TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15600 · Apr 4

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm

Results

1 similar post found

Search: #functiongemma

当前筛选 #functiongemma清除筛选
Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1394 · 12/22/2025, 05:14 AM

Google выпустила ИИ, который работает в телефоне БЕЗ интернета 🤯 Это FunctionGemma. Модель, которая все меняет. 📱Что это? —270 млн параметров (в 6600 раз меньше GPT-4!) —Весит всего 288 МБ (меньше мобильной игры) —Работает полностью на устройстве —Никаких серверов, облака и отправки данных ⚡Как работает? Вы говорите:«Добавь контакт Маша, +7 999 123-45-67» → ИИ понимает команду → Превращает её в код → Телефон выполняет. Всё за 0,3 секунды. Без интернета. 🔒Почему это прорыв? •Конфиденциальность: данные никуда не уходят •Скорость: 126 токенов/сек, ответы мгновенные •Эффективность: 25 диалогов = всего 0,75% батареи •Оффлайн: работает где угодно — в метро, самолёте, горах 🎯Что уже умеет? —Ставить будильники —Создавать встречи в календаре —Включать/выключать умные устройства —Прокладывать маршруты —Вести простой трекинг (например, выпитой воды) 🚀 Но главное — это смена парадигмы. Не «чем больше модель — тем лучше», а «правильный ИИ для правильной задачи». Маленькая,но идеально обученная модель на устройстве может быть лучше огромного облачного ИИ. Будущее ИИ — не в дата-центрах, а в вашем кармане. И оно уже здесь. Где попробовать? →Скачать: ollama pull functiongemma →Документация: https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma →Модель: https://huggingface.co/google/functiongemma-270m-it P.S. Если интересно — лайк и репост помогают каналу расти! Подписывайтесь, чтобы не пропустить главное об ИИ. #GoogleAI#FunctionGemma#оффлайнИИ Https://t.me/semasci