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原標題：?Apple Intelligence是如何“練”成的？最全解讀：模型架構、預訓練、后訓練、推理優化和評測
關鍵字：模型,報告,數據,解讀,摘要
文章來源：大數據文摘
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大數據文摘授權轉載自學術頭條
撰文：馬雪薇Siri 終于變身“AI Siri”，萬眾期待的 Apple Intelligence 來了。伴隨 Apple Intelligence 上線 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia，蘋果也發布了自家大模型的技術報告，公布了大量技術細節，十分受業界關注。
據介紹，Apple Intelligence 包含了多個高效能的生成模型，它們快速、高效，專為用戶日常任務而設計，并能即時適應用戶當前的活動。構建到 Apple Intelligence 中的基礎模型已經為用戶體驗進行了優化，如寫作和潤色文本、優先級排序和匯總通知、為與家人和朋友的對話創建有趣的圖片，以及采取應用內操作以簡化跨應用交互。
在技術報告中，蘋果團隊詳細介紹了其中兩個模型——一個約 30 億參數的語言模型 AFM（Apple Foundation Model），以及一個更大的、基于服務器的 AFM-server 語言模型——是如何構建和適配的，從而高效、準確地執行專業任務。圖｜AFM 的模型概況
這兩個基礎模型是蘋果創建的更大生成模型家族的一部分，用于支持用

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