苹果在智能穿戴设备领域的布局正逐渐浮出水面，业界广泛预期其将在2027年前后推出一款智能眼镜，这款产品被看作是meta Ray-Bans的有力竞争者。与此同时，苹果还计划推出配备摄像头的AirPods，两者都将集成一系列前沿的AI功能。尽管这些设备的外观设计仍是个谜，但苹果已经通过其AI模型的展示，为我们揭示了未来产品可能的工作模式。
回溯到2023年，苹果机器学习研究团队发布了一项名为MLX的开源框架，专为苹果芯片设计。MLX的推出，标志着开发者可以在苹果设备上本地训练和运行机器学习模型，同时无需放弃对传统AI开发框架和语言的依赖，这为开发者提供了极大的便利。
随着FastVLM的问世，苹果在视觉语言模型领域迈出了重要一步。这款模型能够快速且准确地识别用户的手势、屏幕上的表情符号以及手写文字，为智能穿戴设备带来了全新的交互体验。据苹果介绍，FastVLM利用了MLX框架，实现了高分辨率图像的即时处理，且对计算资源的需求远低于同类模型。
FastVLM的核心在于其名为FastViTHD的编码器，该编码器专为高分辨率图像的高效处理而设计。与市场上的其他模型相比，FastVLM在速度上快了3.2倍，体积小了3.6倍。这一特性对于需要在本地处理信息的设备来说至关重要，因为它们无需依赖云端来即时响应用户的需求。
除了速度和体积上的优势，FastVLM在设计时还特别考虑了减少输出标记的数量。在模型解释数据并生成响应的推理阶段，标记的数量至关重要。据苹果透露，其模型的首次标记响应时间比同类模型快了85倍，这意味着用户从发送第一个提示到收到第一个标记答案的时间将大大缩短。更少的标记、更快且更轻量的模型，共同构成了FastVLM在处理速度上的显著优势。
