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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #90 · 24.10

Одинаковый пост в одно и то же время в VK, Instagram, Telegram. Telegram: лайков там нет, 8 комментариев Instagram: 23 лайка, 4 комментария VK: 42 лайка, 32 комментария Можно подумать, что раз у меня ВКонтакте почти 6000 подписчиков, то и считать нужно относительно. Но на самом деле нет: и в Телеграме и в Инстаграме у меня примерно та же активная аудитория из ВК: ближний круг общения, онлайн-знакомые, друзья друзей и редкие немногочисленные люди из рекомендаций. Что это значит? Лично я пока готов сделать один вывод: в Инстаграме нет моей аудитории, и там не принято публиковать и обсуждать то, о чем люблю писать и говорить я. В целом отклик от Инстаграма очень вялый и довольно скучный, как для меня-автора, так и для меня-подписчика. В Телеграме все хорошо с реакцией уже существующей аудитории, но с ростом беда, об этом уже неоднократно упоминал. У ВК очень большой запас прочности: его планомерно убивают владельцы и покидают пользователи, но до сих пор есть жизнь не меньше, чем в Инсте и Телеге. #web

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