量子位
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终端侧生成式AI下一步将如何演进？
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
生成式AI正在发展并融入人们生活，提供增强体验和提高生产力。趋势包括扩展到更多模态和用例，提升能力和KPI。高通推进边缘平台技术，如知识蒸馏和量化。探索多模态大模型能力和实时处理直播视频流和动态交互。高通端到端系统推动边缘侧生成式AI创新。
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关键要点
- 生成式AI正在快速发展，融入日常生活，提升用户体验和生产力。
- Transformer架构的扩展使生成式AI能力提升，应用于多个领域。
- 生成式AI的能力在模态、用例、上下文窗口和个性化等方面持续增强。
- 边缘侧终端的生成式AI能力对于实现时延改善和隐私增强至关重要。
- 高通通过知识蒸馏、量化和异构计算等技术优化生成式AI模型。
- 量化技术能够在保持准确度的同时压缩大语言模型，提高性能。
- 高通正在开发高效的视频生成技术，以支持终端侧AI。
- 高通在多模态大模型的研究中取得进展，尤其是在实时视觉推理方面。
- 情景式多模态大模型能够实时处理直播视频流，实现动态交互。
- 高通的端到端系统理念推动边缘侧生成式AI的创新，期待AI生态系统的进一步发展。
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延伸问答
生成式AI如何提升用户体验和生产力？
生成式AI通过提供增强的体验和提高生产力，逐步融入人们的日常生活。
高通在生成式AI领域有哪些技术进展？
高通通过知识蒸馏、量化和异构计算等技术优化生成式AI模型，推动边缘平台技术的发展。
边缘侧生成式AI的优势是什么？
边缘侧生成式AI能够改善时延、增强隐私，并支持实时交互，适用于具身机器人等应用。
量化技术在生成式AI中的作用是什么？
量化技术能够在保持准确度的同时压缩大语言模型，提高性能，降低内存和功耗。
多模态大模型的研究进展如何？
高通在多模态大模型的研究中取得进展，特别是在实时视觉推理和动态交互方面。
未来生成式AI的发展趋势是什么？
未来生成式AI将继续扩展到更多模态和用例，提升能力和KPI，推动AI生态系统的发展。
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