Một thư viện Swift mới có tên SwiftAI đã xuất hiện nhằm đơn giản hóa việc phát triển AI trên các nền tảng Apple , nhưng nó đã thu hút sự chú ý về các vấn đề thương hiệu tiềm ẩn với tên thương hiệu ngôn ngữ lập trình Swift của Apple .
Tranh chấp thương hiệu đang lớn dần
Cuộc thảo luận sôi nổi nhất trong cộng đồng nhà phát triển tập trung xung quanh việc lựa chọn tên của SwiftAI . Các chuyên gia pháp lý và nhà phát triển đang cảnh báo rằng Apple có thể hành động chống lại việc xây dựng thương hiệu của thư viện này. Mối lo ngại xuất phát từ các nguyên tắc luật thương hiệu - các công ty thường bảo vệ tên thương hiệu của họ ngay cả khi có từ khác được thêm vào.
Bạn không thể chỉ đơn giản là gắn thêm gì đó vào cuối tên thương hiệu đã được đăng ký.
Điều này trở nên đặc biệt có vấn đề vì SwiftAI nhắm mục tiêu cụ thể vào các nền tảng iOS và macOS của Apple , tạo ra sự chồng chéo trực tiếp với hệ sinh thái của Apple . Một số nhà phát triển lưu ý rằng Apple có khả năng cũng sở hữu thương hiệu trên Apple Intelligence , thêm một lớp xung đột tiềm ẩn khác.
Các mô hình trên thiết bị của Apple cho thấy hiệu suất hỗn hợp
Ngoài các vấn đề về tên gọi, các nhà phát triển đang tích cực thử nghiệm các mô hình hệ thống của Apple thông qua SwiftAI . Các đánh giá ban đầu cho thấy một bức tranh hiệu suất hỗn hợp. Các mô hình trên thiết bị hoạt động tốt cho các tác vụ như tóm tắt, viết và trích xuất dữ liệu, với điểm mạnh đặc biệt trong nội dung lịch sử và tiếp thị.
Tuy nhiên, những điểm yếu đáng kể đã xuất hiện. Các mô hình gặp khó khăn với các môn STEM bao gồm toán học và vật lý, thường không thể tuân theo các hướng dẫn phức tạp, và đôi khi từ chối trả lời hoàn toàn một số truy vấn nhất định. Những hạn chế này làm nổi bật tình trạng hiện tại của khả năng AI trên thiết bị so với các lựa chọn thay thế dựa trên đám mây.
Các lĩnh vực hiệu suất của Apple System LLM
Điểm mạnh:
- Các tác vụ tóm tắt
- Hỗ trợ viết
- Trích xuất dữ liệu
- Nội dung lịch sử và marketing
Điểm yếu:
- Các chủ đề STEM (toán học, vật lý)
- Thực hiện hướng dẫn phức tạp
- Hành vi tránh né truy vấn
Các điểm khó khăn của nhà phát triển thúc đẩy việc tạo ra thư viện
Dự án SwiftAI giải quyết những thất vọng thực sự trong cộng đồng phát triển iOS . Nhiều nhà phát triển thấy việc làm việc với LLM trên iOS đặc biệt khó khăn, mặc dù có trải nghiệm tốt hơn với các mô hình AI khác như Whisper để xử lý âm thanh. Thư viện nhằm mục đích cung cấp một API thống nhất hoạt động trên các mô hình AI khác nhau, từ các tùy chọn trên thiết bị của Apple đến các dịch vụ đám mây như OpenAI .
Các nhà phát triển đặc biệt quan tâm đến việc đưa các mô hình CoreML tùy chỉnh vào quy trình làm việc của họ. Nhiều người hiện tại phải sử dụng llama.cpp và sử dụng các tệp GGUF vì quá trình thiết lập CoreML vẫn còn khó hiểu và được tài liệu hóa kém.
Bảng So Sánh Các Mô Hình Được Hỗ Trợ Bởi SwiftAI
| Mô Hình | Loại | Quyền Riêng Tư | Khả Năng | Chi Phí |
|---|---|---|---|---|
| SystemLLM | Trên thiết bị | Riêng tư | Tốt | Miễn phí |
| OpenaiLLM | Cloud API | Chia sẻ | Xuất sắc | Trả phí |
| CustomLLM | Lựa chọn của bạn | Lựa chọn của bạn | Lựa chọn của bạn | Lựa chọn của bạn |
Trạng thái Alpha mang lại sự không chắc chắn
SwiftAI vẫn ở trạng thái alpha, có nghĩa là các nhà phát triển nên mong đợi những khía cạnh thô sơ và những thay đổi đột phá. Nhóm phát triển đang làm việc hướng tới sự tương đồng tính năng với FoundationModels SDK của Apple , bao gồm việc thêm khả năng phản hồi streaming và prewarming mô hình.
Tương lai của thư viện không chỉ phụ thuộc vào việc phát triển kỹ thuật mà còn vào việc giải quyết các lo ngại về thương hiệu có thể buộc phải đổi thương hiệu hoàn toàn hoặc đối mặt với các thách thức pháp lý từ Apple .
Tham khảo: SwiftAI