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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1221 · 11.03

Бизнесы и некоторые блогеры сейчас кинулись делать каналы в ВК (да, такие есть). У меня практически каждый день приходит уведомление то от очередного издательства настолок, то от какого-нибудь независимого автора, что типа вот смотрите, теперь вам в личку ВК будем спамить. Я, конечно, отклоняю. Безотносительно того, что сам ВК мёртв, каналы там кажутся одной из наименее жизнеспособных идей, потому что они берут из Телеграма единственный ключевой недостаток — неструктурированную подачу информации, склонную к порождению большого числа очагов мусора (и как следствие точек контроля, если вы занимаетесь информационной гигиеной). Получается, что каналы ВК это если взять каналы в Телеграме и оставить у них только серьёзные телеграмные проблемы UX, но не добавить, например, телеграмное доверие людей к площадке и телеграмный же акцент на понятной core-функциональности, позволяющий приложению быть относительно минималистичным (с поправкой на тягу Дурова к рюшечкам для детей). Взяли только самое плохое. Зачем? Тем не менее, вопрос о том, куда переходить бизнесам, и тем людям, которым неудобен впн 24/7, остаётся. В максе, прости господи, (даже если представить, что им кто-то начал пользоваться), слишком странные правила по созданию каналов. Я, например, могу туда прийти только как ИП Пешехонов Денис, а короткий адрес канала у меня будет сгенерированным, что-то типа user12345. Пора поднимать ActivityPub-сервер, получается? #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #litert

当前筛选 #litert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM