Apple Intelligence

Описание: Apple Intelligence и Google Gemini: Как устроена приватная нейросеть Apple? (Разбор архитектуры AFM и PCC)

В этом видео мы детально разбираем техническую документацию Apple Intelligence и объясняем, как компании удалось совместить мощные нейросети с полной приватностью данных. Узнайте, что скрывается «под капотом» новых функций iOS и macOS, как работают адаптеры LoRA и зачем Apple заключила сделку с Google.

*Архитектура Apple Foundation Models (AFM):* Мы рассмотрим две основные модели — AFM-on-device (около 3 млрд параметров) для работы на устройстве и AFM-server для сложных задач. Узнайте, как Apple обучает эти модели на лицензионных данных и коде, исключая личную информацию пользователей,.
*Оптимизация и Адаптеры:* Как запустить мощный ИИ на телефоне? Разбор использования LoRA-адаптеров, которые позволяют одной базовой модели переключаться между задачами (например, саммари почты или правка текста) без загрузки памяти. Обсудим методы квантования (сжатия) весов модели до менее чем 4 бит без потери качества,.
*Private Cloud Compute (PCC):* Революция в облачной безопасности. Как Apple построила облако на собственных чипах, которое гарантирует, что данные удаляются сразу после обработки и недоступны даже сотрудникам Apple,. Разбор системы верификации кода, доступной для исследователей безопасности.
*Партнерство с Google Gemini:* Почему Apple выбрала Gemini для следующего поколения своих моделей и Siri,. Тим Кук подтверждает: правила приватности остаются неизменными, а Gemini используется только для обучения и усиления базовых моделей, не получая доступа к вашим личным данным,.
*Будущее Siri:* Инсайды о полном обновлении Siri (iOS 26.4 и iOS 27), превращении её в чат-бота уровня ChatGPT и переходе на новые языковые модели,.

#AppleIntelligence, #AppleFoundationModels, #AFM, #PrivateCloudCompute, #PCC, #Siri, #GoogleGemini, #iOS26, #iOS27, #машинноеобучение, #нейросети, #искусственныйинтеллект, #приватность, #LLM, #LoRA, #ТимКук, #технологииApple, #обзортехнологий