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CAMPHOR:創新端側小語言模型推動多智能體協作與智能交互的新時代

AI工具10個月前發布 AI工具集
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CAMPHOR是蘋果團隊推出的一種端側小語言模型(SLM)多智能體框架,旨在增強移動設備的隱私保護與響應速度。該框架通過在本地處理多個用戶輸入并進行個性化上下文推理,確保用戶數據的安全。CAMPHOR采用分層架構,高階推理智能體負責將復雜任務拆解為更小的子任務,同時協調專家智能體執行個人上下文檢索、工具交互和動態計劃生成。通過智能體間的參數共享和提示壓縮技術,CAMPHOR有效降低了模型的體積、延遲和內存占用。

CAMPHOR是什么

CAMPHOR是蘋果團隊開發的一款端側小語言模型(SLM)多智能體框架,旨在提升移動設備的隱私保護和響應速度。該框架通過在本地處理多個用戶輸入,實現個性化的上下文推理,確保用戶隱私的安全。CAMPHOR采用分層架構設計,高階推理智能體負責將復雜的任務拆分,并與專家智能體協同工作,以執行個人上下文檢索、工具交互和動態計劃生成。此外,CAMPHOR通過智能體之間的參數共享和提示壓縮技術,顯著減少了模型的體積、延遲與內存占用。

CAMPHOR:創新端側小語言模型推動多智能體協作與智能交互的新時代

CAMPHOR的主要功能

  • 多用戶輸入處理:能夠同時接收并處理來自多個用戶的輸入。
  • 本地上下文推理:在設備本地進行個性化上下文的推理,確保用戶隱私得到保護。
  • 復雜任務分解:將復雜的任務拆解為更小、更易管理的子任務。
  • 工具交互:能夠與設備上的各類應用程序進行交互,以執行特定任務。
  • 動態計劃生成:根據用戶的需求和上下文動態生成執行計劃。
  • 參數共享:智能體之間共享參數,減少模型的存儲需求并提高效率。

CAMPHOR的技術原理

  • 分層架構:采用分層的智能體架構,包含高階推理智能體和多個專家智能體。
  • 高階推理:高階推理智能體負責規劃和協調整個任務的執行過程。
  • 專家智能體:專家智能體專注于特定任務,如個人上下文檢索和工具交互等。
  • 參數共享:實現智能體之間的參數共享,降低模型的存儲和計算需求。
  • 提示壓縮:通過將功能定義壓縮為單個令牌,減少提示的長度,使其能夠在有限資源下有效工作。
  • 本地執行:所有處理均在用戶設備上完成,無需與服務器交互,保護隱私并降低延遲。

CAMPHOR的項目地址

CAMPHOR的應用場景

  • 個性化移動助手:在智能手機上作為個性化的移動助手,幫助用戶管理日常任務,如日程安排、提醒設置和信息檢索等。
  • 隱私保護的數據處理:適用于需要保護用戶隱私的應用場景,如健康數據管理與財務信息處理等。
  • 多任務并行處理:適合需要同時處理多個請求的環境,例如家庭自動化系統。
  • 本地化服務:在無穩定網絡連接的情況下,提供基于本地數據的服務,如導航和本地信息檢索等。
  • 智能設備交互:能夠與各種智能設備進行交互,如智能家居設備,實現設備間的協同工作。

常見問題

  • CAMPHOR如何確保用戶隱私?:CAMPHOR在用戶設備本地進行數據處理,不需要與服務器通信,從而保護用戶隱私。
  • 該框架支持哪些類型的設備?:CAMPHOR設計用于移動設備,支持智能手機和平板電腦等。
  • 如何實現多用戶輸入的處理?:CAMPHOR能夠同時接收并處理多個用戶的輸入,確保高效的響應。
  • 產品的使用是否需要網絡連接?:CAMPHOR可以在無網絡的情況下工作,提供本地化服務。
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