公司网站费用怎么做会计分录,汉庭酒店网站建设方案,怎么做网站广告位,标准品购买网站每次技术革命#xff0c;无论是个人电脑、互联网还是移动设备#xff0c;总是从硬件开始#xff0c;然后演化到软件层。而操作系统是计算机系统的核心#xff0c;没有它#xff0c;计算机就只是一堆硬件#xff0c;无法运行任何程序。
微软 CEO 萨蒂亚纳德拉曾将生成式 …每次技术革命无论是个人电脑、互联网还是移动设备总是从硬件开始然后演化到软件层。而操作系统是计算机系统的核心没有它计算机就只是一堆硬件无法运行任何程序。
微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉曾将生成式 AI 带来的转变比作从蒸汽机到电力的转变。“你不能简单地把电动机放在蒸汽机的位置而其他一切都保持不变你必须重新布线整个工厂。”这一两年“围绕大模型重建操作系统”一直是一个热门话题产生了各种将大模型作为操作系统或引入操作系统的想法进而又出现了各种场景下的 AI OS。
不管是手机还是全新的 AI 终端操作系统都是贯穿其中的灵魂如今手机厂商的“AI OS”角逐也正在上演。苹果在 WWDC 上宣布了“Apple Intelligence”为 iPhone、Mac 等设备提供一系列 AI 功能。随着苹果正式进军“AI 战场”生成式能力加持的 AI 手机显然有加速发展的趋势。
实际上国内 AI 手机起风更早vivo 去年发布了自研 AI 大模型矩阵“蓝心大模型”以及面向通用人工智能时代自主研发的蓝河操作系统 BlueOS。BlueOS 的系统架构选择了用 Rust 语言编写减少安全漏洞并引入大模型的能力支持复杂的意图识别和声音、图片、手势等多模态交互方式还并为开发者提供了自动编码等应用开发新范式。
大模型会给操作系统带来什么变化7 月 27 日vivo 在北京举办了首场蓝河操作系统技术沙龙我们在会后也邀请到了 vivo 技术规划专家袁东参加 InfoQ 的“极客有约”直播为我们详细解读了蓝河操作系统的设计理念和技术细节以下是采访整理。
大模型时代我们到底需要
一个什么样的操作系统
InfoQ最近一两年我们有了各种关于大模型操作系统的说法举例来说传统意义上的 OS、AI-powerd OS还有 Andrej Karpathy 提出的 AIOS/LLM OS 等各种定义。与传统操作系统相比 AI-powerd OS 和 AIOS 各呈现出哪些新的架构特征蓝河操作系统比较接近哪一种
袁东 从最近大模型代表的 GenAI 的火爆到最近 WWDC 和 Google IO 对公众越来越多的披露从业者意识到每天我们朝夕相处的操作系统在这个时代将会有非常大的革新。
目前业界对 AI OS 或者 AI-powered OS 没有明确的概念或者界限但可以确定的是技术架构层面端侧模型原生入驻操作系统提供系统级别的智能能力这将在人机交互、技术架构和生态方面会有很大影响。
在技术架构方面端侧模型原生入驻操作系统提供系统级别的智能生成能力。
蓝河操作系统原生集成蓝心大模型意味着 App 可以基于大模型进行内容构建后续随着 AI 系统的进一步强化除了架构的革新外会有更多的符合 AI 时代的特性推出。例如普通人可以利用系统创造出符合自己风格的内容。 InfoQ大模型热了后“围绕大模型重建操作系统”就成了一个热门的话题可能大家一开始希望大模型更具颠覆性希望能给底层也带来革命。这让我想起了不久前 Rabbit R1 翻车事件我认为其中一个关键原因是它的宣传策略。Rabbit R1 宣称其操作系统与之前的安卓系统不同它是一个全新的系统能够运行大模型。这种宣传可能给消费者带来了误解或过高的期望因为实际上它可能并没有达到所宣称的创新水平。那么您认为大模型时代我们是否有必要重建一个跟安卓不同的操作系统另外您认为大模型到来后对操作系统的发展产生了什么样的影响
袁东Rabbit R1、Ai pin 等在我看来是行业对于 AI 时代大胆的尝试希望探索出更适合 AI 时代的消费电子产品。目前来看手机依然是最重要AI 受益最多的个人产品之一。操作系统在 AI 时代需要明显的升级借助 AI 智慧化提升用户体验。
我认为操作系统会因为大模型在人机交互、架构、生态三个方面会有很大影响与改变。大模型产的智能涌现类比移动互联网之于手机。 操作系统会围绕着交互范式、生态范式的改变相应的做出很多调整。例如为了打造个性化的系统需要尽可能获取用户关乎自身的数据相应的会有系统级别的方式比如通过系统 App用户操作来获取这些私人数据同时基于这些来给出更贴近用户的行动建议。
交互范式的变化意味着服务类 App-Agent 之间的关系与形态慢慢发生变化。Agent 成为一个系统级别的超级 App随之而来的是 生态发生变化。
架构方面AI 大模型入驻操作系统其提供了智能的能力除了自身生成的内容要保证安全同时我们 需要在操作系统中原生地集成安全检测机制以防止用户遭受不必要的损失。 InfoQ在面向大模型的发展过程中操作系统面临的挑战和机遇是什么 袁东
从用户角度来看需要考虑如何设计好交互入口智能助手 即交互方式多模态智能化交互 用户的意图理解用户主动发起 - 系统主动发起对用户意图的理解 用户需求拆分后的任务分发系统级 App 的 AI 升级 到 第三方 App 都可以被智能调度。
从开发者生态角度来看需要考虑如何建造一个共赢的 AI 时代的开发者生态。AI 时代新的 AI 生态架构策略即围绕智能助手展开的智能生态 三方程序向系统级别的智能助手提供 App 的能力描述、App 的应用数据 这类改变类比于 2008 年App Store 的提出再次改变了 App 的分发策略与商业策略。
从架构角度来看 软件系统架构持续迭代 AI 系统的设计 硬件架构个人觉得不同时代的硬件也会有相应的革新图形的兴盛带动了 GPU 的产生神经网络的计算如果越来越重要 NPU 的发展也会有很大需求。
从原生 AI 硬件角度来看 人类的五感——听觉、视觉、味觉、触觉和嗅觉——是我们与自然界交互的主要方式。在这些感官中视觉和听觉是获取信息的主要途径。随着 AI 技术的发展未来可能会出现原生的 AI 硬件这些硬件将根据新的交互逻辑和形态进行设计。 AI大模型学习路线汇总 大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈
第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。 学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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