Apple анонсировала Siri AI и нативные API для интеграции сторонних языковых моделей

Apple представила новую версию голосового ассистента Siri AI, работающую на базе архитектуры Apple Intelligence. Ключевое изменение заключается в глубокой системной интеграции и способности анализировать происходящее на экране пользователя в реальном времени. Ассистент учитывает персональный контекст из локальных баз данных — сообщений, почты и фотографий, что позволяет ему находить конкретные бронирования или составлять заметки на основе недавних переписок. Вызов функции на мобильных устройствах теперь осуществляется не только голосом, но и свайпом от Dynamic Island, при этом для платформы Apple Vision Pro реализована пространственная 3D-визуализация.
Параллельно с обновлением ассистента компания расширила инструментарий для разработчиков в составе iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27. Фреймворк Foundation Models получил статус нативного API, открывая сторонним приложениям доступ к популярным языковым моделям вроде Gemini, а платформа Core AI теперь поддерживает развертывание кастомных нейросетей. В результате разработчики получают стандартизированную среду для внедрения машинного обучения напрямую в свои продукты, что означает существенное упрощение интеграции генеративных функций в экосистему. Сама среда разработки Xcode 27 также получила встроенные инструменты для автоматического планирования, написания и тестирования кода.
Вся новая архитектура спроектирована с фокусом на локальную обработку запросов для минимизации передачи личных данных на внешние серверы. Бета-версия Siri AI и обновленные инструменты разработки уже доступны для предварительного тестирования инженерами, а публичный запуск новых операционных систем для пользователей запланирован на конец текущего года.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад