近日，一群AI工程师发布了他们的新研究成果，声称一种新算法能够显著降低人工智能的能耗达95%。这一突破性进展可能会为AI技术的可持续发展提供新的解决方案，尤其是在当前全球对能源效率要求日益严苛的背景下。该算...

Starbase作为一个创新的平台，致力于将SQLite技术扩展到边缘计算环境。通过优化SQLite的性能和资源利用，Starbase为开发者提供了一个高效的数据库解决方案，特别适用于物联网和边缘设备的应用场景。该平台的设计理念...

Llama 3.2 是一款全新的开源可定制模型，旨在推动边缘AI和计算机视觉的发展。该模型的设计能够灵活适应多种应用场景，从智能监控到无人驾驶汽车，Llama 3.2 提供了强大的支持。其核心优势在于可定制性，使开发者能够...

深度学习框架Tinygrad 0.9.0正式发布。Tinygrad是一个轻量级的深度学习框架，支持Python和JavaScript。Tinygrad 0.9.0增加了对自定义函数的支持，以及其他一些性能和稳定性的改进。它的设计使其非常适合在边缘设备上...

Meta发布了一款名为ExecuTorch的框架，这是一个后训练量化工具包，能够支持在各种iPhone和Galaxy设备上运行Llama模型。该框架能够在运行7B大小语言模型的手机上，每秒获取多达11个令牌。ExecuTorch框架的发布，进一...

Moondream 2模型作为一种高效的AI模型，其性能强大且体积小巧，现已发布其全功能的VLM可执行文件，名为llamafile。这款全功能的VLM可执行文件是一种完全自包含的程序，可以在边缘设备上运行。这意味着，即使在没有网...

本文分享了关于AI现状的思考，以及对该技术发展方向的一些预测。文章主要关注AI模型的产品、市场和人才现状，而并未涉及AI架构和基础设施的技术细节。今年，开源模型将赶上专有模型，并帮助推动边缘设备的推理。

Nous Research （Hugging Face Hub）发布了一种名为Capybara的新的语言基础模型和Obsidian的多模态扩展模型，该模型拥有30亿参数，可以在手机等边缘设备上运行。