Windows 11 становится всё менее дружелюбна к юзерам а порой и вовсе не юзабельной:
▫️ постоянные ломающие апдейты которые не дают загрузить систему, откатить ломающие апдейты, и давно уже удаляютфайлыпользователей без спроса. Тенденция в целом уже достаточно давно, включая глобальные сбои и другие неприятности.
▫️ навязчивое продвижение AI шпионовагентовповсюдув системе которых никто не просил.
▫️ всё больше ресурсов ВАШЕГО компа работают не для вас, а в угоду Microsoft. Мелкомягкие официально предлагают купить железо помощней (чтобы они и дальше могли половину мощности использовать по своему усмотрению) а оно что-то не покупается. Рядовой юзер не понимает зачем менять комп который и так норм работает. А глядя на текущие цены на память наступает ощущение что с этим миром что-то не так.
▫️ люди булшитят винду и активно продвигают переход на Linux порой называя винду кучей слопа или даже вирусом, похищающим файлыс целью выкупа (они реально после аплоада и удаления с локала отключают доступ к файлам и требуют купить подписку). А сам Microsoft переименован в Microslop. Появляются даже тулзы для очистки системы от этого слопа.
▫️ Microsoft уже не скрывает, что ваши данные уже не ваши, даже зашифрованные, ибо ваши пароли давно уже хранятся где надо и доступны кому надо.
▫️ При всех этих факапах они закрыли поддержку Windows 10 не давая возможности откатиться на что-то более стабильное.
То есть сами Microsoft стали катализатором поиска альтернатив.
Сам я уже на Linux уже более 7 лет как на основной системе, дома винда есть только в виртуалке для тестов клиентского софта. Расскажите, как у вас обстоят дела на винде? Вы пользуетесь системой или боретесь с ней?
#offtop
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI
✔️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