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Siri AI impulsada por el modelo Gemini, pero no Gemini, ¿qué significa eso?

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Sabemos que Siri AI y otras funciones de inteligencia de Apple funcionan con los modelos Gemini de Google, pero Apple se ha esforzado en señalar que no es lo mismo que ejecutar Gemini en el iPhone.

Si bien todavía hay algunas incógnitas, está surgiendo una imagen más clara de lo que significa exactamente todo esto…

Siri no es el asistente AI Gemini

Usar el término Géminis para describir cosas bastante distintas, Google no ayudó precisamente.

Gemini es el nombre de una serie de modelos de IA de Google, mientras que Gemini Assistant es el nombre del equivalente de Siri en Android. Sin embargo, Google a menudo ha abandonado la parte de “asistente”, utilizando Gemini para referirse simplemente al asistente inteligente.

Sin embargo, una cosa está clara: aunque ambos asistentes utilizan el modelo Gemini, son completamente diferentes. Siri es IA No Sólo una versión rebautizada de Gemini Assistant.

Los modelos de Apple funcionan con Gemini

Apple habla de su propio modelo.

En el corazón de esta arquitectura se encuentra nuestro Apple Foundation Model (AFM) de tercera generación, una familia de cinco modelos básicos.

Sin embargo, esta frase continúa:

…hecho a medida en colaboración con Google.

Pero está personalizado para Apple.

Macmundo jason cruz Al analizar lo que Apple ha dicho y lo que no ha dicho, se concluye que cuatro de los cinco modelos son versiones personalizadas de Gemini que se ejecutan en el silicio de Apple, mientras que el quinto, y el más sofisticado, es esencialmente el modelo estándar de Google que ejecuta Google Server. pero Quizás usando un conjunto diferente de datos de entrenamiento.

Siri AI no extrae información de la búsqueda web ni del gráfico de conocimiento de Google; Utiliza el suyo. Sin embargo, Federighi no afirma que los modelos de Apple no estén basados ​​en el código Gemini. De hecho, afirma claramente que los cuatro modelos que Apple está construyendo para ejecutar en Silicon están “entrenados utilizando datos patentados con aprendizaje reforzado y refinados utilizando la salida de los modelos Gemini Frontier”. Quizás el modelo más grande se entrene utilizando datos propiedad de Google y Apple.

Entonces, ¿qué significa eso? Parece que Apple comenzó con los modelos básicos de Gemini, los optimizó para el silicio y el tamaño del modelo que Apple necesitaba y los volvió a entrenar con sus propios datos, pesos y parámetros.

¿Qué significa esto para la privacidad del usuario de Apple?

Dos de los cuatro modelos funcionan con el dispositivo. Esto significa que ningún dato sale nunca de su dispositivo y, por lo tanto, se garantiza una privacidad total.

Los dos últimos funcionan con chips Apple Silicon en los servidores privados de computación en la nube (PCC) de la compañía. Apple ha diseñado la arquitectura de tal manera que no se guarda ni se revela absolutamente ningún dato a Apple o Google, y este hecho es verificable de forma independiente por investigadores de seguridad. En otras palabras, no es necesario creer lo que dice Apple: cualquier experto cualificado puede comprobarlo por sí mismo.

El modelo más potente se ejecuta en los servidores de Google. Sin embargo, estos son servidores dedicados para uso de Apple, y aunque se utilizan GPU de Nvidia en lugar del silicio de Apple, la compañía dice que la arquitectura PCC aún se aplica. Un blog de seguridad de Apple dice que se aplica exactamente la misma protección.

Nuestros requisitos principales de PCC siguen siendo exactamente los mismos: computación sin estado, garantías ejecutables, sin acceso privilegiado al tiempo de ejecución, no trazabilidad y transparencia verificable.

PCC en los servidores de Google no es lo mismo que PCC en los servidores de Apple, pero la empresa parece confiar en que es igual de seguro.

En mi opinión, esta es un área en la que efectivamente tenemos que confiar en que la implementación de las políticas del PCC funcione tan bien como los propios servidores de Apple. Con esto no quiero decir que Apple nos vaya a joder, pero este es un territorio inexplorado, por lo que puede haber vulnerabilidades que la compañía aún no ha descubierto.

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