TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1012 · 20.08

Зимой СМИ писали, что за полгода спрос на умные колонки в России вырос в 1.5 раза. Девайс всё сильнее проникает в народ, и это приятно. Одна из самых интересных и меняющих жизнь технологий лично для меня за всё новое время. Сильнее и значительнее, чем эти ваши генеративки, во всяком случае пока. В детстве я смотрел фантастические фильмы, где герой разговаривает с ИИ, встроенным в дом, автомобиль, космический корабль, просит его открывать двери, отвечать на вопросы и так далее. Мечтал, что когда-то тоже так буду, и вот оно уже почти. Сегодня половину всех операций со светом выполняю голосом, практически перед каждым выходом узнаю погоду, иногда прошу что-нибудь подсказать, активно использую таймеры и отложенное выполнение. Утром захожу в кабинет и командую Алисе запустить рабочий режим: закрываются шторы, включаются два системных блока, выключается свет, если он был — чем не фантастика? В квартире в общей сложности семь Станций разного формата, даже в ванной поставил: удобно слушать музыку или аудиокнижку, пока купаешься, спрашивать время и так далее. Никаким другим адекватным образом с мокрыми мыльными руками устройством не поуправлять. Да, параноики любят кричать про Большого Брата, и это конечно очень смешно. Ведь без всяких устройств всё равно за нами наблюдают инопланетяне из космоса, воздействуя своими лучами на разумы, чтобы мы не догадались, что Земля плоская. На даче, в гостях, в отеле в командировке я периодически ощущаю недостаток всех этих возможностей. Бывало, что обращаюсь к Алисе по привычке, а её и нет. Хотя друзья всё чаще уже ставят и себе тоже. Тут во всю проявляются недостатки: если ты не знаешь, как у конкретного друга называется комната или светильник, не знаешь его сценарии, то и управлять не сможешь. Всё-таки даже с подключением YaGPT это не стало полноценным машинным разумом с памятью, контекстом, умением принимать решения. Ждём, думаю, застанем. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 17.03.2026 г., 05:32

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native