NAJNOWSZE
29 września 2025
Architektura Foundation Models od Apple pozwala na tworzenie w aplikacjach nowych funkcji opartych o Apple Intelligence
Dzięki premierze systemów iOS 26, iPadOS 26 i macOS 26 w tym miesiącu deweloperzy oprogramowania na całym świecie będą mogli wprowadzać do swoich aplikacji jeszcze bardziej inteligentne rozwiązania, wykorzystując wbudowany w urządzenie duży model językowy, stanowiący podstawę Apple Intelligence.1. Architektura Foundation Models daje deweloperom możliwość tworzenia nowych, inteligentych funkcji, które chronią prywatność użytkowników, są dostępne offline, a ponadto pozwalają na inferencję AI bez dodatkowych opłat. Twórcy aplikacji już korzystają z tej architektury, by na nowo zdefiniować możliwości swoich aplikacji i dostarczać użytkownikom nowe, fascynujące rozwiązania. A są wśród nich na przykład narzędzia do analizowania wskaźników treningowych czy do opracowywania własnych quizów, wpierających uczniów w powtórkach do egzaminów.
„Jesteśmy podekscytowani faktem, że twórcy aplikacji na całym świecie już teraz wprowadzają do swoich aplikacji funkcje wywiadowcze chroniące prywatność. „Tworzone przez nich doświadczenia w aplikacjach są rozbudowane i kreatywne, pokazując, jak ogromne możliwości otwiera framework Foundation Models” — powiedziała Susan Prescott, wiceprezes Apple ds. relacji ze światowymi deweloperami. „Od generowania podpowiedzi do prowadzenia dziennika, które pobudzą kreatywność w aplikacji Stoic, po konwersacyjne wyjaśnienia terminów naukowych w aplikacji CellWalk – niesamowite jest obserwowanie, jak potężne nowe możliwości już teraz wzbogacają aplikacje, z których ludzie korzystają na co dzień”.
Już teraz szereg aplikacji, w tym zdrowotnych, treningowych, edukacyjnych czy przeznaczonych do produktywnej pracy, korzysta z architektury Foundation Models. Oto kilka dostępnych już aplikacji oferujących inteligentne funkcje czerpiące z potencjału tej architektury.
Nowe rozwiązania zdrowotne i treningowe
SmartGym oferuje użytkownikom elegancki i łatwy sposób planowania i śledzenia treningów. Aplikacja wykorzystuje architekturę Foundation Models, pozwalając użytkownikom na opisanie treningu i przekształcenie go w przemyślany plan treningowy, składający się z zestawów, powtórzeń czy przerw na odpoczynek, oraz sugerujący odpowiedni sprzęt. Oferowana w aplikacji funkcja Smart Trainer na bieżąco uczy się na podstawie treningów użytkownika i w razie potrzeby sugeruje zmianę liczby powtórzeń lub obciążenia, bądź tworzy nowe zestawy. Teraz każdej sugestii towarzyszy przejrzyste wyjaśnienie, tak by użytkownik zrozumiał powody wprowadzanych zmian.
Na tym jednak nie koniec. SmartGym generuje też szczegółowe podsumowania danych treningowych, w tym miesięczne przeglądy postępów oraz analizy ćwiczeń i sprawności fizycznej użytkownika, prezentowane w prostym i łatwym do zrozumienia formacie. Użytkownicy mogą również otrzymywać wskazówki trenerskie, dostosowane do wybranego przez nich stylu aktywności, a po skończonym treningu mogą dodać własne notatki lub wygenerować automatyczny raport na podstawie danych z treningu. Poza tym za każdym razem, gdy użytkownik otworzy aplikację, SmartGym powita go spersonalizowaną, dynamiczną i tworzoną w czasie rzeczywistym wiadomością opartą o bieżącą analizę jego sprawności fizycznej.
„Dzięki architekturze Foundation Models możemy wyposażać urządzenia w funkcje, które kiedyś były niemożliwe”, komentuje Matt Abras, dyrektor generalny SmartGym. „Wdrożenie tego rozwiązania jest niezwykle proste, a jego możliwości – ogromne”.
Stoic to aplikacja do prowadzenia dziennika, która pomaga użytkownikom lepiej zrozumieć swoje emocje i dostarcza wskazówek, jak być szczęśliwszym, bardziej produktywnym i pokonywać przeszkody. Dzięki zastosowaniu architektury Foundation Models użytkownicy mogą otrzymywać wysoce spersonalizowane podpowiedzi dotyczące prowadzenia dziennika, tworzone na podstawie ich ostatnich wpisów. Na przykład, jeśli użytkownik zanotuje kiepski nastrój lub problemy ze snem, otrzyma wiadomość ze słowami otuchy lub wsparcia. Aplikacja Stoic prześle też użytkownikowi dostosowane do kontekstu powiadomienia, aby przypomnieć mu o ostatnich wpisach lub zanotowanych nastrojach. Tworzenie promptów nie wychodzi poza urządzenie, co oznacza, że wpisy użytkownika pozostają prywatne.
Co więcej, aplikacja sugeruje teraz dopasowane do kontekstu i zachęcające do refleksji podpowiedzi, a także odpowiednie sformułowanie ułatwiające rozpoczęcie wpisu. Korzystając z udoskonalonych widoków opartych na architekturze Foundation Models, użytkownicy mogą również przejrzeć swoje wcześniejsze wpisy, a także przeczytać podsumowania zapisków, uporządkować powiązane wpisy czy przeszukać dziennik przy użyciu dostępnej w aplikacji, ulepszonej funkcji wyszukiwania w języku naturalnym.
„Podpowiedzi i analizy odzwierciedlają stan umysłu użytkownika, dzięki czemu korzystanie z aplikacji ma osobisty charakter i ewoluuje z każdym dniem. A to wszystko zasługa architektury Foundation Models”, podsumowuje Maciej Lobodzinski, twórca Stoic. „Byłem zaskoczony, jak szybko udało nam się zrealizować nasze założenia. Funkcje, które kiedyś wymagały rozbudowanej infrastruktury, teraz działają natywnie na urządzeniu przy jedynie minimalnej konfiguracji. To właśnie dlatego nasz niewielki zespół mógł tak szybko dostarczyć wartościowe, dbające o prywatność użytkownika rozwiązanie, w którym wszystkie analizy i podpowiedzi generowane są wyłącznie w obrębie urządzenia użytkownika”.
Coraz więcej aplikacji zdrowotnych i treningowych korzysta z platformy Foundation Models, aby oferować użytkownikom zupełnie nowe funkcje i rozwiązania. SwingVision to aplikacja, która pomaga użytkownikom w rozwijaniu umiejętności gry w tenisa lub pickleballa, generując porady dla graczy, które pomogą im udoskonalić swoją grę. W oparciu o architekturę Foundation Models aplikacja analizuje nagrania użytkownika podczas gry, udostępniane jako dane wyjściowe modeli Core ML, zapewniając w ten sposób konkretne i przydatne podpowiedzi. 7-minutowy trening umożliwia użytkownikom tworzenie dynamicznych treningów z wykorzystaniem języka naturalnego, np. poprzez wskazanie, że chcą unikać ćwiczeń, które mogłyby pogorszyć kontuzję, lub że przygotowują się do jakiegoś wydarzenia. Aplikacja to również źródło motywujących komunikatów przekazywanych przyjaznym i naturalnie brzmiącym głosem. Aplikacja do prowadzenia dziennika Wdzięczność generuje szczegółowe cotygodniowe podsumowania wyzwań, sukcesów, intencji i sugerowanych afirmacji. Wykorzystując rozwiązania Foundation Models, narzędzie to dodatkowo przekształca wpisy w osobiste, dopasowane do kontekstu afirmacje.
Train Fitness współpracuje również z platformą Apple Foundation Models, aby zalecać użytkownikowi kolejne ćwiczenia, gdy wymagany sprzęt jest niedostępny. Użytkownicy mogą tu również udoskonalać swoje treningi, wprowadzając szczegółowe instrukcje, na przykład preferowane ćwiczenia czy partie mięśni do pominięcia. Motivation, która dostarcza użytkownikom pozytywne przypomnienia, porządkuje ulubione przez nich treści w kategorie emocjonalne i tematyczne, a Streaks inteligentnie sugeruje i automatycznie kategoryzuje zadania na liście rzeczy do zrobienia. Obudź się! użytkownicy będą mogli zrobić sobie spersonalizowane przerwy na ruch, a wybrane przez użytkownika ćwiczenie zostanie dokładnie umotywowane. Bazując na możliwych do wygenerowania strukturach, model bazowy dokonuje selekcji spośród tysięcy dostępnych nagrań i opracowuje dopasowany dla każdego użytkownika schemat działania.
Nowe możliwości w aplikacjach edukacyjnych
Aplikacja do nauki biologii CellWalk pozwala użytkownikom na szczegółowe zbadanie trójwymiarowej komórki aż do poziomu molekularnego lub na wycieczkę po molekularnych maszynach życia. Aplikacja umożliwia studentom i badaczom wybieranie nieznanych pojęć w celu ich dokładniejszego wyjaśnienia. Bazując na architekturze Foundation Models, aplikacja opracowuje przystępne wyjaśnienie terminu, korzystając z narzędzia uzasadniającego odpowiedzi w oparciu o zawarte w aplikacji treści naukowe. Na podstawie profilu użytkownika CellWalk dostosowuje wyjaśnienia do poziomu wiedzy osoby uczącej się, jednocześnie rejestrując dotychczasowe terminy w celu wzmocnienia procesu dydaktycznego.
„Model działający na urządzeniu ma znakomitą wydajność”, komentuje Tim Davison, twórca CellWalk. „Użyte w aplikacji treści graficzne zawsze były interaktywne, jednak to dzięki platformie Foundation Models ożył również sam tekst. Dane naukowe, które zostały zaszyte w aplikacji, stają się dynamicznym systemem, który dostosowuje się do poszczególnych uczniów, a dzięki sprawdzonym i uporządkowanym danym wygenerowanym przez model integracja z naszą aplikacją przebiegła bezproblemowo”.
Również inne aplikacje edukacyjne opierają swoje rozwiązania na architekturze Foundation Models. Nauczyciel Grammo oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga użytkownikom uczyć się gramatyki angielskiej, w konwersacyjny sposób wyjaśnia, dlaczego odpowiedź wybrana przez użytkownika w ćwiczeniu była niepoprawna. Co więcej, Grammo zyskał teraz sekcję zawierającą ćwiczenia dla użytkowników, gdzie na bieżąco mogą tworzyć nowe pytania pogłębiające znajomość tematu. Lil Artist połączył możliwości frameworka Foundation Models i interfejsu API ImageCreator, aby dostosować ilustrowane historie do potrzeb dzieci. Korzystając z interfejsu użytkownika zastępującego pole tekstowe, dzieci wybierają postaci i tematy, przez co opowiadania stają się bardziej przystępne i interesujące.
Gdy użytkownicy zapisują w aplikacji Vocabulary słowa, model podstawowy na urządzeniu wykorzystuje rozumienie języka naturalnego do kategoryzowania słów według niestandardowych tematów, takich jak „Czasowniki”, „Anatomia” lub „Trudne”, dzięki czemu aplikacja pozostaje uporządkowana i pomocna dla użytkownika w dalszym powtarzaniu i ćwiczeniu. W Platzi, rozbudowanej platformie edukacyjnej dla osób mówiących po hiszpańsku, użytkownicy będą mogli zadawać konkretne pytania dotyczące treści, które aktualnie oglądają w filmie, i otrzymywać szybką odpowiedź. Dzięki zastosowaniu działającego na urządzeniu modelu dopasowanego do kontekstu lekcji, aplikacja potrafi w sposób swobodny odpowiadać na pytania użytkownika dotyczące konkretnej lekcji.
Inspirujące nowe funkcje wspierające kreatywność i wydajność
Aplikacja Stuff zostaje zaprojektowana, aby śledzić dziesiątki zadań do wykonania, które przychodzą użytkownikom do głowy w ciągu dnia, pomagając im organizować życie i osiągać cele. Dzięki potencjałowi Foundation Models aplikacja Stuff odczytuje teraz daty, znaczniki i listy w momencie wpisywania ich przez użytkownika. A więc, po zapisaniu „W piątek zadzwoń do Zosi” Stuff natychmiast uzupełni szczegóły w odpowiednich miejscach. W trybie Listen Mode użytkownik może podzielić się swoimi myślami i powiedzieć na przykład „Zrób pranie wieczorem” lub „Przygotuj się na wycieczkę w weekend”, a Stuff przekształci je w uporządkowane, edytowalne zadania. W trybie Scan Mode użytkownicy zarejestrują natomiast treści zapisane odręcznie, w formie fragmentów tekstu czy pisma odręcznego, i dodadzą je bezpośrednio do Stuff.
„Architektura Foundation Models w systemie iOS 26 zrewolucjonizowała procesy robocze w aplikacji Stuff”, podsumowuje Austin Blake, twórca aplikacji Stuff. Ten działający wyłącznie na urządzeniu model ma potężne możliwości, jest przewidywalny i niezwykle wydajny. Dzięki jego prostocie udało mi się wdrożyć w jednej aktualizacji zarówno tryb Listen Mode, jak i Scan Mode – inaczej trwałoby to o wiele dłużej”.
Niezależnie od tego, czy użytkownik tworzy swój pierwszy vlog, czy tworzy treści do kanałów społecznościowych, intuicyjny interfejs VLLO sprawia, że edycja wideo jest naturalna i przyjemna. Montaż wideo osiąga w VLLO wyższy poziom dzięki płynnej integracji platformy Foundation Models z architekturą Vision od Apple. Aplikacja inteligentnie analizuje podgląd wideo i automatycznie podpowiada odpowiednią muzykę w tle oraz dopasowane do każdej sceny, dynamiczne naklejki.
„VLLO płynnie łączy architekturę Foundation Models z technologiami Vision, eliminując przeszkody, które często stają na drodze nowym twórcom”, stwierdził Kyunghyun Lee, dyrektor generalny Vimosoft i programista iOS. Zintegrowanie Foundation Models i technologii Vision firmy Apple otworzyło przed nami możliwość szybkiego i sprawnego opracowania zaawansowanych funkcji rekomendacji bez konieczności wdrażania skomplikowanych algorytmów, a korzystając jedynie z prostych podpowiedzi”.
Dodatkowe aplikacje zwiększające kreatywność i produktywność zyskują nowe funkcje oparte o architekturę Foundation Models. Signeasy może teraz generować podsumowania, wyróżniać kluczowe punkty i obsługiwać interfejs konwersacyjny, w którym użytkownicy mogą zadawać pytania dotyczące konkretnych dokumentów i otrzymywać szybkie odpowiedzi. Agenda stworzyła aplikację Ask Agenda, inteligentnego asystenta, z którego użytkownicy mogą korzystać, aby zadawać pytania dotyczące swojej biblioteki notatek. Ask Agenda wyszuka istotne informacje i udzieli łatwych do zrozumienia odpowiedzi, podając jednocześnie linki do najważniejszych notatek.
Ponadto aplikacja Detail: AI Video Editor wykorzystuje framework Foundation Models do przekształcania szkicu lub konspektu w gotowy do nagrania skrypt promptera. A kiedy film jest już gotowy do udostępnienia, tytuł, opis, hasztagi i wiadomości zostaną wygenerowane automatycznie. Essayist wykorzystuje strukturę Apple Vision wraz z strukturą Foundation Models, aby wyodrębniać informacje z plików PDF i konwertować je na ustrukturyzowane odniesienia i cytaty. Wystarczy przeciągnąć i upuścić plik PDF, aby natychmiast wygenerować odniesienie przy zastosowaniu preferowanego sposobu cytowania. OmniFocus 4 — aplikacja, która pomaga użytkownikom tworzyć zadania w locie i organizować je za pomocą projektów, tagów i dat — może teraz generować projekty i kolejne kroki w imieniu użytkownika, na przykład pomagając mu dowiedzieć się, co spakować na nadchodzącą podróż. Aplikacja może na podstawie istniejących znaczników automatycznie podsuwać sugestie, a nawet proponować nowe znaczniki dla zarejestrowanych treści.
Tworzenie rozwiązań w oparciu o platformę Foundation Models
Platforma Foundation Models ściśle współpracuje z językiem Swift, przez co deweloperzy mogą łatwo wysyłać żądania do działającego na urządzeniu modelu zawierającego 3 miliardy parametrów przy użyciu istniejącego kodu. Stosowana architektura zapewnia prowadzone generowanie zawartości, dzięki czemu modele odpowiadają w spójnym, wiarygodnym dla deweloperów formacie. Mogą więc oni udostępniać w modelu narzędzia, które wywołują aplikację, gdy do przetworzeniach danych model potrzebować będzie dodatkowych informacji. W ten sposób model będzie dysponować wszystkimi odpowiednimi zasobami, aby udzielić odpowiedzi. Architektura Foundation Models jest dostępna w systemach iOS 26, iPadOS 26 i macOS 26 i działa na każdym urządzeniu obsługującym system Apple Intelligence (po jego włączeniu).
Udostępnij artykuł
Media
-
Tekst tego artykułu
-
Multimedia do tego artykułu
- System Apple Intelligence jest dostępny w wersji beta w języku angielskim, chińskim (uproszczonym), francuskim, hiszpańskim, japońskim, koreańskim, niemieckim, portugalskim (Brazylia) i włoskim. Nie wszystkie funkcje są dostępne we wszystkich regionach lub językach. Informacje o dostępnych funkcjach, językach i wymaganiach systemowych można znaleźć na stronie support.apple.com/pl-pl/121115.