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本周 AI 领域，苹果夺得了焦点。在库比蒂诺举行的全球开发者大会（WWDC）上，苹果发布了面向整个生态系统的生成式 AI 举措——Apple Intelligence。该功能为升级版 Siri、AI 生成表情符号及照片编辑工具等众多应用提供动力。
苹果承诺 Apple Intelligence 以安全为核心构建，并提供高度个性化体验。CEO 蒂姆·库克表示：“它必须了解你，并扎根于你的个人背景……这是‘个人智能’，也是苹果迈出的重大一步。”
Apple Intelligence 延续了苹果风格：将复杂技术隐藏在直观功能背后（库克未提及“大语言模型”）。但作为 AI 技术记者，我希望苹果能更透明地展示其模型训练实践。
苹果透露使用授权数据集和公共网络组合训练 AI 模型，出版商可选择退出未来训练。但对于作品是否被纳入初始训练数据，苹果并未回应。这种保密可能出于竞争或规避版权法律挑战的考量。法院尚未裁定供应商未经补偿使用公共数据训练是否属于“合理使用”。苹果隐含拥抱这一论点令人失望，这使其能在营销面纱下声称负责任，实则可能未经同意使用了创作者作品。遗憾的是，除非发生诉讼，否则短期内难有解释。
新闻
苹果的主要 AI 功能：整理了 WWDC 宣布的顶级 AI 功能，涵盖升级版 Siri 至与 OpenAI ChatGPT 的深度集成。
OpenAI 聘请高管：前 Nextdoor CEO Sarah Friar 出任 CFO；前 Instagram 和 Twitter 产品开发负责人 Kevin Weil 出任首席产品官。
Yahoo Mail 新增 AI 功能：雅虎更新了 Yahoo Mail，增加 AI 生成邮件摘要等功能。Google 近期也推出了类似付费功能。
存在争议的观点：卡内基梅隆大学研究发现，生成式 AI 模型在处理两极分化主题时并非一视同仁。
声音生成器：Stability AI 发布开源声音和歌曲生成模型，声称仅使用免版税录音训练。
本周研究论文
谷歌研究人员在官方 AI 博客发表论文，揭开了 Personal Health Large Language Model（PH-LLM）的神秘面纱。这是 Gemini 模型的微调版本，旨在通过读取可穿戴设备的心率和呼吸频率数据，提供改善睡眠和健身的建议。
在近 900 个美国受试者的案例测试中，PH-LLM 提供的睡眠建议与人类专家接近但略逊一筹。研究人员认为 PH-LLM 有助于为 Google Fit 等个人健康应用提供生理数据上下文，未来可能为相关应用带来新功能。
本周模型
苹果详细介绍了构成 Apple Intelligence 的端侧和云端生成式 AI 模型，但对具体能力揭示有限。解读如下：
端侧模型：包含 30 亿参数，体积小巧以支持 iPhone 15 Pro 等设备离线运行，规模与 Google Gemini Nano 相当。
服务器模型：规模更大且能力更强。端侧模型在基准测试中与 Phi-3-mini、Mistral 7B 等表现相当；服务器模型据称优于 GPT-3.5 Turbo。
苹果还表示这两款模型比同等规模模型更不易输出有害内容，但实际效果仍需亲自测试验证。
杂项
本周是 GPT-1 发布六周年。尽管深度学习面临瓶颈，但该领域进展惊人。GPT-1 耗时一个月训练 45 亿字节文本；而参数规模为其 1,500 倍的 GPT-3 仅用 34 天完成训练，展现了扩展性的威力。
GPT-1 的突破在于主要使用未标注数据进行训练，摆脱了对大量人工标注数据的依赖。虽然专家认为短期内难再现此类范式转变，但历史证明突破往往出人意料。