پرش به محتوای اصلی

موضوع

هوش لبه

SLMs, on-device inference, mobile AI, AI PCs

۱٬۱۰۴ مقاله منتشر شده

هوش مصنوعی خصوصی اقتصادی: مدل زبانی چندکاره روی کارت گرافیک ۴ گیگابایتی RTX 3050
آموزش کاربردی

«بدون نیاز به ابر»؛ استقرار مدل‌های محلی روی GPUهای ارزان‌قیمت

یک توسعه‌دهنده با طراحی یک ماشین وضعیت برای مدیریت حافظه، موفق شد مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی چندوجهی را روی یک GPU ارزان‌قیمت ۴ گیگابایتی اجرا کند. این سیستم بدون نیاز به…

۶ دقیقه خواندن
مقایسه هزینه کل مالکیت: استقرار خصوصی Llama در مقابل APIهای ابری
آموزش کاربردی

تفاوت هزینه‌های پنهان در میزبانی شخصی Llama در برابر APIهای ابری

مقایسه هزینه کل مالکیت (TCO) نشان می‌دهد که قیمت‌گذاری توکنی در ابر، هزینه‌های عملیاتی پنهان را می‌پوشاند، در حالی که سودآوری میزبانی شخصی کاملاً به نرخ بهره‌وری سخت‌افزار وابسته…

۳ دقیقه خواندن
استقرار مدل‌های LLM در ابر و لبه: راهکارها و بهترین شیوه‌ها
آموزش کاربردی

استقرار ترکیبی مدل‌های زبانی برای موازنه میان تأخیر لبه و قدرت ابر

تیم‌های توسعه برای بهینه‌سازی هزینه و عملکرد، باید بار کاری مدل‌های زبانی را میان دستگاه‌های لبه (Edge) و خوشه‌های ابری تقسیم کنند. این رویکرد اجازه می‌دهد کارهای حساس به زمان در…

۲ دقیقه خواندن
ربات شیائومی ۹۸٪ موفقیت، تأیید هوش مصنوعی اپل، عرضه STEPX Neo

۲ گام جدید در بازار چین؛ از ربات شیائومی تا اپل اینتلیجنس

ربات انسان‌نمای شیائومی در آزمایش‌های چهارماهه، توانست با دقتی نزدیک به انسان پیچ‌های خط تولید خودرو را ببندد. هم‌زمان، اپل اینتلیجنس مجوزهای لازم برای بازار چین را دریافت کرد و…

۱ دقیقه خواندن
نیروی محض جاسازی‌های خود را به کار ببندید
آموزش کاربردی

آرایه‌های NumPy در مقیاس یک میلیون سند از پایگاه‌داده‌های برداری سریع‌ترند

داگ لوتون ثابت کرد که برای مجموعه‌های داده تا یک میلیون سند، استفاده از آرایه‌های ساده NumPy به جای پایگاه‌داده‌های برداری پیچیده، کارایی بیشتری دارد. این رویکرد زیرساخت‌های…

۲ دقیقه خواندن۲
انفجار حباب هوش مصنوعی و واکنش اپل: تماشای سوختن همه‌چیز

سرمایه‌گذاری محافظه‌کارانه اپل؛ ضربه‌گیر احتمالی در برابر ترکیدن حباب هوش مصنوعی

اد زیتورون معتقد است اپل به‌دلیل اجتناب از هزینه‌های کلان برای مراکز داده، در برابر ریزش احتمالی بازار زیرساختی AI مصون است. در حالی که رقبا با زیان‌های سنگین روبرو می‌شوند، اپل…

۲ دقیقه خواندن
موتور استنتاج C بدون وابستگی برای اجرای مدل ۲.۷۸ تریلیون پارامتری Kimi K3 با پخش وزن‌های فعال از NVMe بدون محدودیت RAM
آموزش کاربردی

موتور WASTE مدل ۲.۷۸ تریلیون پارامتری Kimi K3 را روی لپ‌تاپ‌های معمولی اجرا کرد

پروژه‌ی WASTE با استفاده از استریم مستقیم وزن‌ها از حافظه‌ی NVMe، اجرای مدل‌های تریلیون‌پارامتری را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده ممکن کرد. این موتور توانست مدل عظیم Kimi K3 را روی…

۲۴ دقیقه خواندن۲
آزمایش تبدیل مدل زبانی کوچک به عامل هوشمند قابل اعتماد با HUQAN و OPT-125M
آموزش کاربردی

رتبه‌بندی شواهد در HUQAN توهمات مدل ۱۲۵ میلیون پارامتری OPT را متوقف کرد

پژوهشگران با افزودن یک لایه «سلسله‌مراتب اعتماد» به مدل بسیار سبک OPT-125M، توانستند توهمات آن را به‌طور مؤثر حذف کنند. این سامانه به‌جای تکیه بر اطمینان مدل، اعتبار پاسخ‌ها را بر…

۴ دقیقه خواندن
استارتاپ Smallest.ai ۱۳ میلیون دلار برای ساخت هوش مصنوعی صوتی فوق‌سریع و طبیعی جذب کرد.

«تجربه‌ای indistinguishable از انسان»؛ هدف Smallest.ai برای چت‌بات‌های سازمانی

استارتاپ Smallest.ai با جذب سرمایه برای توسعه مدل‌های صوتی کوچک و تخصصی، قصد دارد شکاف زمانی پاسخ‌دهی در چت‌بات‌ها را از بین ببرد. این سیستم با پردازش هم‌زمان شنیدن و صحبت کردن،…

۳ دقیقه خواندن۱
نحوه اجرای محلی Kimi K3 GGUF با Ollama، LM Studio و llama.cpp
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

چگونه Kimi K3 را با Ollama و LM Studio اجرا کنیم؟

یک راهنمای فنی جدید، مسیر اجرای مدل Kimi K3 — یکی از بزرگ‌ترین مدل‌های با وزن باز — را روی سخت‌افزارهای شخصی تشریح می‌کند. این مستندات گام‌های عملی برای استفاده از Ollama و LM…

۱ دقیقه خواندن