iPhone 16 还剩一个月，微软开源新技术让手机以 6 倍速度提前跑上大模型

文章预览

责编  | 王启隆 出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100） 随着人工智能技术的飞速发展，将大语言模型(LLMs)部署到边缘设备上已成为当前 AI 领域的一个热门趋势。这一趋势不仅体现在微软 Windows 11 AI + PC 等产品中，也反映了整个行业对增强设备本地智能的追求。然而，在资源受限的端侧设备上部署庞大的语言模型并非易事，这需要在模型性能和硬件限制之间寻求平衡。 回顾过去几年的发展历程，我们可以看到端侧 AI 部署经历了几个关键阶段： 1. 早期尝试 (2019-2020)：在 ChatGPT 都还没问世的那些年，研究人员主要关注如何将较小的神经网络模型（ 如 MobileNet ）部署到移动设备上。这个阶段的主要挑战是如何在有限的计算资源下保持模型的准确性。 2. 量化技术的兴起 (2020-2021)：随着模型规模的增大，量化技术开始受到广泛关注。Google 的研究团队在 TensorF ………………………………