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        重回美好?AI要在手機上玩起來了

        2024年3月28日 07:25  CCTIME飛象網  作 者:魏德齡

        飛象網訊(魏德齡/文)還記得手機剛剛添上“智能”二字時的美好嗎?應用商店的概念成為了焦點,很多用戶總是不停地在榜單中尋找著好玩的新應用,開發者也夢想著自己的作品能夠在一夜間飛黃騰達,巨頭們則紛紛搭建起了自己的平臺。

        如今,上述三者似乎都早已找不到當年的那份熱情,同質化的應用與游戲,很難再喚起新鮮感。然而在應用商店的榜單上,一種新類型的應用卻正在悄悄實現了卡位,甚至在很多手機用戶的主屏中也占有了一席之地。而在未來,它們還有望在應用商店這個概念中自成一系。

         

        蘋果要開AI應用商店

        翻開如今的蘋果應用商店榜單TOP20就能發現,ChatGPT和Copilot分別占據著一個位置,ChatGPT還被蘋果推薦至了必備應用清單中。它們都是如今生成式AI應用的代表者,其中Copilot由于能夠免費啟用ChatGPT 4.0也成為了很多人的搜索引擎新選擇。

        本周有消息稱,Melius Research 主管 Ben Reitzes 周一在接受 CNBC 采訪時表示,蘋果可能會在 6 月份 WWDC 上推出一個全新的 AI 應用商店,預計將包括各大供應商所提供的 AI 應用。

        此前多方消息同樣顯示,蘋果將會在 WWDC 2024 為大家展示這些全新融入 AI 元素的系統和軟件,蘋果iOS 18的升級重點將會聚焦AI能力的補強,Siri也將因此迎來全新升級。

        不久前,蘋果公司研發團隊還發布了一篇論文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》,首次公布了多模態大模型MM1,展示了該公司在AI方面的進展與實力。MM1最高參數量為300億,該模型支持增強的上下文學習和多圖像推理,在一些多模態基準測試中有較好表現。相比較而言,如今手機端本地運行的大模型參數量一般最高為70億。

        如何扶持開發者使用好AI能力創造出好用的產品,也同樣正在促生出另一個層面上的AI應用商店。

         

        開發人員的“AI商店”

        很多在個人電腦上部署了本地Stable Diffusion的用戶想必都會很熟悉CIVITAI這個站點,其形式無疑就是一個匯聚了生成式圖片模型的“AI商店”,用戶可以依據喜好風格、模型類型來進行下載,其中包含了寫實、漫畫、版畫、新聞海報、印象派、文藝復興、素描等多種不同風格。

        近期還有一個被很多人譽為神似“AI應用商店”的便是高通AI Hub,盡管其面向的對象為開發人員,但同樣包括了從簡單的CNN、RNN到大模型,比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B,并結合不同實際應用場景,可在不同執行環境(runtime)中打包,能夠在不同形態終端中實現卓越的終端側AI性能、降低內存占用并提升能效。所有模型均經過優化,以充分利用高通AI引擎內所有核心(NPU、CPU和GPU)的硬件加速能力,從而使推理速度提升4倍。

        與此同時,目前在互聯網上也正在涌現出面向不同受眾的AI工具平臺,以此來集中呈現各類應用,如瀏覽器插件、軟件插件、在線站址、專用軟件等。

        這無疑也反應出目前AI應用的爆發態勢。

         

        正在爆發的AI應用

        CIVITAI其實就呈現出了一個很好的例證,那就是一個單一大模型,就能衍生出面向不同需求的個性化產品。

        例如,隨著去年年初大語言模型的爆發,其所顯現出的翻譯能力被深受認可,然而用戶如果需要頻繁將文字內容復制到生成式AI平臺上,閱讀效率明顯偏低。于是,便有開發者利用調用API接口的方式,設計新的翻譯工具,幫助用戶在瀏覽網頁的過程中,直接通過選詞的方式便可獲得翻譯內容。

        其實如今在iOS、Android平臺上,除了文章開頭介紹的知名應用外,一些第三方開發者發布的AI應用同樣獲得了不錯的反響。

        《Draw Things》無疑是一個典型代表,只需要安裝這一個App,就能把對于普通人來說繁瑣的部署本地Stable Diffusion過程一鍵搞定,用戶同樣可以在應用中選擇下載不同的模型,調配參數,最終獲得自己理想中的圖片生成效果。

        一些玩家同樣正在嘗試將大語言模型部署在手機端。除了如國際大廠在今年展會中的一系列展示外,同樣已經有用戶成功基于MLC LLM將Llama2-7B模型部署至Android或iPhone手機,同時在互聯網上已經提供有一系列的教程與工具包。甚至也已經出現了類似于《Draw Things》的應用《MLC Chat》。同類型的應用在蘋果App Store還能找到3款左右,其中《LLM Farm》還可以允許用戶自行選擇不同參數級別的模型來分別進行對話。甚至還衍生出了收費應用,宣傳詞也與手機本地AI有著異曲同工之妙:“離線聊天,隱私優先”

        如同翻譯插件那般的小而美產品同樣出現了不少,如《Scribbler》這種實現“照貓畫虎”的有趣應用。

        即便是蘋果現在搭建起一個“AI應用商店”,就已經擁有了一個不錯的陣容班底。加之后續蘋果自家大模型的推進,或許還將迎來一個全新量級的爆發。

        更重要的是,或許AI將會喚起消費者對于手機的全新熱情,應用商店也將會喚起曾幾何時的“掘金”熱情,再次帶給人們那種“從無到有”的驚喜感。

        編 輯:魏德齡
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