

Opplines Apple планирует улучшить модели искусственного интеллекта с помощью анализа частных пользовательских данных
17 апреля 2025 г.
RalphEvans
10

В ответ на отзывы относительно менее звездных производительности продуктов ИИ, особенно в сфере резюме уведомлений, Apple недавно поделилась тем, как она улучшает свои модели ИИ. Технический гигант фокусируется на улучшении этих моделей путем анализа пользовательских данных в зависимости от конфиденциальности, используя то, что они называют синтетическими данными.
Стратегия Apple включает в себя технику, известную как «дифференциальная конфиденциальность». Вот как это работает: они начинаются с создания синтетических данных, которые, по сути, представляют собой информацию, предназначенную для того, чтобы выглядеть и вести себя как реальные пользовательские данные, но без какого-либо реального пользовательского контента. Эти синтетические данные используются для тестирования и уточнения их моделей ИИ. Затем Apple обращается к пользователям, которые согласились поделиться аналитикой устройств, отправляя им фрагменты этих синтетических данных. Устройства пользователей сравнивают эти данные со своими реальными электронными письмами, чтобы увидеть, насколько хорошо работают модели искусственного интеллекта, и эта обратная связь помогает Apple тонко настроить свои системы.
Как используются синтетические данные
Согласно Apple, «синтетические данные создаются для имитации формата и важных свойств пользовательских данных, но не содержат какого-либо фактического сгенерированного пользователем контентом». Чтобы создать реалистичный набор синтетических электронных писем, они генерируют большую коллекцию синтетических сообщений, охватывающих различные темы. Из них они получают то, что они называют «внедрением» - представлением, которое отражает основные аспекты сообщения, такие как язык, тема и длина.
Эти встраивания затем отправляются в избранную группу пользовательских устройств, которые выбрали аналитику устройства. Эти устройства сравнивают встраивания с реальными электронными письмами, чтобы определить их точность, предоставляя Apple ценную информацию для улучшения их моделей ИИ.
Приложения синтетических данных
В настоящее время Apple использует этот подход для улучшения своих моделей Genmoji. Заглядывая в будущее, они планируют применять синтетические данные для улучшения других функций, таких как изображение Playground, Image Wand, создание воспоминаний, инструменты для написания и визуальный интеллект. Кроме того, Apple намеревается использовать синтетические данные для уточнения сводков электронной почты для пользователей, которые предпочитают обмен аналитикой устройств.
Этот метод не только помогает Apple улучшить свои предложения ИИ, но и делает это таким образом, что уважает конфиденциальность пользователей, гарантируя, что личные данные остаются именно это - личностным.
Связанная статья
關於AI基準測試的辯論已達到神奇寶貝
即使是神奇寶貝的摯愛世界也不能免疫AI基準的戲劇。最近在X上的病毒帖子引起了轟動,聲稱Google的最新雙子座模特在經典的Pokémon視頻遊戲三部曲中超過了Anthropic的領先Claude模型。根據帖子,雙子座
Wikipedia正在為AI開發人員提供數據以抵禦機器人刮板
Wikipedia通過Wikimedia Foundation管理AI數據刮擦Wikipedia的新策略正在採取積極的步驟來管理AI數據刮擦對服務器的影響。週三,他們宣布與Kaggle合作,Kaggle是一個由Google擁有的平台,致力於數據科學和
Комментарии (20)
JoeWalker
18 апреля 2025 г., 23:13:05 GMT
Apple's move to enhance AI models with private data analysis is a smart play! It's about time they stepped up their game, especially with those notification summaries. Just hope they keep our data safe, you know? 🔒👀
0
RalphJohnson
18 апреля 2025 г., 16:38:18 GMT
アップルのAIモデルの改善策は素晴らしい!通知の要約がこれで良くなるなら、待ち遠しいです。ただ、プライバシーには気をつけてほしいな。😊🔍
0
HaroldLopez
17 апреля 2025 г., 12:06:26 GMT
애플이 개인 데이터 분석으로 AI 모델을 강화한다니, 기대가 됩니다! 알림 요약이 개선되면 좋겠네요. 다만, 우리 데이터 보호는 잘 해줘야 할 텐데요. 🛡️👀
0
AndrewWilson
18 апреля 2025 г., 19:02:07 GMT
A Apple está finalmente melhorando seus modelos de IA com análise de dados privados! Era hora de melhorar esses resumos de notificações. Só espero que eles mantenham nossos dados seguros, né? 🔒👀
0
JasonRoberts
17 апреля 2025 г., 5:43:33 GMT
¡Qué bien que Apple mejore sus modelos de IA analizando datos privados! Ya era hora de que mejoraran esos resúmenes de notificaciones. Solo espero que mantengan nuestros datos seguros, ¿sabes? 🔒👀
0
OliviaJones
19 апреля 2025 г., 7:54:29 GMT
Apple's new plan to boost AI by analyzing user data sounds promising, but I'm a bit worried about privacy. Still, if it improves those notification summaries, I'm all in! 🤞 Let's see if they can pull it off without turning our data into a free-for-all.
0






В ответ на отзывы относительно менее звездных производительности продуктов ИИ, особенно в сфере резюме уведомлений, Apple недавно поделилась тем, как она улучшает свои модели ИИ. Технический гигант фокусируется на улучшении этих моделей путем анализа пользовательских данных в зависимости от конфиденциальности, используя то, что они называют синтетическими данными.
Стратегия Apple включает в себя технику, известную как «дифференциальная конфиденциальность». Вот как это работает: они начинаются с создания синтетических данных, которые, по сути, представляют собой информацию, предназначенную для того, чтобы выглядеть и вести себя как реальные пользовательские данные, но без какого-либо реального пользовательского контента. Эти синтетические данные используются для тестирования и уточнения их моделей ИИ. Затем Apple обращается к пользователям, которые согласились поделиться аналитикой устройств, отправляя им фрагменты этих синтетических данных. Устройства пользователей сравнивают эти данные со своими реальными электронными письмами, чтобы увидеть, насколько хорошо работают модели искусственного интеллекта, и эта обратная связь помогает Apple тонко настроить свои системы.
Как используются синтетические данные
Согласно Apple, «синтетические данные создаются для имитации формата и важных свойств пользовательских данных, но не содержат какого-либо фактического сгенерированного пользователем контентом». Чтобы создать реалистичный набор синтетических электронных писем, они генерируют большую коллекцию синтетических сообщений, охватывающих различные темы. Из них они получают то, что они называют «внедрением» - представлением, которое отражает основные аспекты сообщения, такие как язык, тема и длина.
Эти встраивания затем отправляются в избранную группу пользовательских устройств, которые выбрали аналитику устройства. Эти устройства сравнивают встраивания с реальными электронными письмами, чтобы определить их точность, предоставляя Apple ценную информацию для улучшения их моделей ИИ.
Приложения синтетических данных
В настоящее время Apple использует этот подход для улучшения своих моделей Genmoji. Заглядывая в будущее, они планируют применять синтетические данные для улучшения других функций, таких как изображение Playground, Image Wand, создание воспоминаний, инструменты для написания и визуальный интеллект. Кроме того, Apple намеревается использовать синтетические данные для уточнения сводков электронной почты для пользователей, которые предпочитают обмен аналитикой устройств.
Этот метод не только помогает Apple улучшить свои предложения ИИ, но и делает это таким образом, что уважает конфиденциальность пользователей, гарантируя, что личные данные остаются именно это - личностным.



Apple's move to enhance AI models with private data analysis is a smart play! It's about time they stepped up their game, especially with those notification summaries. Just hope they keep our data safe, you know? 🔒👀




アップルのAIモデルの改善策は素晴らしい!通知の要約がこれで良くなるなら、待ち遠しいです。ただ、プライバシーには気をつけてほしいな。😊🔍




애플이 개인 데이터 분석으로 AI 모델을 강화한다니, 기대가 됩니다! 알림 요약이 개선되면 좋겠네요. 다만, 우리 데이터 보호는 잘 해줘야 할 텐데요. 🛡️👀




A Apple está finalmente melhorando seus modelos de IA com análise de dados privados! Era hora de melhorar esses resumos de notificações. Só espero que eles mantenham nossos dados seguros, né? 🔒👀




¡Qué bien que Apple mejore sus modelos de IA analizando datos privados! Ya era hora de que mejoraran esos resúmenes de notificaciones. Solo espero que mantengan nuestros datos seguros, ¿sabes? 🔒👀




Apple's new plan to boost AI by analyzing user data sounds promising, but I'm a bit worried about privacy. Still, if it improves those notification summaries, I'm all in! 🤞 Let's see if they can pull it off without turning our data into a free-for-all.












