AI提升工作效率需解决哪些问题？

AI

可AI真能提升效率时，这几个问题必须得解决。

当然，我之前也提到过，AI PC是本地运行大模型的一种方式。对于大型语言模型（LLM）而言，云端的能力无疑更强，而本地运行更多是出于数据安全的考量，像保密文件之类的就需要本地大模型来处理。文字能用云端，图片又该如何？Stable diffusion无论是文生图还是图生图都只能在本地进行。

其实，若将AI PC概念解读为运行某软件的载体，那就不对了。AI PC大概就像蓝厂那样，通过大语言模型理解人类语言，使手机操作更简便，就是我们所想的交互逻辑。语义查找、本地文件识别、图像接管操作。

人类

类似ROG 8 Pro那种，被控住后能快速解控的，这虽然像外挂但也不算，毕竟是手机端的操作。

也能通过语言理解对接电脑的各类模式。然而，所有的畅想都得有硬件基础，这就又要提及狭义的AI PC概念了。英特尔今年的Ultra处理器，更关键的是其NPU能否真正起到AI boost的作用。遗憾的是，当下NPU应用较少，主要用于摄像头和少数创作软件，本地LLM仍需消耗GPU，不过生态成熟必然滞后于硬件。当下，具备AI能力的，除了有NV的RTX独立显卡外，就数英特尔和AMD正在力推的NPU了。像灵耀14 2024、小新Pro16 2024等，均为国内市场最早配备酷睿Ultra处理器的笔记本。灵耀14 2024款属于高端轻薄本，在质感、轻薄程度和续航方面表现都很不错。

客观来讲，想玩AI且追求高端轻薄的话，就只有这个机器可选了。若想选平价些的，可以看看小新Pro14 2024或者Thinkbook14+。