Apple a lansat cadrul Foundation Models la WWDC 2025, oferind dezvoltatorilor posibilitatea de a rula modele AI direct pe dispozitive. Odată cu lansarea iOS 26, multe aplicații au fost actualizate pentru a profita de aceste modele locale. Funcţiile integrate variază de la generare de text până la analiză de cheltuieli, toate fără costuri de inferenţă externe. Această schimbare pune accent pe confidenţialitate şi pe latenţă redusă, iar dezvoltatorii testează modalităţi practice de a îmbunătăţi experienţa utilizatorului.
Cum integrează dezvoltatorii funcţii AI pe dispozitiv în iOS 26
Dezvoltatorii au lansat caracteristici noi care rulează exclusiv pe aparat, folosind modele locale ale Apple. Aplicaţia pentru copii Lil Artist include acum un generator de poveşti: utilizatorul alege un personaj şi o temă, iar modelul construieşte textul pe loc, fără conexiune. Pentru planificare, Daylish testează funcţii care sugerează emoji-uri pentru evenimente, bazate pe titlurile introduse. MoneyCoach oferă două facilităţi notabile: extrage perspective despre cheltuieli şi propune categorii şi subcategorii pentru înregistrări rapide. LookUp, aplicaţie pentru învăţarea cuvintelor, foloseşte un mod de antrenament care creează exemple practice şi cere utilizatorului să explice utilizarea termenului. Pe lângă exemple, dezvoltatorii au generat hărţi ale originii cuvintelor folosind modele locale.
Aplicaţia Tasks automatizează etichetarea intrărilor şi recunoaşte sarcini recurente pentru programare automată. Funcţia de dictare transformă fraze rostite în liste de sarcini, totul offline. Day One, platforma de jurnalizare, extrage rezumate şi propune titluri sau sugestii pentru adâncirea textului. Crouton, o aplicaţie culinară, foloseşte inteligenţa locală pentru etichetare, denumirea temporizatoarelor şi transformarea reţetelor în paşi clari. SignEasy aplică modele locale pentru a extrage idei cheie din contracte şi a oferi rezumate concise. Majoritatea acestor funcţii nu modifică fluxul principal al aplicaţiilor, ci îmbunătăţesc utilizabilitatea prin sugestii şi automatizări rapide.
Avantajele practice ale integrării modelelor pe dispozitiv
Modelele locale aduc beneficii tangibile pentru utilizatori şi dezvoltatori. Rularea pe dispozitiv reduce dependenţa de servere şi costurile asociate inferenţei. Timpul de răspuns scade, ceea ce îmbunătăţeşte experienţa utilizatorului în aplicaţii cu interacţiuni rapide. În plus, procesarea datelor pe loc oferă un nivel mai ridicat de confidenţialitate, element esenţial pentru aplicaţii de sănătate, finanţe sau mesagerie. Totuşi, aceste modele sunt în general mai compacte decât marile modele de la furnizori terţi, astfel încât complexitatea generării poate fi limitată.
"Implementările locale prioritizează confidenţialitatea şi viteză, demonstrând că AI util poate funcţiona eficient pe dispozitive mobile."
- Soluţii offline care protejează datele personale
- Răspunsuri instant şi consum redus de bandă
- Funcţii care îmbunătăţesc productivitatea fără modificări majore ale aplicaţiei
Concluzie
Adoptarea modelelor AI locale în iOS 26 arată o direcţie clară: funcţii utile, rapide şi mai private pentru utilizatori. Exemplele actuale arată un salt în usability, nu o revoluţie totală a produselor. Dezvoltatorii folosesc modelele pentru sugestii, sumarizări, etichetări şi transformări de text, toate menite să scutească timp şi să simplifice interacţiunea. Pe măsură ce tehnologia avansează, vom vedea modele mai capabile şi mai multe aplicaţii care profită de rularea pe dispozitiv. Listele de aplicaţii care experimentează aceste funcţii vor fi actualizate pe măsură ce apar implementări noi.
Sursa: techcrunch.com