概念Foundation Models框架
Foundation Models
基础模型（Foundation Models）是指在大规模数据上经过预训练、可通过微调或提示适配多种下游任务的大型机器学习模型。其核心特征包括：参数规模庞大、具备通用表征能力、支持跨领域迁移学习。基础模型涵盖语言、图像、多模态等类型，是现代人工智能应用的核心基础设施，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉及生成式AI等领域。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月18日
苹果为第三方开发者提供Foundation Models框架，允许应用调用端侧语言模型完成改写、纠错等任务，且默认不将用户数据发送到外部服务器。
待验证50%
9月29日
Apple 向第三方开发者开放了相关 API，使其可以调用本地模型能力构建理解上下文、语义分类等功能
待验证50%
全部知识事实 (6)
已验证
「基础模型」这一术语由斯坦福大学HAI研究院于2021年正式提出
90%已验证涌现能力（emergent abilities）指模型规模超过某临界点时突然显现训练时未明确优化的新能力，如多步推理、代码生成或少样本学习
75%待验证Foundation Models框架是今年新增的能力，允许应用直接调用Apple的端侧大模型
90%待验证Foundation Models框架将大语言模型推理能力下沉到设备本地执行，而非依赖云端API调用
90%待验证苹果为第三方开发者提供Foundation Models框架，允许应用调用端侧语言模型完成改写、纠错等任务，且默认不将用户数据发送到外部服务器。
50%待验证Apple 向第三方开发者开放了相关 API，使其可以调用本地模型能力构建理解上下文、语义分类等功能
50%