CAMPHOR是什么?一文让你看懂CAMPHOR的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

CAMPHOR概述简介

CAMPHOR是苹果团队推出的端侧小语言大模型(SLM)多智能体框架,能提升移动设备的隐私保护和响应速度。框架基于在设备本地处理多个用户输入并进行个人上下文推理,确保用户隐私安全。CAMPHOR基于分层架构,其中高阶推理智能体负责分解复杂任务,并协调专家智能体执行个人上下文检索、工具交互和动态计划生成。基于智能体间的参数共享和提示压缩技术,CAMPHOR显著减少模型的体积、延迟和内存占用。

CAMPHOR的功能特色

多用户输入处理:能同时处理多个用户的输入。

本地上下文推理:在设备本地进行个人上下文的推理,保护隐私。

复杂任务分解:将复杂任务分解为更小的子任务,便于管理和执行。

工具交互:与设备上的工具和应用程序进行交互,执行特定任务。

动态计划生成:根据用户的需求和上下文动态生成执行计划。

参数共享:在不同智能体之间共享参数,减少模型大小和提高效率。

CAMPHOR的技术原理

分层架构:用分层的智能体架构,包括高阶推理智能体和多个专家智能体。

高阶推理:高阶推理智能体负责规划和协调整个任务的执行流程。

专家智能体:专家智能体负责特定任务,如个人上下文检索、工具交互等。

参数共享:在智能体之间实现参数共享,减少模型的存储和计算需求。

提示压缩:基于将功能定义压缩为单个令牌,减少提示的长度,能在有限的资源下工作。

本地执行:所有处理都在用户设备上完成,无需与服务器通信,保护隐私并减少延迟。

CAMPHOR项目介绍

项目官网:machinelearning.apple.com/research/collaborative-agents

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2410.09407

CAMPHOR能做什么?

个性化移动助手:在智能手机上,作为个性化的移动助手,处理用户的日常任务,如日程管理、提醒设置、信息检索等。

隐私保护的数据处理:适用于需要保护用户隐私的场景,如健康数据管理、财务信息处理等。

多任务并行处理:适合于需要并行处理多个请求的环境,比如家庭自动化系统。

本地化服务:在没有稳定网络连接的情况下,提供基于本地数据的服务,如导航、本地信息检索等。

智能设备交互:与各种智能设备交互,如智能家居设备,实现设备间的协同工作。

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