主要观点总结
本文介绍了大模型时代AI技术的普惠性，以及从互联网大厂到手机厂商对AI时代探索的情况。文章聚焦AI应用背后的技术研究，特别是在终端设备上部署大模型的关键技术，如量化、编译、硬件加速等。文章还提到了高通的AI研究布局，包括其在技术研究和论文产出方面的影响，以及如何通过其AI软件栈促进大模型在多种终端中的部署。文章最后强调了重视基础技术的重要性，并指出引领技术之先的人和组织需要具备“发明家文化”。
关键观点总结
关键观点1: AI技术的普惠性成为大模型时代的一个共识，各路人马都在探索AI时代的杀手级应用。
文章介绍了当前AI技术的发展趋势和业界动态。
关键观点2: 高通的AI研究布局涵盖了量化、编译、硬件加速等关键技术，通过其AI软件栈促进大模型在多种终端中的部署。
文章详细阐述了高通在AI领域的技术研究和产品布局。
关键观点3: 引领技术之先的人和组织需要具备重视基础技术的“发明家文化”，不仅要追赶最新的技术趋势，更要提前布局，抢先攻克基本方案。
文章强调了重视基础技术的重要性，并指出成功组织需要具备的文化特点。
文章预览
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2024年过去2/3，大模型领域的一个共识开始愈加清晰： AI技术的真正价值在于其普惠性。 没有应用，基础模型将无法发挥其价值 。 于是乎，回顾这大半年，从互联网大厂到手机厂商，各路人马都在探索AI时代Killer APP的道路上狂奔。这股风潮，也开始在顶级学术会议中显露踪迹。 其中被行业、学术界都投以关注的一个核心问题就是： 在大模型“力大砖飞”的背景之下，AIGC应用要如何在手机等算力有限的终端设备上更丝滑地落地呢？ △ Midjourney生成 这段时间以来，ICML （国际机器学习大会） 、CVPR （IEEE国际计算机视觉与模式识别会议） 等顶会上的最新技术分享和入选论文，正在揭开更多细节。 是时候总结一下了。 AI应用背后，大家都在聚焦哪些研究？ 先来看看，AI应用从云端迈向终端，现在进展到何种程度
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