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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #161 · 15.01

Зимой я выиграл в конкурсе Сбера телевизор Huawei Vision S 55". Недавно его доставили, поделюсь впечатлениями. Я хорошо отношусь к компании Huawei. На мой взгляд, они делают лучшие в мире мобильные камеры. И идеологически их ссору с гуглом я считаю скорее правильной и полезной для рынка. Но конечному потребителю пока что становится хуже. Телевизор Vision S это на самом деле не телевизор, а большой монитор. У него нет АЦП и разъёма для подключения антенны. Это мне глубоко импонирует: эфирное телевидение должно умереть, и чем быстрее, тем лучше. Радует, что на рынке появляются такие решения. Первый шаг к телефону без функции звонков :) Здесь своя операционная система HarmonyOS, на ней предустановленные программы и сервис Салют (умные голосовые помощники и соответствующая экосистема от Сбера). Само устройство лёгкое для своих размеров — без страха повесил его на стену на обычные дюбеля. По железу, к сожалению, ничего впечатляющего, к сожалению. Я сразу проверил работу моего приложения с трёхмерными игральными костями (HTML5 3D на three.js + физика cannon.js), и оно тормозит. Не так безбожно, как на SberBox, но всё-таки ни до уровня SberPortal, ни тем более до уровня мобильного телефона не дотягивает. Затем я запустил небольшую игру, которую недавно делал (HTML5 плеер на движке Godot, 2D + физика). И вот тут расстроился: игра работает, но буквально самую каплю ниже минимального предела комфорта. То есть, если бы она тормозила всего на 5% меньше, в неё уже можно было бы спокойно играть. А так нет. На Портале при этом игра работает шустро, на телефоне тоже шустро, но уже вне Салюта (в Салюте на телефоне не работает, не знаю, почему). Сама операционка вроде бы Android, но жутко урезанная. Для установки программ, которые мне нужны, пришлось скачивать APK. Причем, как именно это сделать было не ясно, и помогло только гугление. VLC завёлся штатно, YouTube отказался логиниться без гуглосервисов (к счастью, он есть внутри Салюта). Netflix я не нашёл ни в каком виде, и это провал. У нас с женой 60% экранного времени это именно Netflix. Ничто другое с ним не сравнится по соотношению нового контента к стоимости подписки. Для меня это самая главная причина, по которой я не стал бы ставить подобный телевизор в гостиной, как центральный экран в доме. Отдельно раздражает то, что предустановленные сервисы от самого Huawei невозможно удалить или даже спрятать. Они занимают всю полосу приложений на главном экране, но являются буквально мусором: покупать в России подписку на кино или музыку от Huawei глупо, мессенджером от Huawei тоже никто не пользуется. К самому экрану претензий нет — картинка сочная, качественная, разрешение отличное. Как устройство вывода для PlayStation 5 всё прекрасно. Ну, иногда может всплывать неотключаемое системное сообщение о каком-нибудь обновлении, но это мелочи. Камера сносная — не хватает звёзд с неба, но и не древняя вебка. Правда вот, на мой взгляд, она совершенно не нужна. Кейс «Люди разговаривают с кем-то по видеосвязи через телевизор» кажется мне целиком выдуманным маркетологами. А приложений, в которых камера могла бы раскрыться, в системе нет. Интеграция с Салютом, наоборот, выполнена хорошо. Даже если приложение «Салют» не запущено, устройство всё равно отзывается на голосовую команду без всякого пульта и активирует ассистента. Это меня приятно удивило, думал, будет такая же байда, как на СберБоксе, когда голосовой ввод, предполагающий занятость рук, всё равно вынуждает освободить руки и взять пульт. Однако, по непонятной причине не поддержана камера и жесты. Хотя, казалось бы, её и так мало где можно использовать, хоть здесь бы сделали. В целом, лично под мой сценарий использования девайс подошёл прекрасно: экран во всю стену в рабочем кабинете, на который главным образом выводится PS5, а ещё можно тестировать приложения Салюта при разработке. Но обычному пользователю покупать стоит с опаской. По моему мнению команда Сбера нормально выполнила интеграцию, но плохо выбрала донора для этой интеграции. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #edgeai

当前筛选 #edgeai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google

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

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65399 · 13.04.2026 г., 05:13

🚀 AI TRENDS | Bitcoin Mining Centralization and Edge AI Market Growth Projected Bitcoin mining is anticipated to become increasingly centralized, according to Alex Thorn, head of Galaxy Research. According to NS3.AI, Thorn's insights suggest a shift in the mining landscape, potentially impacting the decentralization that has been a hallmark of the cryptocurrency. Meanwhile, the edge AI market is expected to experience significant growth. Grand View Research forecasts that the market will expand from approximately $25 billion in 2025 to $119 billion by 2033, indicating a trend towards more localized AI applications. #BitcoinMining#Centralization#EdgeAI#MarketGrowth#Decentralization#AITrends#GalaxyResearch#NS3AI#GrandViewResearch#LocalizedAI#BTC