Obwohl die Ank\u00fcndigungen von Apple zur Unterst\u00fctzungstechnologie in dieser Woche wichtig sind, bleibt die Frage unbeantwortet, inwieweit sie sich auf die leistungsstarke Neural Engine des Unternehmens verlassen.<\/p>\n
Neural Engine umfasst eine Sammlung spezialisierter Rechenkerne, die in Apple Silicon-Chips vorhanden sind. Sie sind darauf ausgelegt, Maschinen-\/KI-Funktionen schnell und mit gro\u00dfer Effizienz auszuf\u00fchren, da die Aktion auf dem Chip stattfindet. <\/p>\n
Das Unternehmen hat riesige Ressourcen gewidmet<\/a> zu Verbesserungen der Neural Engine seit ihrem ersten Erscheinen im Jahr 2017. Apple Wiki stellt fest, dass der A16-Chip im iPhone 14 17 Billionen Operationen pro Sekunde liefert, gegen\u00fcber 600 Milliarden\/s im A11-Prozessor von 2017.<\/p>\n Wie nutzt Apple die Neural Engine?<\/p>\n Dies sind alles rechenintensive Aufgaben, die beide auf Ger\u00e4teintelligenz und nicht auf die Cloud angewiesen sind und darauf ausgelegt sind, die Privatsph\u00e4re zu wahren und dedizierte KI-Schleifen in jedem Apple-Ger\u00e4t zu nutzen.<\/p>\n Ich glaube nicht, dass diese Aufgaben wirklich alles beeinflussen, wozu die Neural Engine in der Lage ist. Denn trotz der Versprechen dieser Art von KI hat das Spiel, sie nativ auf Edge-Ger\u00e4ten laufen zu lassen, bereits begonnen, und Apple hat so hart an der Entwicklung seiner Neural Engine gearbeitet, dass es seltsam erscheinen w\u00fcrde, wenn es nicht einige Karten g\u00e4be. spielen.<\/p>\n Unabh\u00e4ngig davon wird und sollte das ultimative Ziel darin bestehen, diese Technologien au\u00dferhalb des Rechenzentrums bereitzustellen. Eine der vielen kleinen gemeinsamen Wahrheiten, die es gibt Generative KI<\/a> Ist wie viel Energie zum Betrieb ben\u00f6tigt wird<\/a>. Jedes Unternehmen, das seine CO2-Emissionen begrenzen und Klimaziele erreichen m\u00f6chte, m\u00f6chte diese Aufgaben auf dem Ger\u00e4t und nicht auf einer Serverfarm ausf\u00fchren. Und Apple ist bestrebt, seine Ziele zu erreichen Klimaziele<\/a>. Der beste Weg, dies mit \u00e4hnlicher Technologie zu erreichen, ist die Entwicklung einer ger\u00e4teinternen KI, die in der Neural Engine beheimatet ist.<\/p>\n Ja das So sieht Apple das<\/a>Sie sind nicht allein. Google Palm 2<\/a> zeigt das Interesse dieses Unternehmens. Chiphersteller wie Qualcomm sehen Edge-Verarbeitung solcher Aufgaben<\/a> als wesentliche M\u00f6glichkeit zur Kosten- oder Technologiereduzierung. Derzeit gibt es zahlreiche Open-Source-Sprachmodelle, die generative KI-Funktionen bereitstellen k\u00f6nnen; Die Stanford University hat dies bereits geschafft l\u00e4uft auf einem Google Pixel-Telefon<\/a> (wenn auch mit zus\u00e4tzlichen Halluzinationen), daher sollte es ein Kinderspiel sein, sie auf dem iPhone auszuf\u00fchren.<\/p>\n Auf einem M2-Chip, wie er bereits im Mac, iPad und (bald) Reality Pro verwendet wird, d\u00fcrfte das noch einfacher sein.<\/p>\n Eine M\u00f6glichkeit, die Kosten dieser Art von KI zu senken und gleichzeitig die Gr\u00f6\u00dfe des Sprachmodells zu verringern und die Genauigkeit durch den Schutz vor \u201ealternativen Fakten\u201c, die von der KI geschaffen werden, zu erh\u00f6hen, besteht darin, die Technologie auf ausgew\u00e4hlte Dom\u00e4nen zu beschr\u00e4nken. Dies k\u00f6nnen wichtige Office-Produktivit\u00e4tsanwendungen sein, aber auch Barrierefreiheitszwecke, verbesserte Benutzeroberfl\u00e4chenkomponenten oder verbesserte Sucherlebnisse.<\/p>\n Dies scheint der Ansatz zu sein, den wir in der gesamten Branche beobachten, da Entwickler wie Zoom Wege finden, KI auf wertvolle Weise in bestehende Produkte zu integrieren, anstatt einen Streupistolen-Ansatz zu verfolgen. Der Ansatz von Apple zeigt auch einen Fokus auf wichtige Branchen.<\/p>\n Im Hinblick auf die Art und Weise, wie Apple seine eigenen KI-Technologien entwickeln will, scheint es furchtbar r\u00fccksichtslos zu sein, die Daten zu ignorieren, die das Unternehmen m\u00f6glicherweise im Rahmen seiner Sucharbeit im letzten Jahrzehnt gesammelt hat. Hat Apfelroboter<\/a> Ging es wirklich nur darum, Gesch\u00e4fte mit Google abzuschlie\u00dfen? K\u00f6nnten diese Daten zur Entwicklung von Apples eigenem LLM-Modell beitragen?<\/p>\n Auf der WWDC k\u00f6nnte es interessant sein zu sehen, ob eine der M\u00f6glichkeiten, KI zu nutzen, darin bestehen k\u00f6nnte, die Bilderzeugungsmodelle f\u00fcr seine AR-Ger\u00e4te zu betreiben. Ist diese Form der No-Code\/Low-Code-KI-gest\u00fctzten Erfahrung ein Bestandteil der supereinfachen Entwicklungsumgebung, die wir zuvor von Apples Pl\u00e4nen geh\u00f6rt haben?<\/p>\n In einer idealen Welt k\u00f6nnten Benutzer die Leistung dieser neuen KI-Modelle privat, auf ihrem Ger\u00e4t und mit minimalem Stromverbrauch nutzen. Und da Apple genau daf\u00fcr die Neural Engine entwickelt hat, war vielleicht die dumme Siri genau das Richtige angesichts eines gr\u00f6\u00dferen Ganzen<\/a> \u2013 ein pirschendes Pferd mit Pokerface. Wir kennen noch keine dieser Antworten, aber wenn die Sonne in Kalifornien untergeht, wei\u00df es vielleicht jeder. spezielle Apple-Entwicklerveranstaltung im Apple Park am 5. Juni<\/a>.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Obwohl die Ank\u00fcndigungen von Apple zur Unterst\u00fctzungstechnologie in dieser Woche wichtig sind, bleibt die Frage unbeantwortet, inwieweit sie sich auf die leistungsstarke Neural Engine des Unternehmens verlassen. Neural Engine umfasst eine Sammlung spezialisierter Rechenkerne, die in Apple Silicon-Chips vorhanden sind. 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Die Neural Engine kann noch viel mehr<\/strong><\/h2>\n