大型语言模型是生成或嵌入式文本的基础模型 (一种大型神经网络)。它们生成的文本可以通过为其 提供起点或“提示”来进行调节,从而使其能够用自然 语言或代...
2025-01-17 58 人工智能AI行业报告
端侧智能是指在终端设备一侧进行的智能化处理和决策。它将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上,如智能手机、PC、智能家 居、可穿戴设备、汽车、工业传感器等,使这些设备能在本地进行数据处理和分析,无需将大量数据传输到云端进行处理。这些终端通过 内置的AI算法和硬件支持,实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能,提升用户体验和设备性能。 端侧智能区别于传统AI的关键在于,AI终端采用大模型端侧部署或端侧部署与云端部署相结合的模式,而非完全依赖云端大模型。在AI终 端上,云端大模型为端侧提供支持,复杂计算任务可以在云端完成,然后将结果传输到端侧设备。而端侧大模型在本地设备上运行,负责 相对简单的任务,实现更快速的响应和更好的隐私保护。端侧智能依靠技术特性在多方面具备显著优势。增效方面,低延迟使得其在自动驾驶等即时反馈场景作用明显;脱机可用确保在无网 络时也能持续提供智能化服务;分布式计算与边缘计算架构结合,实现多设备协同工作,增强系统计算能力。降本方面,节能高效可 降低能源消耗,成本效益显著是因为减少了对云端资源的依赖,降低了带宽和存储成本。安全方面,稳定的特性可避免因云端服务波 动中断工作流;数据安全能降低数据泄露风险。此外,端侧智能还具有个性化优势,可本地分析用户行为,精准了解需求,提供个性 化服务,更好地满足用户独特偏好和需求。
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