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GPT‑5.4 – OpenAI推出面向专业工作的旗舰AI模型 kimi-thinking-preview – 月之暗面推出的多模态思考模型 pdf-craft – 开源 PDF 转 Markdown 工具 UltraMem – 字节豆包大模型团队推出的全新超稀疏模型架构 EasyControl – Tiamat AI 联合上海科大等开源的图像生成控制框架 GaussianCity – 南洋理工大学 S-Lab 团队推出的 3D 城市生成框架 X-Prompt – 用于多模态视频目标分割的通用框架 豆包大模型1.5 – 字节跳动推出的最新版大模型 GaussianAnything – 南洋理工 S-Lab 和上海 AI Lab 等推出的 3D 生成框架 Cube 3D – Roblox 推出的 AI 3D 生成模型 OpenMath-Nemotron – 英伟达开源的数学推理系列模型 MAI Transcribe-1.5 – 微软 MAI 推出的语音转文本模型 Seed1.5-Embedding – 字节跳动 Seed 团队推出的向量模型 2026世界杯人机大战引爆!联想携手DeepSeek等顶尖AI大模型,对战亿万球迷预测冠军 高考公平守护战!豆包、文心等主流大模型集体禁用拍题功能 ShotAdapter – Adobe联合UIUC推出的多镜头视频生成框架 Devstral – Mistral AI联合All Hands AI开源的编程专用AI模型 MMaDA – 字节联合普林斯顿大学等推出的多模态扩散模型 Software Copyright Materials Skill – 开源软著资料生成Skill Dulus – 开源的 CLI AI Agent,可驱动多模型工具调用 Reasonix – 专为 DeepSeek 推出的开源终端编程 Agent Mega-ASR – NTU、NUS、上海AI Lab开源的语音识别模型 CodeGraph – 开源代码知识图谱工具,加速代码理解和分析 MiniCPM5-1B – 面壁智能联合清华开源的端侧文本基座模型 Horizon – 开源 AI 信息聚合系统,构建专属新闻雷达 BitCPM-CANN – 面壁智能联合清华开源的端侧大模型 Xiaomi Auto World Model – 小米推出的辅助驾驶世界模型 opera-browser-cli – Opera Neon 开源的命令行工具 omp – 开源的 AI 终端编程智能体,能与 IDE 深度联动 Claude Opus 4.8 – Anthropic 推出的旗舰级大语言模型
重磅!iOS 27联手谷歌Gemini训练本地AI,Siri部分请求转向谷...
站外新闻 · 2026-05-29 · via Prompt 语宙

💡 站外导读:在AI竞争白热化的当下,苹果与谷歌的意外联手成为焦点。文章核心揭示了苹果在iOS 27中的双轨AI策略:一方面,利用谷歌Gemini大模型通过“知识蒸馏”技术训练高效的端侧AI,确保大部分数据处理在本地完成,守护隐私底线;另一方面,面对超大模型的算力挑战,苹果不得不将部分Siri请求转交至谷歌云,并采用英伟达的机密计算技术加密数据。这背后折射出行业共同痛点——如何在强大的AI能力、有限的设备算力与绝对的用户隐私之间找到最优解。苹果的举措,预示着端云协同、隐私计算将成为下一代操作系统的核心战场。

苹果公司与谷歌在人工智能领域的深度合作细节近日被曝光。据悉,在即将到来的 iOS 27 系统中,苹果将继续坚守隐私优先的底线,深耕本地端侧的 AI 处理方案。为了在不牺牲用户隐私的前提下提升体验,苹果正采用“知识蒸馏”技术,利用谷歌功能强大的 Gemini 大模型来训练其轻量级的端侧 AI 模型。

这一“蒸馏”技术的关键,在于将大模型的智能精华提炼并转移给更轻量的小模型。如此一来,苹果设备上运行的AI便能兼具出色的性能表现与更低的计算、推理开销。对用户来说,这意味着设备端的AI响应将更加迅捷,同时默认的数据本地处理方式也杜绝了信息上传云端的需要,完美延续了苹果一贯倡导的隐私保护理念。为了进一步精简模型以适配本地部署,苹果正积极寻觅相关技术伙伴,此前甚至传出收购专注于模型压缩领域的初创公司Liquid AI的意向。

不过,面对参数量高达数万亿、对算力要求极高的完整版 Gemini 模型,苹果自身的私有云端基础设施显然无法独自承接所有的运行需求。爆料指出,为了减轻苹果自身服务器的压力,iOS 27 版的 Siri 会将部分用户请求转交到 Google Cloud,并调用授权版本的 Gemini 模型进行处理。

为在云端协作中依然兑现其隐私承诺,苹果近期已批准引入英伟达的“机密计算”技术。该技术能在GPU处理数据和模型时对内容进行实时加密。虽然此举可能略微增加云端AI的查询延迟,但能大幅提升敏感信息的安全防护等级。若该方案得以实施,未来苹果设备在调用云端AI服务时,将高度依赖于Google Cloud与英伟达AI芯片之间的紧密协同。

📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

苹果此举堪称“戴着镣铐跳舞”的典范。在AI军备竞赛中,它没有盲目追求参数规模,而是选择了一条更务实、更贴近其品牌核心价值的路径:隐私优先的端云协同。与谷歌的合作并非“投降”,而是基于“知识蒸馏”的精准技术合作,旨在将大模型的能力“下沉”到设备端,这可能定义未来AI终端的形态。而将部分请求转向谷歌云并强制使用英伟达机密计算,则暴露了当前纯粹端侧算力的局限,也展示了苹果为保护隐私不惜牺牲部分效率的决心。这不仅仅是技术方案,更是商业战略——通过构建一个由苹果主导、多方技术协作的“隐私计算联盟”,来对抗一个全栈自研的竞争对手。未来的操作系统之战,将是生态、隐私与AI能力的综合博弈,苹果的每一步都值得深究。