【苹果AI的技术栈】这张图展示了苹果公司如何通过其个人智能系统（Personal Intelligence System）和设备上的智能堆栈（On-device Intelligence Stack）结合云端计算，为用户提供智能化应用和体验。以下是对图中各部分的详细解读：
上层：Apps and Experiences
Systemwide experiences: 包括Siri、写作工具（Writing Tools）、图像游乐场（Image Playground）等。它们是系统范围内的体验，利用了底层的智能系统。
Apps: 不同的应用程序，这些应用程序通过智能系统获取支持。
中层：Personal Intelligence System
Semantic index: 语义索引，用于理解和处理用户的意图和请求。
App Intents Toolbox: 应用意图工具箱，包含了处理应用意图的工具集。
Orchestration: 协调层，负责将用户请求分配给合适的模型和工具。
中右：On-device models
Language: 设备上的语言模型，用于处理自然语言理解和生成任务。
Image: 设备上的图像模型，用于处理图像识别和生成任务。
右侧：Server models
Server models: 服务器上的模型，用于处理更复杂或计算量更大的任务。
ML stack: 机器学习堆栈，提供机器学习相关的基础设施。
Private cloud extensions: 私有云扩展，用于增强和扩展计算能力。
Private Cloud Compute OS: 私有云计算操作系统，管理私有云的计算资源。
底层：Apple silicon
On-device:
CPU: 中央处理单元
GPU: 图形处理单元
Neural Engine: 神经引擎，用于加速机器学习推理
Secure Enclave: 安全隔区，用于保护敏感数据
Apple silicon servers:
CPU: 中央处理单元
GPU: 图形处理单元
Neural Engine: 神经引擎
Secure Enclave: 安全隔区
Attestation: 认证，用于确保数据完整性和安全性
总结：这张图展示了苹果如何通过其设备上的智能系统与云端计算相结合，为用户提供智能化的应用和体验。通过设备上的模型和服务器上的模型协同工作，苹果能够在保持用户隐私和数据安全的同时，提供高效的机器学习和人工智能服务。
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