苹果或许给了AI新的概念，Apple Intelligence而不是Artificial intelligence。苹果在WWDC 2024上提出了全面集成APPLE多个产品的个人智能系统，与目前卷的如火如荼的各大厂商不同，苹果追求小模型，而不是大力🧱飞。
苹果提出优先考虑用户体验，更强调AI模型的定制化，利用多种小模型进行组合，专门用于用户的日常任务，可以即时适应用户当前的活动。Apple Intelligence 内置的基础模型已针对用户体验进行了微调，例如编写和优化文本、确定通知的优先级和摘要、为与家人和朋友的对话创建有趣的图像，以及采取应用内操作以简化跨应用交互。
大模型意味着在智能手机中整合更大、更复杂的神经网络模型，以提升AI的能力。然而，这类模型也面临一些挑战和限制。大模型需要更多的计算资源和存储空间，这对手机的硬件性能和电池续航提出了更高的要求。大模型的训练和优化需要海量的数据和长时间的处理，这对厂商来说是一项巨大的工程。小模型具有体积小、计算资源需求低、训练效率高等特点，适合在智能手机上运行。
当然你会想，直接调用接口不就可以了，但这会存在很明显的数据问题，对于终端服务厂商尤其是跨国企业这是非常负责的问题。苹果在2024年全球开发者大会发布了两个模型，一个约 30 亿参数的设备语言模型，以及一个更大的基于服务器的语言模型。
其实苹果对AI持有的态度很谨慎，大家几乎很少听到苹果自己的AI模型的新闻，但其实它更关注的是隐私和合规，以及人工智能的响应速度和可靠性。相比其他科技公司，苹果并不追求大模型性能的绝对领先，而是更看重大模型落地的可能性。
目前，大多数大型模型都是在云端运行，尽管它们拥有更大的参数规模和更高的算力，但也有显著的缺点。当用户处于弱网或离线环境时，无法使用这些大型模型的功能，甚至可能面临用户隐私安全泄露的风险。这对于极其注重用户体验的苹果公司来说，是难以接受的。
为了让大型模型能够在设备端运行，除了需要提升内存容量之外，对模型进行压缩和优化也是可行的方法。压缩模型意味着缩小模型的规模，使其在关键场景中保持高精度和效果；优化模型则是通过技术手段改进模型，减少内存搬运以降低功耗。
目前，大多数科技公司将更多精力投入到训练参数更少、体积更小的“小模型”上。然而，苹果选择了另一条道路。此前，苹果发布的一篇论文显示，它尝试利用闪存来解决大模型在手机上运行时遇到的内存不足问题。简而言之，苹果通过优化闪存交互和内存管理，解决了这一难题。
总结，苹果的2024WWDC重点突出实用和安全。
对电子邮件摘要的测试：
有害内容、敏感主题和事实性方面的表现：
人性化提示的安全性：
模型的实用性，写作能力：
苹果热衷追求小模型是为了优化设备性能和电池寿命，提升响应速度和用户体验，同时保护用户隐私，通过本地处理减少数据传输需求，并充分利用其硬件优势，实现硬件与软件的协同优化。
