Tinder(婷德)不再仅限于匹配服务，现已推出智能照片筛选功能。借助人工智能(AI)技术，该应用可在设备本地筛选数千张照片，无需将照片上传至云端。从面部识别和身份验证，到预测最具吸引力的照片，所有操作均在本地设备完成。
这是目前移动端AI应用的典范之一，在保护用户隐私的同时，实现了性能与准确性的平衡。Tinder工程团队采用苹果视觉框架（Apple's Vision framework）、Combine框架和TensorFlow Lite模型，将整个照片筛选流程保持在设备端。
为提升效率，系统采用快速失败机制：若照片不含面部或与用户身份不符则自动跳过。同时，通过自定义审核模型，仅对预测表现最佳的前100张照片进行不当内容检测，包括未成年主体识别和文字叠加检测等。
用户可选择拍摄新自拍或使用现有照片作为参考。应用在后台自动扫描照片库，提供建议并进行排名，全程无需云端上传。这种本地处理方式不仅保护隐私，还能实现即时处理数千张照片的规模。
微软最近发布的Phi-4-mini-flash-reasoning模型，拥有38亿参数，采用SambaY架构，在设备端推理速度提升10倍。随着类似AI模型不断涌现，预计将有更多应用采用设备端AI技术服务用户。
