微软正计划将其基于Chromium的Edge浏览器打造成Windows 11上的AI优先工具。这一努力并非空穴来风——早在2024年就有报道称，微软可能利用Phi-3模型支持Edge的部分AI功能。然而，与其依赖云端计算，微软似乎更倾向于借助本地硬件能力来实现这些功能。
如今，最新的Edge Canary版本中出现了一些与“Phi mini”相关的实验性标志，这进一步证实了微软正在探索将小型语言模型（如Phi-4 mini）集成到浏览器中的可能性。
Phi-4 mini：高效的小型语言模型
Phi-4 mini是一种小型语言模型，与ChatGPT等大型语言模型相比，它对计算资源的需求更低，运行效率更高，同时仍能胜任复杂的推理任务。根据微软的描述，Phi-4拥有140亿个参数，在文本生成、分类和改写等任务中表现出色。
与依赖云端的大型模型不同，Phi-4 mini更适合在本地设备上运行。这意味着，微软可以通过将其集成到Edge浏览器中，为用户提供快速、低延迟的AI体验，而无需依赖网络连接或高昂的云端计算成本。
Edge中的Phi-4 mini API：本地化AI任务的新尝试
在Edge Canary 138.0.3323.0或更新版本中，已经出现了多个与Phi-4 mini相关的API标志。这些API允许用户通过Edge浏览器本地运行一些常见的AI任务，例如：
- 总结文本：使用Phi-4 mini快速提炼长篇文章的核心内容。
- 撰写文本：生成符合需求的段落或短文。
- 改写文本：对现有内容进行润色或重新表述。
不过，微软明确表示，这些API目前仍处于实验阶段，并不适用于事实核查等需要高准确性的任务。
值得注意的是，Edge浏览器目前已有一个名为“与Copilot一起改写”的功能，但它依赖于云端计算。相比之下，Phi-4 mini的本地化处理方式更具隐私性和即时性，尤其是在没有稳定网络连接的情况下。
硬件要求：NPU还是GPU？
尽管Phi-4 mini对计算资源的需求较低，但其具体运行环境仍是一个未知数。微软是否会要求设备配备专用的神经处理单元（NPU），还是允许任何具备一定性能的GPU（显卡）完成任务？目前尚无定论。
此外，Edge Canary中还出现了两个额外的标志，进一步表明微软正在测试“设备本地”的AI功能：
- 启用设备本地AI模型性能参数覆盖：允许绕过所有性能限制，可能用于调试和优化。
- 本地AI日志调试：帮助开发者记录和分析本地AI运行时的表现。
这些标志的存在进一步验证了微软正在积极探索如何让Edge浏览器更好地利用本地硬件资源来处理AI任务。
展望未来：实验阶段的潜在影响
尽管这些功能听起来令人兴奋，但需要注意的是，它们仍处于实验阶段，最终是否会被正式推出仍是未知数。微软可能会根据测试结果决定是否继续优化Phi-4 mini或其他类似模型。
如果成功，这项技术将为Edge浏览器带来显著优势，尤其是在隐私保护和离线使用场景中。对于那些希望减少对云端依赖的用户来说，这种“设备本地”的AI功能无疑是一大进步。
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