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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #982 · 7.05

Некоторые люди захейтили тему со сворачиванием пакетов, а Сергей даже написал большой антипост. Поэтому я решил порассуждать о бытовой оптимизации. На нашу организацию быта влияют три вещи: удобство, цена (в широком смысле, включая затраты времени) и приемлемость для общества. Например, выкидывать мусор в окно это удобно, быстро и бесплатно, но неприемлемо, поэтому, даже если кто-то так делает, его наказывают. Выкидывать мусор посреди собственной комнаты это быстро, приемлемо, но неудобно, поэтому тут уже люди сами себя ограничивают. Беда в том, что все три показателя в некоторой степени субъективны, даже последний. Парковаться двумя колёсами на тротуаре это приемлемо или нет? Для меня нет, и вроде даже какие-то законы против этого существуют, но де-факто в жилых дворах куча народу так делает, и никто им шины не протыкает и стёкла не бьёт. Потому что есть негласный общественный договор, что приоритет места для автомобилей во дворе выше, чем приоритет места для прогулок с колясками. Конкретно я для себя выработал в этом отношении такое правило: я не делаю то, за что критикую других. Если меня в принципе волнует проблема запаркованности дворов, то сам я во дворе не паркуюсь, и это даёт мне в моих глазах право эту проблему вообще обсуждать. И это право мне важнее, чем машина под окнами. А дальше уже идёт очень классическое "Как сделать так, чтобы волнующую тебя проблему заметило больше людей". Хорошего решения никто до сих пор не придумал, но всё, что есть, сводится более менее к расширению своего влияния. Можно попытаться стать политиком и повлиять на законы, можно попытаться стать богатым и переехать в собственный дом, можно попытаться стать лидером мнений и поднимать общественные движения. С удобством и ценой то же самое: у каждого человека есть личные взгляды на то, что нужно делать в быту, и какие затраты для этого оправданы. Кто-то делает уборку в квартире каждый день, кто-то раз в месяц, а кто-то — никогда. Здесь уже оценку можно провести разве что по впечатлению от некоторого усреднённого поведения людей в твоём обществе. В основном люди не кладут мусор посреди своей гостиной. В основном люди не моют окна каждый день. Субъективно я давно заметил, что моя страсть к порядку выше, чем в среднем по больнице. Когда я прихожу к кому-то в гости, я чаще вижу там то, что с моей точки зрения является отсутствием организации вещей. Иногда меня от этого коробит, и я где-то внутри кричу "Боже, как вы можете так жить?". Но глобально я смирился и подстроился. Моя жена склонна к порядку в той же степени, что и я, и тоже любит раскладывать всё по местам и поддерживать чистоту. А вместе с друзьями я не живу. Так что организация хранения пакетов в моём случае служит сразу двум вещам. Во-первых, мне приятно, что они организованы, и 30 секунд на сворачивание не являются для меня какой-то значимой ценой. Во-вторых, из всех нашумевших экологических проблем некоторые я считаю действительно серьёзными, и объём неразлагающегося мусора — одна из них. Если я хотя бы чуть-чуть могу уменьшить количество пакетов, которые будут выбрасываться (мной или людьми, которым понравилось решение по хранению пакетов и превращению их в мусорные) — я буду это делать. #life

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