Google AI Edge画廊：直接在智能手机上的离线KI

AI的下一个时代：智能手机作为离线专家

Google AI Edge画廊代表了通过使强大的生成AI模型在Android设备上完全离线的移动人工智能开发中的重要一步。该实验应用程序表明，现代智能手机如何成为独立的AI电源房屋，这些功率可以管理复杂的任务，例如文本转录，图像生成和对话，而无需互联网连接。该应用程序从拥抱面孔和Google自己的Gemma模型中集成了高级语音模型，这意味着用户可以在其设备上本地体验各种AI功能。由于离线功能，Google解决了基于云的AI计算的核心挑战，特别是数据保护问题和对Internet连接的依赖性。

Google AI边缘画廊的基础和概念

device-ki的实验平台

Google AI Edge画廊是作为实验性Alpha版本开发的，代表了设备艺术智能的创新平台。该应用程序使用户可以在加载相应的模型的情况下直接在其Android设备上直接在其Android设备上执行最新的生成AI模型。该实现说明了Google对边缘计算和AI处理过程的权力下放的战略关注。

作为开发人员和最终用户的交互式游乐场，该应用程序通过为使用LLM推理API提供各种任务的实践示例而同样采取行动。得益于Apache 2.0许可下的开源性质，开发人员可以在不限制的情况下研究源代码并将应用程序用于商业或其他目的。画廊的实验性质显示了Google在移动AI技术领域的创新承诺，并测试了本地AI处理的新方法。

技术架构和模型集成

Google AI Edge画廊的技术基础是基于专门为移动设备执行的垃圾式模型的集成。该应用程序支持各种模型类型，包括Google自己的Gemma 3N型号以及来自拥抱Face Litert社区的各种型号。这些模型通过高级优化技术（例如量化以进行有效执行）来适应移动硬件。

该应用程序还使用户能够导入和测试自己的用户定义的“ .task”型号，该模型为专用用例提供了显着的灵活性。提供了实时性能基准测试，显示出重要的指标，例如第一个令牌（TTFT），解码速度和延迟。这些技术功能得到了Google AI Edge平台的支持，该平台提供了具有灵活框架，交钥匙解决方案和硬件加速器的完整AI-EDGE堆栈解决方案。

离线AI应用程序的核心功能

文字处理和返工

Google AI Edge画廊的提示实验室代表了文字处理的中心功能之一，并使用户能够执行各种基于文本的AI任务。用户可以总结文本，重写，生成代码或使用免费形状输入请求在一轮中探索不同的LLM应用程序。该应用程序提供了几个任务和可配置的设置，以精细协调模型的输出。

特别值得注意的是智能文本转录的能力，在其中用户插入大型文本块并选择不同的写作样式，包括正式，认真，企业家和其他音调。该功能大大扩展了从专业沟通到创意文本设计的实际用途。这些文本处理功能的离线性质可确保对敏感数据的保护，因为不得将信息传输到外部服务器。

基于图像的AI相互作用

BILD问题功能（询问图像）使用户可以上传图像并提出问题，他们可以接收说明，解决问题或识别对象。这种多模式的Ki能力证明了综合模型在视觉内容的处理和解释中的先进技能。例如，用户可以拍摄餐厅账单的照片，并询问如果您只订购饮料和比萨饼，则必须支付多少费用。

该应用程序支持各种类型的基于图像的查询，从简单的对象身份到更复杂的问题解决任务。一个实际的例子是，可以拍摄数学问题并要求解决方案的可能性，这强调了集成计算机视觉功能的多功能性。 Camerax的集成可以在应用程序内进行直接的图像吸收，从而增加用户友好性并降低与GPU间相关的应用程序崩溃的可能性。

会话AI和聊天功能

AI聊天区域使用户能够与集成的AI模型进行多阶段对话。该功能超出了简单的问题 - 答案交互，并启用上下文对话，其中模型在对话中考虑了以前的消息。聊天界面已通过各种UX改进进行了优化，包括针对较小屏幕的改进文本格式以及在聊天信息订阅者标签中显示加速器名称。

对话技能得到了针对不同应用程序优化的各种Gemma模型的集成支持。该应用程序使用户能够在不同的模型之间切换并实时比较其性能，这对开发人员和AI爱好者特别感兴趣。聊天功能的离线性质可确保私人对话完全保留在设备上，从而提供了重要的数据保护优势。

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实际应用程序和使用方案

专业和创意应用

Google AI Edge画廊开设了许多专业应用程序，范围从创建社交媒体贡献的动态图形到开发视频游戏或VR环境的虚拟房间。创意专家可以使用该应用程序为数字媒体和印刷媒体生成艺术插图，从而使本地处理可以快速迭代和实验。以各种编程语言生成代码的机会也使该应用程序对需要快速原型解决方案的软件开发人员有吸引力。

在教育环境中的应用程序尤其值得注意，用户可以在其中拍摄数学问题并获取解决方案步骤。这种功能扩大了学习的传统局限性，并为自我指导的学习和解决问题提供了新的机会。该应用程序对于互联网连接有限的环境（例如在农村地区或旅行期间）的环境中的脱机供应量特别有价值。

数据保护和安全优势

Google AI边缘画廊的重要优势在于由本地处理产生的固有数据保护和安全优势。用户可以处理敏感的数据，而不必担心传输到遥远的数据中心，这与具有高数据保护要求的公司和私人个人特别相关。该属性解决了对数据主权和AI应用程序中个人信息的保护的日益关注。

该应用程序还展示了无需Wi-Fi或手机访问环境中AI应用程序的可能性，该应用程序在偏远地区或关键基础架构中打开了新的应用领域。本地处理也大大降低了延迟，因为不需要网络通信，这会导致更快的用户体验。 Google AI Edge画廊将这些优势定位为新一代数据保护友好的AI应用程序的先驱。

技术性能和设备要求

性能基准和优化

Google AI Edge画廊集成了全面的实时性能基准，这些基准显示了重要的指标，例如第一个令牌（TTFT），解码速度和不同模型的延迟。这些基准测试使用户和开发人员能够评估不同模型在其特定硬件上的性能，并就模型选择做出良好的决策。 Google警告说，模型的实际性能可能会根据所使用的设备而有所不同，具有更强的硬件配置的现代设备更快地进行了模型。

模型的大小对性能有重大影响，与较小的型号相比，较大的模型可能需要更长的时间来管理与基于图像的查询有关的任务。该应用程序实现了各种优化策略，包括使用硬件加速器（例如GPU和NPU）来最大化处理速度。基础的Google AI Edge平台使这些技术优化成为可能，该平台为Edge Ki应用程序提供了完整的基础架构。

模型管理和更新

该应用程序提供了强大的模型管理功能，使用户能够从拥抱面前发现，下载和实验模型。下载过程通过无声前景通知进行了优化，以减少下载工人结束的可能性。该应用程序将邀请的模型允许列表保存在本地文件中，以便如果无法从Internet加载允许列表，也可以读取它。

特别值得注意的是能够导入和测试您自己的“ .task”模型，该模型为开发人员提供了极大的灵活性，可为专业应用程序提供极大的灵活性。该应用支持各种模型类型和尺寸，因此在模型允许列表中确定了基于“加速器”字段的顺序的标准配置。这些功能使最终用户和开发人员都可以适应其特定要求和硬件功能。

分散的AI解决方案：用于数据保护友好的AI的边缘计算新方法的未来

当前的可用性和平台支持

Google AI Edge Gallery目前可作为Android设备的实验Alpha版本提供，并在不久的将来等待iOS版本。该应用程序可以从GITHUB存储库中下载，因为它是在Apache 2.0许可下以开源项目发布的。这种可用性使开发人员和人工智能爱好者能够为自己的项目学习，修改，修改和调整应用程序。

Google积极邀请开发人员社区对Google AI Edge Gallery的用户体验进行反馈，该画廊强调了该项目的协作性质。该应用程序的实验性质表明，Google测试了用于移动AI应用程序的各种方法，并将调查结果用于未来的产品决策。与更广泛的Google AI Edge平台集成，建议可以将这些技术集成到其他Google产品和服务中。

对AI行业的影响

Google AI Edge画廊的引入标志着AI行业的重要趋势，旨在分散数据保护的AI解决方案。这一发展与对数据保护以及对基于云的AI服务的依赖的担忧越来越吻合。该应用程序表明，现代智能手机已经具有在本地执行复杂的AI任务的计算能力，从而为创新的移动应用程序开辟了新的可能性。

Google AI Edge画廊中所证明的技术进步可能会对从教育到医疗保健再到公司沟通的各个行业产生巨大影响。在互联网基础架构有限的市场中，完全使用AI功能的可能性尤其重要。 Google将这些发展定位为Edge-KI领域的领先创新者，并可以鼓励其他技术公司开发类似的解决方案。

开创性技术：新时代的分散AI

Google AI Edge画廊是移动人工智能发展的重要里程碑，并令人印象深刻地证明了内设备-KI解决方案的潜力。通过启用复杂的AI任务，例如文本转录，图像分析和对话，该应用程序解决了当前AI景观的核心挑战，特别是数据保护问题和基础架构依赖性。应用程序的实验性质及其开源可用性促进了开发人员社区中的创新与合作，同时又是未来AI产品策略的测试平台。

该应用程序的技术功能，从各种拥抱面部模型到广泛的性能基准，都显示了基础边缘AI技术的成熟度。多功能应用程序从专业的工作流程到创意项目扩展到教育应用程序，从而使离线功能在资源有限的环境中实现了新的应用程序方案。作为新一代数据保护友好的AI应用程序的先驱，Google AI Edge画廊可能会为移动AI技术的未来开发开发，并为更加分散和以用户为导向的AI景观铺平了道路。

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