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AI可以通过人类认知测试吗？探索人工智能的极限
人工智能不再局限于由科技巨头管理的大量数据中心或基于云的平台。近年来，发生了一件了不起的事情 - 艾伯回家了。当地的大型语言模型（LLM），与聊天机器人，内容创建者和代码助理的相同类型的AI工具正在下载并直接在个人[…]带有AI回家的帖子上：本地LLMS的兴起及其对数据隐私的影响首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能不再局限于由科技巨头管理的大量数据中心或基于云的平台。近年来，发生了一件了不起的事情 - 艾伯回家了。当地的大型语言模型（LLM），即为聊天机器人，内容创建者和代码助理提供动力的相同类型的AI工具，正在下载并直接在个人设备上运行。而且，这种转变不仅仅是使对强大技术的访问民主化，还为数据隐私的新时代奠定了基础。
人工智能不再局限于由科技巨头管理的大量数据中心或基于云的平台。近年来，发生了一件了不起的事情 - 艾伯回家了。本地大型语言模型（LLM），与聊天机器人，内容创建者和代码助理的相同类型的AI工具是 被下载并直接在个人设备上运行 。而且，这种转变不仅仅是使对强大技术的访问民主化，还为数据隐私的新时代奠定了基础。当地LLM的吸引力很容易掌握。想象一下，能够使用像GPT-4.5一样智能的聊天机器人，但无需将查询发送到远程服务器。或制作内容，汇总文档并生成代码，而不必担心您的提示被存储，分析或货币化。借助本地LLM，用户可以享受高级AI模型的功能，同时将数据牢固地控制在他们的控制之下。
为什么本地LLM在上升？
多年来，使用强大的AI模型意味着依靠OpenAI，Google，Anthropic和其他行业领导者托管的API或平台。这种方法适合休闲用户和企业客户端。但这也带来了权衡：延迟问题，使用限制，也许最重要的是，对如何处理数据的担忧。
然后 是开源运动 Llama.cpp和Ollama比以往任何时候都更容易运行这些模型 在消费级硬件上有效。 Moe LLMS 内容创建 一些用户 Moe LLMS 内容创建一些用户