fi11实验室官网入口苹果为什么要用“小模型fi11实验室官网入口”？
苹果为什么要用“小模型fi11实验室官网入口”？
以光伏行业为例，据相关数据，晶体硅光伏组件中玻璃、铝和半导体材料比重可达92%，另外，还含1%左右的银等贵金属。若能全量回收，到2030年，可从废弃光伏组件中得到145万吨碳钢、110万吨玻璃、54万吨塑料、26万吨铝、17万吨铜、5万吨硅和550吨银。而薄膜光伏组件中含有的碲、铟、镓等稀贵金属，主要依赖国外进口。因此，其高效回收利用不仅具有巨大的经济效益，而且有利于减少相关资源的进口依赖，防范原材料供给风险。
来源fi11实验室官网入口：新智元 在WWDC2024上， 这是一款深度集成到iOS18、iPadOS18和macOSSequoia中的个人智能系统。 与其他科技大厂不同的是，「苹果牌」AI并没有奉行「越大越好」的宗旨。 相反，苹果的态度更加务实，优先考虑用户体验，更强调AI模型的定制化。 将生成式AI无缝融入操作系统，——从某种意义上来说，这是一种非常「苹果」的做法。 AppleIntelligence由多个功能强大的生成模型组成，这些模型专门用于用户的日常任务，可以即时适应用户当前的活动。 AppleIntelligence内置的基础模型针对用户体验进行了微调，例如编写和优化文本、摘要、确定通知的优先级、为对话创建有趣的图像，以及简化跨App的交互。 苹果倾向于利用设备端的小模型搞定这些事情，当然用户也可以选择使用ChatGPT等第三方的服务，但这时数据方面的责任就跟苹果没有关系了。 苹果着重介绍了其中两个模型：一个约30亿参数的设备端语言模型，以及一个更大的基于服务器的语言模型（可通过私有云计算在苹果服务器上运行）。 KeepSmall 苹果的基础模型是在AXLearn框架上训练的。 AXLearn是苹果在2023年发布的一个开源项目，它建立在JAX和XLA之上，使苹果能够在各种训练硬件和云平台上以高效率和可扩展性训练模型，包括TPU、云端和本地GPU。 苹果结合使用数据并行、张量并行、序列并行和完全分片数据并行（FSDP）来沿数据、模型和序列长度等多个维度扩展训练。 苹果使用网络爬虫AppleBot来收集公开可用的数据，——如果Web发布者不希望自己的内容被AppleIntelligence用于训练，苹果也提供了各种粒度的控制方案。 苹果表示，在训练基础模型时，从不使用用户的私人个人数据或用户交互，并且苹果应用过滤器来删除互联网上公开的个人身份信息（比如社会保险和信用卡号）。 除了过滤之外，苹果还通过数据提取、重复数据删除和基于模型的分类器的应用，以识别高质量的文档。 后处理 苹果在训练管道中使用混合数据策略，结合人工注释和合成数据，并执行彻底的数据管理和过滤程序。 苹果在后处理阶段开发了两种新颖的算法： 1.拒绝抽样微调算法（rejectionsamplingfine-tuningalgorithm）； 2.基于人类反馈的强化学习（RLHF）算法，采用镜像下降策略优化和留一法优势估计器（leave-one-outadvantageestimator）。 这两种算法可以显著提高模型的指令遵循质量。 除了确保生成模型具有强大功能外，苹果还使用了一系列创新技术在设备上和私有云上对其进行优化，以提高速度和效率。 设备端模型和服务器模型都使用分组查询注意力（grouped-query-attention），来优化其推理性能。 苹果使用共享的输入和输出词汇表，来降低内存需求和推理成本，保证了共享嵌入张量的映射没有重复。 设备端模型使用49K的词汇大小，而服务器模型使用100K的词汇大小。 对于设备端推理，苹果使用low-bitpalletization，来满足必要的内存、功耗和性能要求。 为了保持模型质量，苹果开发了一个使用LoRA适配器的新框架，混合使用2比特和4比特的配置策略（平均每个权重3.5比特），以实现与未压缩模型相同的精度。 此外，苹果还使用交互式模型延迟和功耗分析工具Talaria来更好地指导每个操作的比特率选择。 利用激活量化和嵌入量化，可以在苹果的神经引擎上实现高效的键值缓存（KVcache）更新。 通过上面的这些优化，iPhone15Pro能够达到约0.6毫秒的延迟，以及每秒30个token的生成速率。 适配器 苹果的基础模型针对用户的日常活动进行了微调，可以动态地专注于手头的任务。 做法是将小型神经网络作为模块（适配器，adapter），插入到预训练模型的各个层中，以实现针对特定任务的微调。 此外，苹果调整了注意力矩阵、注意力投影矩阵和前馈网络中的全连接层，以适应Transformer架构的的解码层。 通过仅微调适配器层，基本预训练模型的原始参数保持不变，从而保留模型的一般知识，同时又能支持特定任务。 AppleIntelligence包含一组广泛的适配器，这是扩展基础模型功能的有效方法。 苹果使用16位表示适配器参数的值，对于30亿个参数的设备模型，16级适配器的参数通常需要10兆字节。 适配器模型可以动态加载、临时缓存在内存中并进行交换，保证了操作系统的响应能力。 因为用户体验是最高优先级，所以在对模型进行基准测试时，苹果专注于人工评估。 摘要 苹果的训练数据基于从更大的服务器模型生成的合成摘要，并通过拒绝抽样策略进行过滤，仅保留高质量的摘要。 为了评估特定于产品的摘要，这里使用一组750个响应，针对每个用例进行了仔细抽样。 评估数据集涵盖了苹果的产品功能在生产中可能面临的各种输入，包括不同内容类型和长度的单个文档和堆叠文档的分层组合。 另外，评估摘要功能也要考虑到一些固有风险，比如，模型偶尔会忽略掉一些重要的细节。 根据评分者在五个维度上的打分，摘要被分类为好、中、差。 实验结果表明，与同类模型相比，带有适配器的模型可以生成更好的摘要。 并且在超过99%的针对性对抗性示例中，摘要适配器并没有放大敏感内容。 基础功能 对于设备端和服务器模型的一般功能，苹果利用一套全面的真实世界提示来评估通用模型的功能。 这些提示在不同的难度级别上各不相同，涵盖头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、提取、数学推理、开放式问答、重写、安全、总结和写作等主要类别。 将苹果的模型与开源模型（Phi-3、Gemma、Mistral、DBRX）和类似规模的商业模型（GPT-3.5-Turbo、GPT-4-Turbo）进行比较。 实验表明，与大多数竞品相比，苹果的模型更受人工评分师的青睐。 苹果的3B设备端模型性能优于Phi-3-mini、Mistral-7B和Gemma-7B等大型模型；而苹果的服务器模型也要优于DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B和GPT-3.5-Turbo，同时效率更高。 安全性 苹果使用一组不同的对抗性提示来测试模型在有害内容、敏感主题和事实性方面的表现。 测量每个模型的违规率，同样采用人工评估： 上图显示了在安全提示方面与竞品的PK。人工评分员发现苹果的回答更安全、更有帮助。 指令遵循 为了进一步评估模型，苹果还使用指令跟踪评估（IFEval）基准测试来比较同类模型的能力。 结果表明，苹果的设备端和服务器模型都比同等规模的开源和商业模型更好地遵循详细说明。 最后是根据内部总结和作文基准评估模型的写作能力，包括各种写作说明，这些结果不涉及用于特定功能的适配器。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:冯兴国
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今年1月5日，公司公告称，收到中国证监会下发的《立案告知书》（编号：证监立案字0142023001号），因公司涉嫌信息披露违法违规，中国证监会决定对公司立案。。
此外，该公司截至今年一季度末合同负债达到13.33亿元，较去年同期的8.36亿元增长近六成。随着未来订单交付，上述合同负债也将逐步转化为营收，体现在华海清科报表之中。
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这一产品直接撑起了诺和诺德的业绩面。根据财报，诺和诺德2023年一季度营收533.67亿丹麦克朗（约77亿美元），同比增长27%，净利润198.14亿丹麦克朗（约29.3亿美元），同比增长39%。其中，糖尿病和肥胖业务收入488亿丹麦克朗（约72.12亿美元），同比增长33%，司美格鲁肽三个剂型合计贡献了285.59亿丹麦克朗（约42.23亿美元），占总营收的53%。
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2023年2月8日-2月14日，公司实施了配股网上认购缴款工作。此次配股完成后，公司股本由420,000,000股变更为457,565,767股。因刘翔未参与配股，持股数量不变，持股比例被动摊薄0.70%，持股比例降低为7.85%。
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从具体的操作流程来看，消费者用其银行的信用卡扫描聚合收款码进行支付，商家可以通过银行的补贴获得足额资金。但在这一过程中，银行发现一商户两天内交易717笔，而且每一笔都是刚刚好100元，存在恶意套利的嫌疑。
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风险提示：宏观经济增速下行；政策落地不及预期等。
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公司于2023年6月1日召开第三届董事会第二次会议及第三届监事会第二次会议，审议通过了《关于终止重大资产购买事项的议案》的议案，同意公司终止重大资产购买事项。
摩根士丹利通过比较1885年后利用电力、2007年后利用互联网和2022年后利用人工智能的行业，自其各自的“iPhone时刻”以来的采用曲线（即新技术被大规模实际应用所需的时间）。
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据外媒，至少有100家客户已经支付了微软Office365高达10万美元一年的固定费用，用于向1000名订阅用户提供服务。这意味着与原版企业订阅相比，这100家客户为自动化任务额外支付了40%的费用，用于让AI在Word文档中编写文本和创建PowerPoint幻灯片等。我们认为，以微软为代表的海外办公软件龙头此次产品提价，意味着办公软件商业模式不断突破。
风险提示：1、公司自主业务盈利能力下滑；2、深蓝、阿维塔等新能源车型销量可能不达预期；3、合资板块可能持续下滑。
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据李梅介绍，现在挂牌量多，一定程度上说明房屋持有者短期内不看好二手房市场走势。目前的行情是成交量小、挂牌量大、价格滞涨或微跌。如果挂牌量继续增加，很有可能导致较大范围内的降价。“因为中介不会看着大批房源卖不动，肯定会主动跟卖房客户讲价，让客户降价好快速出售。北京二手房一般是谈一批卖一批，再上一批。现阶段是挂牌量集中上来了，诚心卖房的不太多，还需要时间消化。”李梅说。
5月30日晚间，ST世茂控股股东峰盈国际或其一致行动人上海伯拉便抛出增持计划，拟通过上交所集中竞价交易系统增持公司股票，拟增持金额不低于1亿元（含），且不超过2亿元（含），增持价格不高于1.3元/股。
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