Искусственный интеллект на вашем устройстве: оптимизация памяти и повышение эффективности

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет создавать интеллектуальных агентов, работающих непосредственно на мобильных устройствах, с минимальным использованием ресурсов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Управление состоянием посредством CSO позволяет системе развиваться, адаптируясь к изменяющимся условиям, а не просто реагировать на них, создавая основу для устойчивой и предсказуемой работы.

Исследование предлагает систему адаптивного управления контекстом, снижающую потребление токенов и обеспечивающую высокую производительность персональных AI-агентов.

Ограниченная память является ключевым препятствием для развертывания мощных ИИ-агентов непосредственно на пользовательских устройствах, создавая компромисс между функциональностью и эффективностью. В данной работе, ‘Efficient On-Device Agents via Adaptive Context Management’, предложен фреймворк, позволяющий преодолеть это ограничение за счет адаптивного управления контекстом и оптимизации использования памяти. Ключевым достижением является значительное снижение объема используемых токенов при сохранении или превосходстве производительности по сравнению с традиционными подходами. Не откроет ли это путь к созданию более интеллектуальных и самодостаточных ИИ-помощников, способных к длительным и сложным взаимодействиям непосредственно на персональных устройствах?

Эхо в Пустоте: Ограничения Контекста в Длинных Диалогах

Крупные языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности генерации текста, но сталкиваются с трудностями при поддержании связного контекста в продолжительных диалогах. Проблема усугубляется экспоненциальным ростом вычислительных затрат с увеличением длины контекста, что ограничивает глубину рассуждений и эффективность модели. Традиционные методы управления контекстом непрактичны для сложных сценариев, приводя к снижению производительности и ухудшению качества ответов. Эффективное управление историей разговора критически важно для создания интеллектуальных диалоговых систем. Любая система, стремящаяся к устойчивости, неизбежно столкнется с необходимостью упрощения и сжатия, ведь сложность всегда тяготеет к распаду.

Неконтролируемый длинный контекст приводит к перегрузке ресурсов устройства и ошибкам выполнения, в то время как оптимизированный контекст обеспечивает надежное и эффективное выполнение команд.

Двойная Память: Адаптация к Течению Времени

Предложенный подход использует Двойную Адаптерную Систему Памяти, состоящую из LoRA State-Tracker Адаптера и LoRA Executor Адаптера. Эта архитектура эффективно управляет контекстом, сохраняя релевантную информацию и отбрасывая избыточную. State-Tracker Адаптер непрерывно дистиллирует реплики в сжатый Объект Состояния Контекста (CSO), который служит основным источником контекста для Executor Адаптера, генерирующего ответы. Такой подход снижает вычислительную нагрузку и повышает скорость ответа. Для эффективного управления контекстуальными данными используется KV Cache, позволяющий обрабатывать временные и постоянные данные. Отбрасывание временного контекста и поддержание компактного постоянного контекста значительно сокращает размер KV Cache, положительно сказываясь на производительности и масштабируемости.

Система включает в себя агента с искусственным интеллектом, работающего непосредственно на устройстве, который взаимодействует с пользователем через чат-интерфейс, обрабатывает запросы и использует как локальные инструменты (например, Email, Gallery, Reminders), так и более мощный облачный агент для сложных задач.

Инструменты и Шепот: Расширение Горизонтов LLM

Система интегрируется с Function Calling, позволяя LLM использовать внешние инструменты и API для обогащения диалога и адаптации к различным задачам без переобучения. Для минимизации вычислительной нагрузки применяются Token-Efficient Schema Representation и Just-in-Time (JIT) Schema Loading, эффективно представляющие схемы инструментов и загружающие их только при необходимости. Процесс выбора инструментов интеллектуально определяет подходящие инструменты и загружает их схемы по требованию, уменьшая размер контекста. Оптимизации позволяют добиться 10-25-кратного снижения скорости роста контекста и 6-кратного снижения первоначальной нагрузки от инструментов, позволяя LLM обрабатывать более широкий спектр задач и поддерживать контекст в длительных беседах.

В ходе оценки средняя длина входного контекста на каждом шаге взаимодействия с ассистентом для категории Multi-Tool показывает тенденцию к изменению, отраженную на графике с указанием 95% доверительных интервалов.

Предсказания и Руины: Последствия и Путь Вперед

Представленная архитектура значительно снижает вычислительные затраты на поддержание контекста в длинных диалогах. Традиционные подходы требуют экспоненциального увеличения ресурсов с ростом истории беседы, ограничивая возможности сложных взаимодействий. Новая методика эффективно сжимает и управляет контекстом, минимизируя потребление памяти и вычислительной мощности. Возможность сжатия истории разговора открывает потенциал для более сложного рассуждения и интеграции знаний, позволяя системам фокусироваться на семантическом анализе и логических выводах. Это способствует повышению точности ответов и улучшению качества взаимодействия с пользователем. Данный подход может проложить путь к созданию более естественных и привлекательных виртуальных помощников и чат-ботов. Будущие исследования будут направлены на динамическую настройку уровня сжатия и изучение методов учета предпочтений пользователей. Каждая зависимость, созданная сегодня, лишь предвещает будущую потребность в ремонте.

В ходе оценки средняя длина входного контекста на каждом шаге взаимодействия с ассистентом для категории Cloud Delegation демонстрирует динамику изменения, представленную на графике с указанием 95% доверительных интервалов.

Наблюдатель отмечает, что стремление к эффективному управлению контекстом, описанное в статье, перекликается с глубокими размышлениями о природе систем. Как говорил Джон фон Нейман: “В науке нет абсолютно ничего важного, кроме умения отбросить ненужное.” Эта мысль отражает суть предложенной в работе архитектуры – стремление к минимизации токенов и оптимизации использования памяти для достижения высокой производительности на персональных устройствах. Создание адаптивной системы памяти, как описано в статье, – это не просто техническое решение, но и признание того, что системы развиваются, взрослеют, и требуют постоянной адаптации к изменяющимся условиям. Каждое решение об управлении контекстом – это своего рода пророчество о будущей стабильности системы, а предложенный подход демонстрирует зрелость в понимании этой динамики.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к эффективности агентов на персональных устройствах, неизбежно поднимает вопрос не о преодолении ограничений памяти, а об их принятии. Каждый шаг к оптимизации контекстного окна – это лишь отсрочка неизбежного. Система не становится устойчивее, она становится более сложной в прогнозировании своих будущих сбоев. Уменьшение объема необходимой памяти – это не победа, а лишь временное затишье перед бурей непредсказуемого поведения.

Истинный прогресс лежит не в улучшении адаптеров памяти или упрощении управления инструментами, а в переосмыслении самой концепции контекста. Что если «контекст» – это не набор токенов, а скорее, постоянно эволюционирующая модель мира, формируемая взаимодействием агента с окружающей средой? И тогда задача заключается не в сжатии контекста, а в создании механизмов, позволяющих агенту самостоятельно, избирательно и нелинейно извлекать необходимые знания из огромного, неструктурированного потока информации.

Представленный подход – лишь один из множества возможных путей. В конечном итоге, успех не будет измерен аптаймом или скоростью ответа, а способностью системы к адаптации и самовосстановлению. Система не ломается – она эволюционирует в неожиданные формы, и эти формы, вероятно, будут далеки от изначальных представлений о «эффективности» и «контроле».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03728.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 14:58