基礎(chǔ)模型與系統(tǒng)架構(gòu)

精心設(shè)計(jì)

85%的受訪企業(yè)指出，架構(gòu)和部署是影響性能和成本的主要因素。

當(dāng)今的AI體驗(yàn)離不開經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的平臺(tái)，這些平臺(tái)將大語(yǔ)言模型 (LLM) 與直觀的用戶界面相結(jié)合，幫助增強(qiáng)人類的能力。在考慮成本、硬件資源、延遲、安全性和可信度等限制因素的同時(shí)，工程師們正在塑造這些系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的運(yùn)行方式和擴(kuò)展能力。

ChatGPT（OpenAI）、Gemini（谷歌）、Copilot（微軟）

對(duì)話式AI：LLM界面

2025年，超過(guò)50%的美國(guó)成年人表示至少用過(guò)一次基于LLM的AI工具。

對(duì)話式LLM能夠通過(guò)自然語(yǔ)言界面和用戶進(jìn)行交互，從而協(xié)助完成各項(xiàng)任務(wù)。工程師將搜索、摘要、翻譯和對(duì)話等功能整合到消費(fèi)級(jí)和企業(yè)級(jí)工作流程中，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)的協(xié)作成果。

語(yǔ)音 + LLM混合處理（如Alexa、Siri、Google助理）

語(yǔ)音與助手系統(tǒng)

近50%的美國(guó)家庭使用語(yǔ)音助手平臺(tái)。

基于AI的語(yǔ)音助手結(jié)合了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)與LLM，支持跨平臺(tái)、跨設(shè)備的實(shí)時(shí)無(wú)手交互。工程師對(duì)延遲、隱私、設(shè)備端處理和云服務(wù)依賴性等因素進(jìn)行取舍，致力于打造能夠預(yù)判用戶需求、將用戶輸入高效轉(zhuǎn)化為預(yù)期結(jié)果的AI助手。

Gemini（多模態(tài)）、Claude（推理）、Perplexity（研究）

多模態(tài)與上下文推理

在結(jié)合文本與圖像的推理基準(zhǔn)測(cè)試中，多模態(tài)AI模型的表現(xiàn)比單模態(tài)基線模型高出約15%至25%。

多模態(tài)AI模型結(jié)合了龐大的知識(shí)庫(kù)以及對(duì)視覺和語(yǔ)言輸入的實(shí)時(shí)分析，從而實(shí)現(xiàn)上下文解讀。工程師針對(duì)上下文窗口大小、計(jì)算成本和任務(wù)復(fù)雜度對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

采用預(yù)測(cè)模型的邊緣計(jì)算與嵌入式系統(tǒng)（如可穿戴健康傳感器、智能戒指、健身追蹤器）

傳感器與健康感知AI

約40%的美國(guó)成年人使用配備健康傳感器的可穿戴設(shè)備。

在傳感器密集的環(huán)境中，AI通過(guò)融合可穿戴設(shè)備等本地推理技術(shù)，識(shí)別健康相關(guān)的模式，并向佩戴者提供分析結(jié)果。設(shè)計(jì)這些系統(tǒng)的工程師致力于在信號(hào)準(zhǔn)確性、安全閾值、數(shù)據(jù)隱私和易用性之間取得平衡。