TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2870 · 10월 27일

​​💰Auktsion'ga START berildi! – Yaqin orada barcha foydalanuvchilardan "chopilgan" va "gold" Usernamelar (talaffuzda Yuzerneymlar) xech qanday muzokarasiz auktsionga joylab yuborildi. 📣 Tarqagan xabarlardan Fragment.com orqali usernamelarni sotib olish haqida xabar topdingiz shekilli? Keling unda u haqida batafsil ma'lumotga o'tamiz: • Barcha usernamelar faqat TONkriptovalyutasi bilan sotib olinadi; • Eng arzon username 500TON, eng qimmati esa xozirda 10 500TON; • Auktsion ochilgach, 7 kun ichida yakunlanadi. Har safar yangi taklif belgilanganida muddat yana yangilanadi; • Hozirda saytda A dan H gacha bo'lgan bosh harfli foydalanuvchi nomlari mavjud. Boshqalari keyinroq paydo bo'ladi; • Agarda usernamu uchun auktsion ochilmasa, uning narxi 24 soatdan so'ng 12TON miqdorda pastlaydi; • Narx pastlashiningoxirgi nuqtasi xozircha noma'lum; • Lot (username stavkasi) yangiliklar bildirishnomalarini yuboradigan @fragment boti mavjud; • Platformada har qanday lot "to'plam" sifatida belgilanadi, shuning uchun tez orada uning ko'proq turlari paydo bo'ladi: kanallar, stikerlar, kulgichlar; • Boshqa xizmatlar ham o'z elementlarini platformaga birlashtira oladi; • Telegram keyingi yangilanishida xarid qilingan ayrim mahsulotlardan qanday foydalanish mumkinligini batafsil bilib olishimiz mumkin. • Telegram FAQ'da shuningdek, Telegram’da hozirda qo‘llanilayotgan ismlar keyinroq saytda paydo bo‘lishi mumkinligi aytiladi. Ehtimol, bu foydalanuvchilar o'zlarining nomlarini auktsionga joylashlari mumkinligini anglatadi. 💎TON KURSI - 1TON=1.91$≈21 300SUM #ton#username#auksion ✅@TGraphUz | YouTube

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #litert

当前筛选 #litert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 2025. 10. 04. PM 03:05

✔️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