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06-18
除了能够滚动图片，手机还能做什么？ 今年发布的首款旗舰智能手机OPPO Find X7系列提供了答案——端生成式AI。
Find X7有烟熏紫、浩瀚星空、沙漠银月、星空4种颜色可供选择。
1月8日，OPPO发布了新旗舰Find Master影像，OPPO自研潮汐架构所释放的超强性能，以及超亮护眼的新一代钻石屏，再次革命性地颠覆了行业旗舰标准。
OPPO Find X7 Uluta首次采用双潜望式和四颗主摄组成哈苏主镜头组，再次刷新手机影像天花板。
OPPO首席产品官刘作虎表示，Ultra这个词代表着极致，没有中间状态。
影像能力已经领先，OPPO也率先向消费者展示了生成式AI手机的样子。
全球首款在设备端应用70亿参数大语言模型的手机有什么区别？ 手机的AI功能并不新鲜。
AI美颜、AI助手得到广泛应用。
然而，与生成式人工智能实现的功能有两个明显的区别。
它们更加智能，玩法也更加多样化。
大型手机机型的AI体验如何升级？ 以AI图片消除为例，传统的AI图片编辑不够智能，效果也不够理想。
例如，如果你在人流密集的景区拍摄风景照片，想要消除照片中的路人，传统的AI方法需要你手动仔细选择范围。
等了很久，你会得到一张模糊的只有路人的照片，观感很差。
如果利用手机的大模型能力，粗略地界定出需要消除的区域，就可以轻松消除风景照片中的路人，而且AI也会“生成”路面，无需任何操作即可获得风景照片。
人群。
这就是Find X7的AIGC消除功能。
与仅支持人体识别的传统AI模型不同，Find主体是分离的。
同时还可以实现超大面积图像的填充和自然生成。
这就是手机生成AI时代图像编辑的体验。
与AI图片编辑一样流行的还有AI语音助手。
大多数人仍然觉得现有的语音助手不够智能，无法使用它们，一旦新鲜感消失就会被遗忘。
但随着手机上的大AI模型，体验也得到了突飞猛进的提升。
AI助手可以更好地理解自然语言，对话更像是人与人之间的聊天。
在AI大机型的加持下，OPPO新小布不仅可以聊天，还可以回答各种问题。
它拥有多种能力，包括图片生成文字、图片生成文字、AI文章摘要等功能，可以提高办公效率和生活服务。
、学习教育等不同维度为用户提供帮助。
比如你可以问小布为什么饼干上有这么多洞？并且让小布用四岁孩子能听懂的方式来回答。
除了升级现有的移动AI体验外，生成式AI模型还为手机带来了新的AI功能。
例如，通话摘要。
Find的推出大大提高了效率。
这是由于查找摘要内容造成的。
同时，借助OPPO晶心大机型端云协同的智能调度，OPPO大机型语音摘要的整个处理过程都是加密的，生成的摘要内容完全存储在终端本地，可以很好地保护用户隐私。
隐私保护和更快的速度都是大机型在设备端带来的优势。
与同平台的其他机型相比，Find搭载的设备端70亿参数大语言模型此外，Find X7客户端的70亿大模型还可以实现最大抽象字数限制14个，是其3.5倍。
同一平台上的其他型号。
大模型的对话体验更接近人类对话的速度和容量。
全球第一款在设备端采用70亿参数大语言模型的手机是如何做出来的？ Find X7是全球首款在设备端应用70亿参数大语言模型的手机。
通过端云协同的部署，实现领先一代以上的AI体验。
“为什么我们能够第一个在设备端实际使用70亿大模型？如何适配和部署模型、算法以及GPU和NPU并不是一件简单的事情。
”刘作虎进一步解释道，“这个过程需要与平台厂密切沟通，基于我们对芯片的了解和对用户的洞察，基于大模型和算法定制芯片，用芯片的语言向芯片厂商提供需求，是我们的核心竞争力。
”刘作虎透露，“我们保留了一些核心架构师，目标是和平台厂商深度定制芯片，比如我们自己不做芯片，芯片平台厂商也非常愿意。
和我们深入探讨，实现强强联合，如果你不懂芯片，你就永远做不到。
比如我们的自我。
开发Tidal架构比重新做更有价值。
”Tidal架构是OPPO自研芯片软硬件集成技术的集合，是一群懂的人。
芯片人创造的芯片优化技术。
潮汐结构深入触及SoC的L3缓存和SLC（系统级缓存）。
传统SoC的SLC往往对CPU、GPU等计算核心采用固定的分配方案。
这种刚性的分配方式会造成一定的资源浪费和拥堵。
Tidal架构可以根据不同的应用场景灵活调整缓存比例。
例如，在运行需要图像渲染的大型游戏时，GPU会分配更多的内存，从而降低了DDR和UFS的内存访问频率，提高了应用程序的运行速度，同时也降低了计算链路的整体能效。
据测算，SLC调度优化可带来平均8%的能效节省。
大型端侧模型的部署需要Tidal架构，但大型端侧模型面临更加极端的计算和存储挑战。
OPPO软件创新中心总经理张军解释，70亿大机型的正常机型大小为28GB。
为了真正落地到设备端，OPPO采用高精度4bit对模型进行压缩、轻量化。
模型从28GB压缩到最小3.9GB左右。
即便如此，对于手机的性能、内存和功耗来说仍然是一个不小的考验。
“大模型对设备端的性能消耗很大，我们需要通过并行计算的算子优化和内存管理的优化来减少损耗和系统资源占用。
电池寿命取决于机器的使用情况。
我们在设备上的大模型将功耗控制在用户可以接受的范围内。
”张军说。
“OPPO Find OPPO是第一家在高通和联发科芯片平台上部署侧端设备的公司。
至于为什么选择70亿参数模型，张军也给出了解释，“为什么选择70亿参数模型而不是10个？”数亿个参数？我们会在每个场景中选择最合适的参数尺度，它代表了该场景下模型的智能程度。
“除了技术能力，移动AI领域成功的关键是战略。
”我认为未来几年真正的核心是产品驱动。
基于要做什么产品、大模型的训练、底层算力，总体路线还是产品驱动技术。
”刘作虎认为，“通过用户洞察，最重要的是做产品。
谁最懂用户、真正懂产品，谁就能在竞争中保持差异化，永远拥有核心竞争力。
”雷锋网（公众号：雷锋网）获悉，OPPO上周五成立了AI中心，聚集了公司所有AI相关员工，目标是集中一切资源做好AI工作。
OPPO开启了手机生成式AI时代。
未来端侧大机型还能为手机带来哪些意想不到的应用？ 雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。
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