主要观点总结
本文主要探讨了苹果新发布的iPhone 16中的端侧大模型技术，包括其技术特点、价值评价、发展现状和未来趋势等。文章还涉及端侧模型与云上模型的应用场景展望以及AI Agent的发展情况。
关键观点总结
关键观点1: 苹果新发布的iPhone 16的端侧大模型技术
iPhone 16采用了端侧模型技术，结合AI Intelligence，为用户带来更丰富的智能体验。该技术包括参数规模、推理速度、能耗等方面的优化，并搭载了更大规模的语言模型和多模态生成等应用。
关键观点2: 端侧模型的成熟度评价
从参数规模、推理速度、能耗等方面对端侧模型的成熟度进行了评价。指出目前端侧模型在能力、稳定性等方面与更大规模模型存在差距，并且需要搭配云上模型实现更高级的功能。
关键观点3: 端侧模型和云上模型的应用场景展望
讨论了端侧模型和云上模型在不同应用场景下的优势和局限。指出端侧模型适用于离线任务、网络不佳情况下的效果提升、本地数据访问等场景，而云上模型则适合处理复杂任务、需要大规模算力和数据资源的情况。
关键观点4: AI Agent的发展情况
介绍了AI Agent的发展现状和未来趋势，包括其作为大模型能力的扩充、记忆能力的重要性、以及在不同发展阶段的特点和挑战。指出AI Agent的发展需要多种技术的组合创新，并且距离实现大学生智能的Agent还有一定距离。
文章预览
腾讯研究院大模型研究小分队x“普通人的AI自由”公众号联合研究 北京时间9月10日凌晨，苹果正式发布了iPhone 16，这是苹果第一款真正意义上的 AI iPhone。Apple Intelligence采用“端侧大模型+云端大模型”的方式，将为用户带来更丰富的智能体验。而这仅仅是端侧智能的开始，未来我们可以想象，一个由大模型带来的移动智能生态正在缓缓打开。 太长不看版： 1.技术：端侧模型短期能力有限，端云结合是长期状态 ●手机大模型的瓶颈排序： ○电池容量和发热 ○芯片计算速度 ○现有架构下，8G+内存是最低要求 ○内存读写速度可能需要进一步技术突破 ●~1B量级模型能力有限，性能提升空间不乐观 ●手机端侧模型有实际价值 -> ~10B模型塞到手机里 -> 估计3~4年 ●云+端混合将是长期主流 ○端侧模型 + 云上模型 的配合能力将是核心技术点之一 ○从用户价值
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