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A Apple teria integrado o Gemini, do Google, para aprimorar a IA no dispositivo por meio da destilação
A Apple obteve agora oficialmente acesso amplo ao modelo Gemini do Google, com planos de acelerar o desenvolvimento de sua própria inteligência artificial leve e integrada ao dispositivo, utilizando técnicas avançadas de destilação de dados.
Relatórios indicam que a Apple tem acesso total ao modelo Gemini dentro de seus próprios data centers. O cerne dessa estratégia é usar as respostas de alta qualidade e as cadeias de raciocínio detalhadas do Gemini como dados de treinamento para “instruir” os modelos menores desenvolvidos internamente pela Apple. Esse método de “destilação de modelos”, em que um modelo grande orienta o treinamento de um modelo compacto, permite que a versão menor mantenha a eficiência computacional ao mesmo tempo em que alcança capacidades de raciocínio lógico comparáveis às dos modelos grandes de ponta.
Embora o Gemini tenha sido inicialmente criado para chatbots e aplicativos corporativos, diferindo em alguns aspectos dos planos de integração profunda da Apple para a Siri, essa parceria resolve de forma crucial a falta de acesso anterior da Apple a dados sintéticos de alta qualidade. A Apple continua sua própria pesquisa em paralelo; sua equipe Apple Foundation Models está, simultaneamente, avançando no desenvolvimento de modelos fundamentais essenciais. Espera-se que os recursos de IA que incorporam essa tecnologia de destilação sejam lançados na próxima Conferência Mundial de Desenvolvedores (WWDC) da Apple, em junho.
Essa colaboração sinaliza uma mudança no setor de IA, passando de uma competição pura em poder de computação bruto para um foco maior em estratégias de treinamento eficientes. Ao efetivamente “pagar por dados” para absorver as capacidades de um modelo líder, a Apple está fortalecendo sua vantagem na computação no dispositivo. Isso reflete a dinâmica em curso entre grandes modelos de uso geral e IA privada e específica para dispositivos entre os gigantes da tecnologia e sugere que os dispositivos futuros possuirão habilidades de raciocínio local e de tratamento de tarefas complexas significativamente mais fortes, acelerando ainda mais a adoção generalizada da IA.
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