定义

本地助手指的是一种人工智能代理或软件组件，它被设计用于直接在用户的本地设备（例如智能手机、笔记本电脑、物联网设备）上运行和执行任务，而不是仅仅依赖远程云服务器。这与传统的基于云的助手形成了鲜明对比。

为什么它很重要

向本地处理的转变是由增强用户隐私、降低延迟和提高操作效率等关键需求驱动的。通过将数据处理保留在设备上，敏感信息无需通过公共互联网传输，这为企业和个人用例提供了显著优势。

工作原理

本地助手通常利用高度优化、规模较小的机器学习模型，这些模型通常被称为“设备端LLM”或专用神经网络。这些模型经过仔细的量化和剪枝，以便在消费级硬件有限的计算资源（CPU/GPU）上高效运行。工作流程包括输入处理、本地推理和输出生成，所有这些都包含在设备的操作系统环境中。

常见用例

• 离线功能： 允许用户在没有互联网连接的情况下执行复杂任务（如起草电子邮件或总结笔记）。
• 隐私敏感任务： 在本地处理个人数据、生物识别输入或机密业务通信。
• 实时交互： 实现极低延迟响应，以执行即时操作，例如手势识别或即时翻译。

主要优势

主要优势包括卓越的数据隐私、近乎即时的响应时间（低延迟）以及减少对持续网络连接的依赖，这使得应用程序在各种网络条件下更加稳健。

挑战

主要障碍在于模型大小的限制。运行复杂的AI需要大量的计算能力，因此在模型准确性和边缘设备有限的内存和处理能力之间取得平衡仍然是一个核心工程挑战。

相关概念

该概念与边缘计算、联邦学习（模型在不集中数据的情况下从本地数据中学习）和移动AI密切相关。