导语：苹果公司发布了70亿和130亿参数的大型语言模型，与MR技术结合，将极大提升MR内容生产效率和质量。与此同时，谷歌Gemini模型面临移动端部署挑战。苹果在边缘计算和MR技术方面的发展潜力备受关注。投资者应关注苹果在Al边缘部署和MR技术结合中的发展机遇，尤其是与MR技术相关的潜在投资标的。
Al大模型与MR融合
苹果公司已发布70亿和130亿参数的大型语言模型，并与哥伦比亚大学合作发表了相关研究论文，虽起步较晚，但凭借硬件整合优势，其模型在边缘计算部署方面表现突出。
苹果Al模型与MR技术紧密结合，将极大提升MR内容生产效率和质量，有望驱动智能终端如Alphone、AlPC 等的发展。
-Siri模型的新版本在图像识别和定位精度上显著增强，结合MR技术可实现实时辅助功能，例如物体辨识和提供菜谱指导。
空间计算新进展
苹果正研发的空间计算平台专注于利用MR技术精确识别现实世界物体物理特征，通过混 合区域表示和空间感知视觉采样模块优化对物体表面信息的理解和处理能力。
Siri模型相较于谷歌GPT 思维模型，在细节理解与处理能力上有明显优势，能够通过复杂验证码测试，而Google模型在云端集中计算时面临部署挑战。
Al模型运算创新
苹果展示了一项关键技术突破，即在内存有限的移动设备(如iPhone) 上运行大型Al模型的能力，采用窗口化技术和行列捆绑技术大幅提升了推理速度。
苹果致力于将轻量化的Al模型下载到终端，内嵌于操作系统或以APP形式出售，以应对隐私保护和边缘计算趋势，强化C端商业模式。
行业应用及投资机会
-苹果Al 模型与AR/VR/MR 内容开发工具集成，旨在提升开发者在三维图像生成等方面的能力，丰富生态系统并推动软实力增长。
投资建议关注苹果在Al边缘部署趋势以及与MR技术结合的发展机遇，特别是与MR技术相关的潜在投资标的。
对比分析
Apple Sin模型在3D图像生成领域具有独特优势，能精细化处理和三维化视频中特定元素，而谷歌Gemini模型虽然规模较大但在移动端部署存在瓶颈。
谷歌尽管在自研硬件方面不占优，但依托Android生态积极布局多模态模型；微软的基础单元模型代表了当前顶级理解力，同时加强硬件终端布局。
未来展望
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