联发科也会持续推动端侧AI的深入发展，带来更加丰富的端侧AI应用

　　该优化目前已经落地天玑9400、天玑9300两款旗舰芯片，以及天玑8300次旗舰芯片，而包括天玑8400在内的未来的生成式AI技术芯片也都会支持。

　　开发人员可以通过微软Azure AI模型目录，以及联发科的NeuroPilot SDK开发工具包，使用微软Phi-3.5进行相关开发，尤其是在内置NPU AI引擎的联发科平台上进行和优化生成式AI推理。

　　所谓小语言模型，就是相对于大语言模型(LLM)而言，最大区别就是参数量更少，从数千亿甚至数万亿参数，通常会减少到几百万至几十亿，从而大幅降低了模型体积与复杂度，运行效率更高，获取更容易，还可以优化定制。

　　因此，小语言模型非常适合智能手机这样处理器、内存等硬件资源相对有限的设备。

　　随着生成式AI尤其是端侧AI的快速发展和广泛应用，AI正在全面革新现代人的生活、娱乐、工作方式。

　　事实上，在生成式AI浪潮来临之前，联发科就已经深耕端侧AI生态的推进，天玑移动平台每一代都在演进NPU AI硬件引擎，始终保持旗舰级性能，苏黎世AI Benchmark测试中几乎一直都是AI性能冠军。

　　强大的端侧AI性能，叠加联发科在生态开发方面的持续投入，为天玑平台智能手机的AI智能化体验打下了强大软硬件基础。

　　为了加速端侧AI应用落地、普及，联发科还打造了全新的“天玑AI智能体化引擎”，通过强大的端侧AI性能，将传统应用转化为更加智能化的AI应用，已经与多款知名应用达成深度合作，让年轻人的各方面生活都更智慧、更好玩。

　　未来，联发科也会持续推动端侧AI的深入发展，带来更加丰富的端侧AI应用。