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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #421 · 4.07

Если вовремя остановиться и надеть дождевик, то даже поездка под дождём не так страшна. Особенно на трицикле, который не боится скользкой дороги. Доехали до Петрозаводска за полдня и дальше гуляли тут. Петрозаводск я вам уже показывал в одном из предыдущих путешествий, так что фоток не будет (но видео будет в фильме, который я сделаю по возвращении). Только одно новое: до этого был в Петрозаводске своим ходом и не замечал, что здесь нет разметки на многополосных дорогах, кроме разве что самых основных. Разметка просто не нарисована, хотя знаки о многополосности висят, а там понимай, как знаешь. По пути встретили другую группу из троих мотопутешественников, которые то обгоняли нас, то отставали. Тоже вот ребята поехали по Карелии. Ну и, конечно, большой привет всем водителям, которые по трассе с одной полосой в каждую сторону вне населенных пунктов едут 60-80 км/ч и собирают за собой огромную вереницу других транспортных средств. Интересно, о чем они думают, глядя в зеркала. Завтра самый сложный участок, но должен быть классный контент, stay tuned. #travel

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