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AI技术进步迅猛，小米公司以独创的大模型概念开辟了新的领域。经过升级的小爱同学所采用的生成式大模型测试，吸引了众多关注。展望未来，端侧AI领域的潜力备受瞩目。

重大技术革命

今年，AI大模型技术成为推动行业变革的关键力量。四月份，小米迅速集结了一批专家团队，致力于AI大模型的研究。他们迅速将研究成效融入小爱同学。这一迅速行动体现了小米对科技潮流的敏锐把握和高效实施能力。短短几个月，AI大模型在智能语音助手领域实现了成功应用，为未来发展打下了坚实基础。

独特思路选择

小米在打造大型模型时，采取了一种特别的方法，着重于使模型更加轻巧并便于本地安装。通常，大型模型需要处理海量数据，这往往引发隐私担忧，而且计算成本也相当高。这些模型的参数数量极其庞大，从数十亿到数万亿都有，使得训练成本变得极其高昂。小米敏锐地捕捉到了这些问题，并决定探索新的解决途径，以应对这些挑战。

数据隐私痛点

训练大型模型需依托海量数据，这无疑引发了关于隐私安全的顾虑。在数据收集与处理阶段，用户资料有泄露的可能。此外，对计算资源的高要求也使得使用费用大幅上升。针对这一挑战，小米选择了轻量级本地部署方案，力求克服难题。该方案既保障了用户隐私，又显著减少了开支。

技术积累成果

在闲谈中，小米凭借小爱同学超过1.15亿的月活跃用户量，成功推出了一个拥有28亿参数的对话系统。这项成就在业内享有较高声誉。在此过程中，小米积累了宝贵的多卡分布式训练经验，为今后大规模语言模型的训练奠定了坚实根基。该系统在实际运用中得到了验证，有效增强了用户的交流感受。

端侧部署优势

将大型模型的部分功能安置在设备中，能更有效地保护用户隐私，并且能提供个性化的本地服务。软硬件的结合让大型模型与小米系统紧密结合，用户不仅能够确保数据安全，还能体验到增强的工作效率。此外，设备端的部署减少了网络依赖，加快了系统的响应速度。

未来发展方向

小米打算增大其模型范围，重点研究终端与云端结合、多种模式结合的解决途径。这些途径将涉猎众多业务范畴，增强小爱同学对用户指令的理解力，同时提高智能家居对指令的辨认精确度，最终为用户带来更加贴心的智能服务体验。《2023年全球5G标准必要专利及提案研究报告》指出，小米成功跻身全球前十，产品品质上乘。

你认为小米使用的这种简化并本地部署的大规模模型技术，能否在众多选项中独树一帜？不妨在评论区谈谈你的观点。另外，别忘了给我们点个赞，还有把这个文章分享给更多人！

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