GPT未成为APP的现状与移动端挑战

资源摘要信息:"标题：'GPT为什么没做成APP' 描述：探讨了GPT和对话式AI技术未被广泛应用于独立APP的原因，以及大模型向移动端迁移的挑战。文章涉及当前基于大模型的AIGC应用多选择Web端接入，业界对移动端体验的偏好，以及生成式AI对Web复兴的推动作用。标签：人工智能、Microsoft、GPT。文件列表：GPT为什么没做成APP.docx、备注.rtf。" 知识点: 1. 对话式AI与生成式AI：对话式AI指的是能够进行自然语言交流的AI系统，如聊天机器人、虚拟助理等，而生成式AI则主要指能够创造内容的AI系统，包括生成文本、图像、视频等。GPT是生成式AI领域的一种技术，代表作是生成式预训练Transformer模型。 2. 大模型的计算需求：GPT等大型生成式AI模型的训练和运行需要大量的计算资源。这些计算资源通常只有云服务器能够提供，而不是普通手机或者个人电脑。 3. Web端接入的优势：将AIGC应用放在Web端可以让用户随时随地通过浏览器访问，无需下载安装，减少了用户使用门槛。同时，Web端可以利用云服务器的强大计算能力，满足大模型的运行需求。 4. 移动端的挑战：GPT等大模型难以做成独立APP部署在移动端的原因包括手机的计算能力、存储空间、电池寿命都有限，难以支撑复杂的AI模型运算和长周期的运行。 ***GC应用的类型：文章中提到了多种基于大模型的AIGC应用，包括文本生成的必应Chat、MOSS、SegGPT、文心一言、通义千问等，以及图像和视频生成类应用如Midjourney、Stable Diffusion、DALLE2、Make-A-Video和Imagen Video等。 6. 微软在AIGC领域的布局：微软推出的必应Chat和更新的Edge浏览器集成了AI对话功能，体现了其在AI领域的布局和对AIGC应用的重视。 7. 国内高校和企业的AIGC应用：国内一些高校和企业也推出了自己的AIGC应用，如复旦大学的MOSS、智源的SegGPT、百度的文心一言、阿里巴巴的通义千问等，这些都标志着中国在AI领域的活跃参与和创新。 8. Web复兴的趋势：由于生成式AI技术的发展，一些业内人士认为Web应用正在经历复兴。Web平台由于其便捷性和开放性，成为了展现和利用AI技术的主要阵地。 9. 云服务和AI公司的角色：文章提到AI公司和云服务提供商需要思考何时以及如何将大模型能力从云端迁移到移动端。这涉及到技术、商业策略、用户体验等多方面的权衡与考量。 10. 移动端用户偏好的理解：虽然Web端提供了便利性，但移动端用户仍然希望获得良好且直接的体验。如何平衡技术实现与用户体验，将是AI技术落地移动端的关键。 通过以上分析，我们可以看出，GPT技术的实现与部署面临着多方面的挑战，其中包括技术、资源、用户体验等多重因素。这些内容构成了围绕GPT技术在移动应用领域发展的现状和未来趋势的关键知识点。