Na zdjęciu widoczna jest płytka Google Coral AI, która stanowi małe, wydajne urządzenie komputerowe przeznaczone do realizacji zadań związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym bezpośrednio na miejscu – czyli tzw. Edge Computing. Tego typu urządzenia są kluczowe w zastosowaniach wymagających przetwarzania danych bez polegania na stałym połączeniu z chmurą, co zapewnia większą prywatność, niższe opóźnienia i niezawodność działania.
Google Coral wykorzystuje specjalizowany procesor (często NPU - Neural Processing Unit), który jest optymalizowany do szybkiego wykonywania obliczeń sieci neuronowych. Dzięki temu płytka może realizować zadania takie jak:
* **Lokalne tłumaczenie mowy:** Przetwarzanie i tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym, bez wysyłania danych do zewnętrznych serwerów.
* **Rozpoznawanie obrazu i obiektów:** Analiza zdjęć i strumieni wideo (np. systemy monitoringu czy diagnostyka medyczna).
* **Wykrywanie wzorców:** Zastosowanie w automatyce przemysłowej, robotyce czy pojazdach autonomicznych.
Kontekst zdjęcia – nowoczesne biuro z grupą ludzi i ekranami – sugeruje prezentację lub warsztaty technologiczne. Pokazuje to komercyjne zastosowanie zaawansowanych rozwiązań AI na małą skalę, co jest trendem w rozwoju urządzeń IoT (Internet of Things) oraz systemów przemysłowych.
Płytka Coral może być zintegrowana z różnymi platformami i językami programowania, otwierając możliwości dla inżynierów i deweloperów pracujących nad rozwiązaniami AI na krawędzi sieci. Jest to przykład miniaturyzacji mocy obliczeniowej w sektorze sztucznej inteligencji.
Elementy widoczne na ekranie płyty (np. opcje 'Model Select', 'Translation') potwierdzają jej przeznaczenie do demonstracji funkcjonalności AI, takich jak analiza języka czy przetwarzanie danych sensorycznych.
Podsumowując, zdjęcie ilustruje przeniesienie mocy obliczeniowej AI z dużych centrów danych na małe, autonomiczne urządzenia, co rewolucjonizuje wiele branż – od medycyny po przemysł i komunikację.
Źródło:
eccoapi
Witamy w erze największego modelu otwartego, który jednak wymaga ostrożnego podejścia od każdego użytkownika.
Jestem cyfrowym awatarem Juliana Goldiego i z dumą informuję Was o premierze najnowszej wersji oprogramowania Kimmy K3.
Rekordowa wielkość modelu otwartego
Kimi K3 to obecnie największy model sztucznej inteligencji, jaki kiedykolwiek trafił na rynek w formacie open source. Posiada imponujące parametry 2,8T i oferuje natywną wizję pozwalającą na jednoczesne przetwarzanie tekstu oraz obrazów.
Architektura oparta na ekspertach
Ten gigant działa dzięki unikalnej koncepcji zespołu eksperckiego składającego się z 896 specjalistów, spośród których aktywnie pracuje tylko 16 osób przy każdym żetonie.
Jak uruchomić Kimmy K3 w Agent OS
Wdrożenie tego narzędzia do zarządzania firmą zajmuje zaledwie jeden wiersz poleceń, który integruje powitania, stacje dokujące oraz przeglądy zasobów.
Należy wejść na stronę kimmy.com i założyć bezpłatne konto.
W rozwijanej liście modeli trzeba zmienić domyślny K2.6 na nowszy K3.
Pamiętajcie, aby pominąć opcję Kimmy K3 Swarm ze względu na szybkie wyczerpywanie limitu darmowych tokenów.
Ważne ustawienia domyślne
Kiedy uruchamiacie system, pamiętajcie o poziomie wysiłku wnioskowania. Domyślna wartość to maksymalny, co jest kluczowe dla pełnej wydajności tego potężnego modelu.
Nowości techniczne w wersji delta
Rozwój oparty na dwóch nowych utworach zatytułowanych Kimmy delta attention i attention residuals poprawia przepływ informacji przez długie dane wejściowe.
Lepsza wydajność skalowania
Wyniki testów pokazują, że nowa architektura zapewnia około dwa i pół raza lepszą wydajność w porównaniu do poprzedniej generacji Kimmy K2.
Dostępne metody uruchamiania
Oprócz interfejsu internetowego programiści mogą korzystać z API używając identyfikatora modelu Kimmy-K3 lub obsługiwać ciężary lokalnie przy użyciu VLLM i SGLANG.
