Subiect: #On-device AI
OpenBMB lansează MiniCPM5-2B: un model dens de 2,52 miliarde de parametri care obține 53,9 puncte medii pe 34 de benchmark-uri și rulează direct pe dispozitiv
OpenBMB a lansat MiniCPM5-2B, un model dens de 2,52 miliarde de parametri care obține o medie de 53,9 pe 34 de benchmark-uri, depășind modele mai mari. Cu un context nativ de 131.072 tokeni, antrenament inovator și integrare ușoară, acest model este construit pentru a rula direct pe dispozitive, democratizând accesul la AI avansată.
Scam.ai anunță parteneriatul cu Qualcomm și lansează modelul Halo de detectare a deepfake-urilor la Computex 2026
Scam.ai a anunțat la Computex 2026 un parteneriat cu Qualcomm și lansarea modelului Halo, un sistem de detectare a deepfake-urilor care rulează direct pe dispozitiv, în timp real, în apelurile video. Soluția este optimizată pentru procesoare Qualcomm și vizează protejarea interviurilor video și a comunicațiilor executive împotriva fraudei de identitate.
Liquid AI lansează LFM2.5-8B-A1B: Un model MoE pentru dispozitive cu 8,3 miliarde de parametri totali și doar 1,5 miliarde activi
Liquid AI a lansat LFM2.5-8B-A1B, un model MoE cu 8,3 miliarde de parametri totali și doar 1,5 miliarde activi, optimizat pentru rulare pe dispozitive. Articolul explică arhitectura, beneficiile pentru edge computing și impactul asupra confidențialității și performanței.
Optimizarea recunoașterii optice a caracterelor (OCR) de ultimă generație cu Core ML și Dots.OCR: O călătorie tehnică
Acest articol detaliază procesul tehnic complex de conversie a modelului OCR Dots.OCR pentru a rula pe dispozitivele Apple, folosind Core ML și Motorul Neural. Autorii descriu strategia de simplificare a modelului, provocările întâmpinate în compatibilitatea dintre PyTorch și Core ML și rezultatele benchmark-urilor inițiale, care evidențiază necesitatea optimizărilor ulterioare.