近日，清华大学智能产业研究院（AIR）在2024年12月24日发布了一项名为 AutoDroid-V2的 AI 模型，旨在优化移动设备的自动化控制能力。该模型通过小型语言模型的应用，显著提升了用户通过自然语言进行操作的效率。AutoDroid-V2采用了一种基于脚本的方法，与传统依赖云端大型语言模型（LLM）的方式不同。这一创新使得设备能够高效执行用户指令，减少了对云服务的依赖，从而在隐私和安全性方面有了显著的提升。同时，它也降低了用户端的流量消耗及服务器端的运行成本，推进了移动设备的广

最近在东京举办的 Gemma 开发者日上，谷歌正式推出了新的日语版本 Gemma AI 模型。这款模型的表现可以与 GPT-3.5媲美，但它的参数量只有仅仅20亿，非常小巧，适合在移动设备上运行。这次发布的 Gemma 模型，在日语处理上表现出色，同时也保持了其在英语上的能力。对于小型模型来说，这一点特别重要，因为在进行新语言的微调时，它们可能会面临 “灾难性遗忘” 的问题，即新学到的知识会覆盖之前学到的信息。但是 Gemma 成功克服了这个难题，展现了强大的语言处理能力。更值得一提的是

Meta AI 研究人员推出了 MobileLLM，这是一种为智能手机和其他资源受限的设备设计高效语言模型的新方法。这项研究于2024年6月27日发布，挑战了有关有效 AI 模型必要规模的假设。

["MobileLLM 是 Meta AI 团队推出的新型大语言模型，针对移动设备上 LLM 部署提供解决方案。","MobileLLM 采用深窄结构设计和参数优化，提高性能表现。","研究展开新的可能性，使 LLM 在资源受限环境中应用更具潜力。","MobileLLM 为移动设备上 LLM 部署树立了新标准，性能显著提升，打开了新视野。"]

["德国公司Semron成功融资790万美元，致力于推动移动设备上的AI芯片创新。","Semron采用先进的3D封装技术，预计效率最多提升20倍。","CapRAM技术利用变电容器构建独特的半导体架构，允许运行体积达1000倍的AI模型。","资金注入后，Semron计划加强硬件和编译器开发，扩大团队，并聚焦国际化。","Semron旨在成为智能设备AI芯片创新的领先者。"]