端上智能暂时还是噱头。手机厂商的打法基本是大模型放在线上,手机调用,搭配小 AI 做总结等服务。纯粹的端上智能存在几个问题:

  1. 离线小模型与在线大模型有代际能力差距,消费者可能更倾向使用线上模型服务。
  2. 小模型的耗能和生热难以达到手机要求。
  3. 目前 AI 不是刚需,猎奇成分较多。
  4. 技术上不能确认小型化的模型是“真 AGI”还是“聊天机器”。所以短期内端上智能仍会停留在个别小市场里。此外,目前使用最新的骁龙 8Gen3 旗舰处理器搭载大模型,存在耗能散热等问题。
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参考资料

AGI万字长文(上)| 2023回顾与反思

[title]AGI万字长文(上)| 2023回顾与反思[heading1]上篇:2023,风暴的前奏[heading2]<5>深度压缩与模型小型化AI Agent之外另一个重要方向,是大模型的小型化。小模型的直接好处就是训练成本和推理的成本量级下降。比如能力相近的LLaMA-7B的训练成本相当于1张A100芯片训练9.3年,而GPT3(175B)则有100年,差了11倍。GPT4的训练成本更是高达6500年!但成本还并不是意义最重大的。“压缩”是LLM模型的最核心能力,所谓“世界模型”就是要将人类的所有知识都压缩到模型中。顺着这条路思考,小型化的意义在于:小型化的模型首次让一个公司、甚至个人可以使用“全人类的知识”。而且,小型化的模型既是上文讲到的“人的模型”的技术基础,又是开启“端上智能”的先决条件。在未来,无论是手机、电脑还是机器人,都可能会配备一个小模型。在这里,可能会出现一个历史的分叉:岔路的一边是“中心化的大一统世界模型”,另一边是“端上智能+人的模型的混合社会”。让我们拭目以待。回到今天,小型化主要有两个阶梯。第一个阶梯的模型参数在6B-7B,这是游戏显卡可以覆盖的范围。最具代表性的是Meta的LLaMA,Mistral7B和国内的智谱;NVIDIA的Chat with RTX,默认搭载的就是Mistral7B。第二个阶梯模型的想象空间更大,它们的参数在1-2B;这个大小就可以在手机和移动硬件上广泛使用了。华为、荣耀、小米、OPPO、VIVO等都已宣布会在手机端侧搭载大模型,目前还只能用最新的骁龙8Gen3旗舰处理器,而且耗能散热都是问题;三星S24上也搭载了Google Gemini Nano。

基于多模态大模型给现实世界加一本说明书

「通过自定义Prompt,可以瞬间获得极大的扩展能力。」让人感慨传统计算机视觉的口罩模型,需要准备多少数据样本和花费多少时间进行模型训练。如果需求变为安全帽检测呢...这个用来做demo,是「低成本商业验证的最佳方案」。没有比自定义prompt更低成本、又能完整走完整个工程链的测试工具了。拥有强大的Prompt,就能解决大部分问题。随着不同项目落地越来越感叹,90%的问题可以通过一个强大的基础模型(比如GPT-4),结合构建提示词来解决。在剩下的10%中,90%需要挂接自定义知识库由RAG来解决,而「仅有1%的问题」需要算法工程师进行finetune,朝着AGI的方向努力吧。

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[title]AGI万字长文(下)| 2024,分叉与洪流[heading1]下篇:2024,分叉与洪流[heading2]<4>端上智能与全天候硬件在AI上发力的还有手机和PC厂商:华为、荣耀、小米、OPPO、VIVO、三星、联想等都已宣布会在手机/PC端侧搭载大模型。这个可能性来自于:2023年下半年“模型小型化”的众多进展(详情见“上篇”)。不过,仔细看来,除了很弱的Nvidia Chat with RTX,目前并没有真正全离线版的大模型产品,端上智能暂时还是噱头。手机和电脑厂商们的打法基本都是大模型还是放在线上,手机和电脑来调用,然后搭配一个小AI做总结等服务。“端”确实“智能”了,但"大脑"还在线上,手机上顶多有个"脑干"。纯粹的端上智能有几个问题:1)离线小模型永远都会和在线大模型有一个代际的能力差距,于是为什么消费者要用一个更傻的模型而不是用线上的模型服务?2)即使是小模型,它目前的耗能和生热仍然难以达到手机要求。3)目前的AI还不是刚需,猎奇成分比较多。4)技术上还不能确认小型化的模型是“真AGI”还是“聊天机器”。所以说,短期内的端上智能仍然会停留在一些个别小市场里。

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2024-11-04
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2024-11-04
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2024-10-12
有哪些实用的AI手机应用APP
以下是一些实用的 AI 手机应用 APP: 图片和视频内容编辑类:美图秀秀(https://apps.apple.com/us/app/meituphotoeditoraiart/id416048305)排名第 9 位、SNOW(https://apps.apple.com/us/app/snowaiprofile/id1022267439)排名第 30 位、Adobe Express(https://apps.apple.com/us/app/adobeexpressaiphotovideo/id1051937863)排名第 35 位。 消费者助手类:ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品,Perplexity 目前在网络上排名第三,首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手,在网页排名中进入前五,排名第 4。 模仿 ChatGPT 的骗钱软件:通过类似标题和标志误导用户收费。 针对手机特有功能设计类:打造个性化虚拟形象的有七款应用;为移动设备量身定制的键盘应用有 Facemoji(https://apps.apple.com/us/app/facemojiaiemojikeyboard/id1103138272)排名第 9 位、Bobble(https://apps.apple.com/us/app/bobbleaikeyboardassistant/id972432964)排名第 31 位、Genie(https://apps.apple.com/us/app/genieaichatbotkeyboard/id1658377526)排名第 37 位。 教育科技类:扫描并解决作业问题的 Photomath(https://apps.apple.com/us/app/photomath/id919087726),通过实时对话学习语言的 Elsa(https://apps.apple.com/us/app/elsaspeakenglishlearning/id1083804886)。
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对于“AI 技术在课程设计中应用于‘现金箱管理’,课程对象是银行柜员,时长 2 小时”的需求,目前暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下课程设计思路: 首先,在课程开始的前 30 分钟,介绍 AI 技术的基本概念和在金融领域的应用概况,引出其在现金箱管理中的潜在作用。 接下来的 40 分钟,详细讲解 AI 技术如何优化现金箱管理的流程,例如通过智能监控系统实现对现金箱的实时监控和风险预警。 然后用 30 分钟进行案例分析,展示实际应用中 AI 技术成功提升现金箱管理效率和安全性的案例。 最后 20 分钟,组织学员进行小组讨论和交流,让他们分享自己对 AI 技术应用于现金箱管理的理解和想法,并进行总结和答疑。
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用什么AI应用学习视频
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