Apple vyvíjí vlastní AI‑asistent pro iPhone, který dokáže spouštět aplikace místo uživatele

Apple vyvíjí vlastní AI‑asistent pro iPhone, který dokáže spouštět aplikace místo uživatele

43 hardware

Apple vyvíjí kompaktní lokální AI agenta pro práci s uživatelskými rozhraními

Apple pracuje na novém algoritmu – Ferret‑UI Lite, který je schopen „rozumět“ rozhraním aplikací a interagovat s nimi jménem uživatele, přičemž vše probíhá přímo na zařízení. Model má 3 miliardy parametrů a v testech ukazuje výsledky srovnatelné nebo dokonce převyšující větší modely až 24krát větší.

Původ projektu
V prosinci 2023 tým devíti výzkumníků publikoval práci FERRET: Refer and Ground Anything Anywhere at Any Granularity. V ní byl představen multimodální jazykový model, který se učí na různých typech dat a umí spojovat textové popisy s konkrétními částmi obrázku.

Od té doby Apple rozšířil rodinu Ferret‑modelů:

ModelÚčel
Ferretv2Vylepšený základní model
Ferret‑UISpecializovaný MLLM pro mobilní rozhraní
Ferret‑UI 2Podpora více platforem a vyššího rozlišení

Ferret‑UI konkrétně řeší jeden z problémů současných multimodálních velkých jazykových modelů (MLLM): špatně rozpoznávají UI prvky. Model přidává „libovolné rozlišení“ nad Ferret, zvyšuje detailnost obrázků a využívá vylepšené vizuální rysy.

Nové úspěchy
Nedávno Apple představila dvě další verze:

1. Ferret‑UI Lite – lehký model s 3 miliardami parametrů, optimalizovaný pro lokální běh na mobilních zařízeních.
2. Ferret‑UI 2 – rozšířená verze podporující více platforem a vyšší rozlišení screenshotů.

Hlavní rozdíl Ferret‑UI Lite od velkých serverových modelů: zachovává konkurenceschopnost při výrazně nižších výpočetních požadavcích.

Proč je to důležité
Většina existujících GUI agentů je založena na obrovských základních modelech, protože jejich silné schopnosti uvažování a plánování umožňují dosahovat vynikajících výsledků při navigaci grafickými rozhraními. Tyto modely však jsou příliš těžké pro provádění přímo na zařízení.

Ferret‑UI Lite řeší tento úkol kombinací:

- Mnoho klíčových komponent a myšlenek z tréninku menších LLM;
- Reálných a syntetických dat z různých oblastí GUI;
- Technik dynamického ořezávání a optimalizace kvality segmentace rozhraní;
- Kontrolovaného jemného ladění a učení s posilováním.

Výsledkem je model, který je prakticky roven nebo dokonce převyšuje větší konkurenční GUI agenty v úlohách nízkoúrovňového spojování s UI prvky, porozumění tomu, co se na obrazovce děje, vícestupňovému plánování a sebepoznání.

Komentáře (0)

Podělte se o svůj názor — prosím, buďte slušní a držte se tématu.

Zatím žádné komentáře. Zanechte komentář a podělte se o svůj názor!

Chcete-li zanechat komentář, přihlaste se.

Přihlaste se pro komentování