AI Stack สามชั้นที่ทำงานบนเครื่อง

ความร่วมมือนี้เป็นการรวมโมเดลพื้นฐานของ Liquid AI เข้ากับเทคโนโลยีการประมวลผลและหน่วยความจำของ MacPaw เข้าเป็น Stack ในเครื่องแบบครบวงจร :

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI จะออกแบบและปรับแต่ง LFMs เฉพาะสำหรับระบบช่วยเหลือบน macOS โดยเฉพาะ โมเดลเหล่านี้ถูกออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพสูงบน Apple Silicon
• Elix – เอ็นจิ้นประมวลผลแบบ local (local inference engine) ของ MacPaw ที่ใช้รัน LFMs บนเครื่อง Mac ทั้งหมด ช่วยให้โมเดลทำงานบนอุปกรณ์ได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ ทำให้ผู้ใช้ได้รับการตอบสนองที่รวดเร็ว ความเป็นส่วนตัว และความสามารถในการทำงานแบบออฟไลน์
• Mnemos – เลเยอร์หน่วยความจำแบบถาวร (persistent memory layer) ของ MacPaw ที่เก็บบริบทการโต้ตอบต่างๆ ไว้ ทำให้ผู้ช่วย "จดจำ" บทสนทนาที่ผ่านมาและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อใช้งานนานขึ้น

Eney: ผลิตภัณฑ์แรกที่ใช้ Stack นี้

Eney คือผู้ช่วย AI สำหรับ macOS ของ MacPaw จะเป็นผลิตภัณฑ์แรกที่ขับเคลื่อนด้วย Stack ใหม่นี้ โดยให้บริการด้านการใช้เหตุผล การค้นหาตามบริบท การดำเนินการตามคำสั่ง และประวัติการสนทนาที่ทำงานบนเครื่องทั้งหมด โมเดลคลาวด์ยังคงมีให้เลือกใช้เป็นตัวเลือกเสริมเมื่อภารกิจบางอย่างเหมาะสมกับคลาวด์มากกว่า ทั้งนี้ Eney ได้เปลี่ยนมาใช้โมเดล local ตั้งแต่ปีที่แล้ว และความร่วมมือครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างสถาปัตยกรรมแบบ local ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Setapp พร้อมระบบคิดค่าบริการแบบเครดิต

เมื่อ Stack ได้รับการพิสูจน์แล้วใน Eney MacPaw วางแผนที่จะเปิด เทคโนโลยีการประมวลผลแบบ on-device (Elix + Mnemos + LFMs) ให้กับนักพัฒนาบุคคลที่สามผ่าน Setapp ซึ่งเป็นตลาดแอปพลิเคชันแบบสมัครสมาชิกที่มีผู้ใช้จ่ายเงินกว่า 150,000 ราย

• ระบบคิดราคาแบบเครดิต – MacPaw กำลังทดลองระบบที่ผู้ใช้ Setapp สามารถซื้อเครดิตได้ การทำงาน AI แต่ละครั้ง (ทั้งแบบ local หรือ cloud) จะใช้เครดิตตามความซับซ้อนของงานนั้นๆ
• ศูนย์รวมครบวงจรสำหรับนักพัฒนา – นักพัฒนาบน Setapp จะสามารถนำเสนอฟีเจอร์ AI บนเครื่องผ่าน Stack ที่ใช้ร่วมกันนี้ พร้อมทั้งเข้าถึงโมเดลคลาวด์จากผู้ให้บริการอย่าง Google หากภารกิจนั้นต้องการพลังการประมวลผลจากคลาวด์ หมายความว่านักพัฒนาจะได้แพลตฟอร์มเดียวที่มีทั้งทางเลือกการประมวลผลแบบ local และ cloud

ความร่วมมือนี้ถูกนำเสนอในฐานะ ทางเลือกที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวมากกว่า AI บนคลาวด์ โดยมีเป้าหมายให้ข้อมูลส่วนตัวอยู่บนเครื่องเป็นค่าเริ่มต้น ในขณะที่ผู้ใช้สามารถเลือกใช้โมเดลคลาวด์ได้เมื่อเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมกว่าสำหรับงานนั้นๆ

AI Stack สามชั้นที่ทำงานบนเครื่อง

ความร่วมมือนี้เป็นการรวมโมเดลพื้นฐานของ Liquid AI เข้ากับเทคโนโลยีการประมวลผลและหน่วยความจำของ MacPaw เข้าเป็น Stack ในเครื่องแบบครบวงจร :

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI จะออกแบบและปรับแต่ง LFMs เฉพาะสำหรับระบบช่วยเหลือบน macOS โดยเฉพาะ โมเดลเหล่านี้ถูกออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพสูงบน Apple Silicon
• Elix – เอ็นจิ้นประมวลผลแบบ local (local inference engine) ของ MacPaw ที่ใช้รัน LFMs บนเครื่อง Mac ทั้งหมด ช่วยให้โมเดลทำงานบนอุปกรณ์ได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ ทำให้ผู้ใช้ได้รับการตอบสนองที่รวดเร็ว ความเป็นส่วนตัว และความสามารถในการทำงานแบบออฟไลน์
• Mnemos – เลเยอร์หน่วยความจำแบบถาวร (persistent memory layer) ของ MacPaw ที่เก็บบริบทการโต้ตอบต่างๆ ไว้ ทำให้ผู้ช่วย "จดจำ" บทสนทนาที่ผ่านมาและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อใช้งานนานขึ้น

Eney: ผลิตภัณฑ์แรกที่ใช้ Stack นี้

Eney คือผู้ช่วย AI สำหรับ macOS ของ MacPaw จะเป็นผลิตภัณฑ์แรกที่ขับเคลื่อนด้วย Stack ใหม่นี้ โดยให้บริการด้านการใช้เหตุผล การค้นหาตามบริบท การดำเนินการตามคำสั่ง และประวัติการสนทนาที่ทำงานบนเครื่องทั้งหมด โมเดลคลาวด์ยังคงมีให้เลือกใช้เป็นตัวเลือกเสริมเมื่อภารกิจบางอย่างเหมาะสมกับคลาวด์มากกว่า ทั้งนี้ Eney ได้เปลี่ยนมาใช้โมเดล local ตั้งแต่ปีที่แล้ว และความร่วมมือครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างสถาปัตยกรรมแบบ local ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Setapp พร้อมระบบคิดค่าบริการแบบเครดิต

เมื่อ Stack ได้รับการพิสูจน์แล้วใน Eney MacPaw วางแผนที่จะเปิด เทคโนโลยีการประมวลผลแบบ on-device (Elix + Mnemos + LFMs) ให้กับนักพัฒนาบุคคลที่สามผ่าน Setapp ซึ่งเป็นตลาดแอปพลิเคชันแบบสมัครสมาชิกที่มีผู้ใช้จ่ายเงินกว่า 150,000 ราย

• ระบบคิดราคาแบบเครดิต – MacPaw กำลังทดลองระบบที่ผู้ใช้ Setapp สามารถซื้อเครดิตได้ การทำงาน AI แต่ละครั้ง (ทั้งแบบ local หรือ cloud) จะใช้เครดิตตามความซับซ้อนของงานนั้นๆ
• ศูนย์รวมครบวงจรสำหรับนักพัฒนา – นักพัฒนาบน Setapp จะสามารถนำเสนอฟีเจอร์ AI บนเครื่องผ่าน Stack ที่ใช้ร่วมกันนี้ พร้อมทั้งเข้าถึงโมเดลคลาวด์จากผู้ให้บริการอย่าง Google หากภารกิจนั้นต้องการพลังการประมวลผลจากคลาวด์ หมายความว่านักพัฒนาจะได้แพลตฟอร์มเดียวที่มีทั้งทางเลือกการประมวลผลแบบ local และ cloud

ความร่วมมือนี้ถูกนำเสนอในฐานะ ทางเลือกที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวมากกว่า AI บนคลาวด์ โดยมีเป้าหมายให้ข้อมูลส่วนตัวอยู่บนเครื่องเป็นค่าเริ่มต้น ในขณะที่ผู้ใช้สามารถเลือกใช้โมเดลคลาวด์ได้เมื่อเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมกว่าสำหรับงานนั้นๆ