Filtrează articolele

Subiect: #On-device AI

AI 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 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.

🕒 3 săptămâni în urmă
AI Optimizarea recunoașterii optice a caracterelor (OCR) de ultimă generație cu Core ML și Dots.OCR: O călătorie tehnică

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.

🕒 2 luni în urmă

Acest site folosește cookie-uri pentru a-ți oferi o experiență de navigare cât mai plăcută. Continuarea navigării implică acceptarea acestora.