Microsoft Edge 透過裝置端 AI 強大 Web 應用
為 Web 開發人員揭示的裝置端 AI
在 Build 大會上，Microsoft 公布了其計畫，旨在授予 Web 應用程式存取其預先存在的裝置端 AI 模型。這項措施授權開發人員直接在其應用程式中利用這些模型的力量，開啟了無限的可能性。計劃整合的最初模型是 Phi-4-mini，這是一個使用來自 DeepSeek R1 的推理模型數據訓練的模型。該模型被定位為 OpenAI 的 o3-mini 模型的強有力競爭者，承諾具有可比較的性能和功能。
使用 AI 功能強大 Web 應用程式
這些新的 API 旨在成為 Web 開發人員的遊戲規則改變者，使他們能夠從頭開始創建創新的應用程式，或將 AI 功能注入到現有的 Web 應用程式中。API 套件包括專為基於文字的任務量身定制的工具，例如寫作協助、文字生成和摘要。Microsoft 強調，這些 API 提供的裝置端處理可確保增強的安全性，保持敏感數據的本地性，並最大限度地減少對基於雲端解決方案的依賴。
cross-Platform 相容性和模型多功能性
Microsoft 已經設計了這些 API 具有跨平台相容性，確保在各種作業系統和裝置上的無縫運行。此外，這些 API 被設計為與其他 AI 模型協同工作，為開發人員提供靈活性，可以為每個特定任務利用最佳工具。這些 API 目前在 Edge 的 Canary 和 Dev 通道上可用，為開發人員提供早期存取權限，以實驗並將這些功能整合到他們的專案中。相比之下，Google 的 Chrome 中的 Gemini Nano 也提供了多種功能，包括文字翻譯和圖像生成。
Microsoft 更廣泛的 AI 倡議
此公告是 Microsoft 一系列以 AI 為重點的倡議的一部分。今年早些時候，該公司在其 Copilot 活動和 50 週年慶典期間在 Bing 中推出了 Copilot Search，並稱其為搜尋技術的革命性進步。此外，Microsoft 正在積極努力通過其 Copilot+ PC 將大量 AI 工具和功能帶到 Windows，從而進一步鞏固其在整個生態系統中整合 AI 的承諾。
深入探討裝置端 AI 的影響
Microsoft 決定為 Web 開發人員在 Edge 中開放其 AI 模型，這標誌著 Microsoft 採取了一項戰略舉措，以促進創新並增強 Web 應用程式的功能。此決定對開發環境、使用者體驗和基於 Web 的 AI 的未來產生了深遠的影響。
增強的效能和減少的延遲
裝置端 AI 最重要的優勢之一是增強效能和減少延遲的潛力。通過直接在使用者裝置上處理 AI 任務，Web 應用程式可以繞過將資料發送到遠端伺服器進行處理的需求。這消除了網路瓶頸，從而縮短了回應時間並提供更流暢的使用者體驗。這對於需要即時處理的應用程式（如互動式遊戲、影片編輯工具和擴增實境體驗）尤其重要。
增加的隱私和安全性
裝置端 AI 也提供顯著的隱私和安全性優勢。由於資料在本地處理，因此永遠不會離開使用者的裝置，從而降低了攔截或未經授權存取的風險。這對於處理敏感資訊的應用程式（如財務資料、個人健康記錄或機密業務文件）尤其重要。
離線功能
裝置端 AI 的另一個主要優勢是離線運作的能力。即使使用者未連接到互聯網，利用裝置端 AI 的 Web 應用程式也可以繼續提供由 AI 提供支援的功能。這對於旅行、在連接受限的區域工作或僅僅因為喜歡離線使用應用程式以節省資料的使用者特別有用。
普及 AI 開發
通過向 Web 開發人員提供其 AI 模型，Microsoft 正在普及對這項強大技術的存取。這將使更廣泛的開發人員（包括那些可能沒有資源訓練自己的 AI 模型的人）能夠創建創新且智慧的 Web 應用程式。AI 開發的這種普及有可能引發一波創新浪潮，並為企業和個人創造新的機會。
裝置端 AI 在 Web 應用程式中的潛在用例
裝置端 AI 在 Web 應用程式中的可能性是廣泛多樣的。以下僅是一些如何使用此技術來增強現有應用程式或創建全新應用程式的範例：
智慧助理： 裝置端 AI 可用於創建智慧助理，以幫助使用者完成各種任務，例如安排約會、管理電子郵件和提供個人化建議。這些助理可以整合到 Web 應用程式中，以提供更流暢和直觀的使用者體驗。
即時語言翻譯： 裝置端 AI 可用於為基於 Web 的通訊工具（如聊天應用程式和視訊會議平台）提供即時語言翻譯。這將使使用者能夠相互溝通，而不論他們的母語是什麼，從而促進更大的協作和理解。
圖像和影片增強： 裝置端 AI 可用於增強 Web 應用程式中圖像和影片的品質。這可能包括諸如自動圖像銳化、降噪和影片穩定等功能。
個人化的學習體驗： 裝置端 AI 可用於為學生創建個人化的學習體驗。這可能包括諸如適應性學習、個人化回饋和智慧輔導等功能。
協助工具功能： 裝置端 AI 可用於改善 Web 應用程式對身心障礙使用者的協助工具。這可能包括諸如文字轉語音、語音轉文字和即時字幕等功能。
增強的遊戲體驗： 裝置端 AI 可用於在 Web 瀏覽器中創建更身臨其境且引人入勝的遊戲體驗。這可能包括諸如 AI 提供支援的對手、逼真的物理模擬和動態遊戲環境等功能。
挑戰與考量
雖然裝置端 AI 在 Web 應用程式中的潛力巨大，但開發人員也需要注意一些挑戰與考量。
資源限制
裝置端 AI 模型在計算上要求很高，需要大量的處理能力和記憶體。開發人員需要仔細考量其應用程式將運行的裝置的資源限制，並相應地優化其模型。
模型大小
裝置端 AI 模型的大小也可能是一個挑戰，尤其是對於儲存空間有限的行動裝置而言。開發人員需要找到在不犧牲準確性或效能的情況下壓縮其模型的方法。
安全性
雖然與基於雲端的 AI 相比，裝置端 AI 提供了更高的安全性，但仍必須採取預防措施以防止惡意攻擊。開發人員需要實施安全措施，以防止攻擊者竄改 AI 模型或竊取敏感資料。
隱私
即使資料使用裝置端 AI 在本地處理，開發人員仍然需要注意使用者隱私。他們需要確保以負責任的方式收集和使用資料，並且他們正在遵守所有適用的隱私法規。
裝置端 AI 的 Web 開發未來
Microsoft 將裝置端 AI 引入 Edge 的決定標誌著網路開發演進的一個重要轉捩點。隨著裝置端 AI 技術的不斷進步並變得更加普及，我們很可能會看到創新和智慧型 Web 應用程式的開發激增。在未來幾年，裝置端 AI 有望改變我們與 Web 互動的方式，使其更加個人化、高效且安全。通過 Microsoft Edge 中的裝置端 AI 功能強大 Web 應用程式清楚地表明，網路開發的未來與人工智慧的發展和整合密不可分。擁抱這項技術並學習如何利用它的力量的開發人員將有能力創建下一代 Web 應用程式並塑造互聯網的未來。Microsoft 的此舉不僅增強了 Edge 的功能，而且為其他瀏覽器開發人員樹立了榜樣，有可能引領 AI 提供支援的 Web 體驗的新時代。通過向 Web 開發人員提供對裝置端 AI 模型的存取權限，Microsoft 正在促進更具創新性的生態系統，在其中 Web 應用程式可以直接在使用者裝置上執行更複雜的任務，從而減少延遲並提高隱私性。隨著 Web 應用程式變得越來越複雜並需要更高的處理能力，這一發展尤其重要。裝置端 AI 提供了一種有效處理這些需求的解決方案，而不會使網路資源不堪重負或損害使用者資料。此外，離線處理 AI 任務的能力為 Web 應用程式開闢了新的可能性，使其能夠在網路連接有限或沒有網路連接的環境中無縫運作，從而擴大了其可用性和可訪問性。隨著 Microsoft 繼續改進其裝置端 AI 產品並擴大可用模型的範圍，Web 開發人員創建真正變革性應用程式的潛力只會增長。這是邁向未來的道路，在未來，Web 應用程式不僅更加智慧和響應靈敏，而且更加安全並尊重使用者隱私。Web 瀏覽器作為 AI 驅動體驗平台的演進才剛剛開始，而 Microsoft 在 Edge 方面的舉措是這一激動人心的旅程中的關鍵催化劑。整合 Phi-4-mini（使用 DeepSeek R1 的推理模型資料訓練）也增加了相對於 OpenAI 的 o3-mini 的競爭優勢，開闢了新的可能性。
實施的技術層面
Microsoft 為 Web 開發人員在 Edge 中開啟其 AI 模型涉及特定的技術實現。核心組件是開發人員將用於存取 AI 模型的 API（應用程式編程介面）。這些 API 旨在簡單易懂，並且易於整合到現有的 Web 開發工作流程中。Microsoft 可能會提供詳細的文檔、程式碼範例和支援資源，以幫助開發人員理解並有效利用這些 API。
API 可能充當 Web 應用程式和裝置端 AI 模型之間的橋樑。當 Web 應用程式需要執行與 AI 相關的任務時，它會向 API 發送請求，然後 API 會調用相應的 AI 模型。該模型處理該請求並將結果返回給 API，而 API 又將結果返回給 Web 應用程式。
Microsoft 正在使用的架構可能涉及模型量化和優化等技術，以確保 AI 模型在各種硬體上有效運作，並且不會顯著影響系統效能。他們也可能使用快取和其他策略來最大限度地減少延遲並最大化響應能力。這些 API 的跨平台相容性是另一個要考慮的關鍵方面。Microsoft 可能使用標準 Web 技術，如 WebAssembly 或 WebGPU，以使其裝置端 AI 模型能夠在各種作業系統和裝置上運作。WebAssembly 是一種低階位元組碼格式，可以由 Web 瀏覽器執行，從而提供了一種以接近本機速度執行已編譯程式碼的方式。WebGPU 是一種新的 Web 圖形 API，可將現代 GPU 功能公開給 Web 應用程式，使其能夠執行更複雜和要求更高的任務。目前在 Edge 的 Canary 和 Dev 通道上的可用性在開發過程中起著至關重要的作用。這種分階段推出允許開發人員儘早進行實驗並提供輸入，使 Microsoft 能夠在廣泛採用之前改進其 API 和 AI 模型。這種協作方法可確保最終產品是穩定、可靠且滿足 Web 開發人員的需求。