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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #47 · 10.06

Полноценное ООП, статическая типизация, события, Си-подобный синтаксис — именно на этом языке я научился тому фундаменту, который позволил мне стать профессиональным разработчиком. Именно после него я без особого труда кодил на Java и теперь вот на C#. Именно на AS3 я выиграл первый в своей жизни конкурс по программированию, и на нём же сделал первый проект, принёсший серьёзные деньги — достаточно серьёзные, чтобы я мог съехать от родителей. На нем непрерывно писал несколько лет, и ни о чём не жалею. Потом Apple убила Flash, а крупные студии убили рынок инди-проектов в социальных сетях. Мой профессиональный путь стал менее простым и наивным, зато уровень знаний и умений в этой области сильно вырос. Прошлогодний код в любой момент кажется мне плохим, и хочется верить, что это признак какого-то развития. Но те времена я всегда вспоминаю с теплотой и любовью. https://youtu.be/sanpUp8GIoY? #dev

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