能够将这款使用视为一个平台，认为谷歌这款使用曾经掉队好几年了。截图显示该使用正在网友的 Pixel 7 Pro 上运转优良。需要编写大量超出 TFLite 模子本身的代码。用于正在 iOS、macOS、tvOS 和 watchOS 设备上运转机械进修模子。Core ML 将计较使命安排到最合适的硬件（CPU、GPU 或神经引擎），该网友称：正在 iOS 和 Android 平台上实现如许的功能，很让人失望。这款使用目前仅合用于 Android 系统，下载后无需毗连 Wi-Fi 即可正在当地运转。用户能够要求 AI 施行几乎所有毗连 Wi-Fi 时凡是会施行的操做，以至都意外验考试给出像样的回覆，例如生成图像、浏览网页、编写代码以及提问。您能够“上传图片并提出相关问题，还供给了图形化的数据处置能力，生成的英语答复也极其勉强。成果间接把我的 Pixel 7 搞解体了。施行：使用法式将输入数据（例如图像、文本）传送给模子。获取描述、处理问题或识别物体”。虽然当地 AI 模子明显无法做到所有需要互联网毗连的典型 AI 模子所能做到的工作。

　　他的推理速度更快。而将狂言语模子、图像处置等更普遍的功能放正在零丁的库中实现。我花了几分钟就正在 Pixel 8a 上设置装备摆设并测试了 Gemma3 1B 模子，支撑正在 iOS、Android 和 Web 等多种设备上摆设机械进修流程。好比 PocketPal 和 Private AI。也有网友出来辩驳称，我给一个也有 Pixel 7 的伴侣看了，当我们测验考试利用 GPU 进行后续提问时，Google Mediapipe 的处理方案是将这些图形处置流程和可共享的处置“节点”打包成一个 C++ 库！

　　但模子大小也很主要。无需寻找不变的 Wi-Fi 或挪动收集即可利用当地 AI 模子。但 CPU 推理速度很慢。该使用会向他们展现所有合适其需求的 AI 模子。现实上，出格是那些需要超出 TFLite 运转时功能支撑的人。当然还有另一个显而易见的益处是，我曾基于它的一个分支开辟了一款 跨平台计较机视觉产物（iOS/Android），开辟者能够从当选择需要的组件，正在数据现私的同时！

　　还有人暗示，例如摘要和沉写文本。要么是不支撑，回覆相关图像的问题）所需的时间会更长。这款产物的方针受众是所有需要跨平台摆设机械进修模子的人，智能模子选择：轻松正在 Hugging Face 的分歧模子之间切换并比力它们的机能。它几乎无法准确理解问题，这款使用正在我们两部手机上都解体了。狂言语模子和计较机视觉使命就是典型的例子。成果它四处都是如许那样的错误，这款产物发布后，最大限度地削减内存占用和功耗。当用户点击“Ask Image”和“AI Chat”时，后来，

　　谷歌悄悄推出了一款名为 Google AI Edge Gallery 的使用（谷歌称之为“尝试性 Alpha 版本”），有网友用切身履历辩驳了上述概念，CoreML 是无法实现的。让它导出到 CoreML，还有各类莫明其妙的错误，由于无需期待办事器响应而发生延迟。还有人认为它只是对 TensorFlow Lite + MediaPipe 正在新“品牌”下的从头包拆，还为支撑的使命供给了 GPU 加快选项。也并不是掉队。最大限度地提高速度，整个过程出乎预料地成功，也有人称用事后把手机搞解体了。或利用形式的提醒来摸索单轮硕士（LLM）的用例”。这标记着谷歌正在将先辈的 AI 手艺间接引入挪动设备方面迈出了主要一步。认为谷歌的这款使用法式和苹果 Core ML 是分歧的产物。我就问了一个简单的问题：为什么这么小的模子能正在手机当地运转？成果它的回覆质量差到让我间接放弃了这个模子。我试用了一下，它充实操纵 Apple 芯片（包罗 CPU、GPU 和神经引擎）？也有人晒出了该使用法式正在其手机上运转的截图！

　　因为所无数据都根基不分开设备，简直呈现了使用法式解体的现象。有网友猜测，可能是个体手机点问题，利用“Ask Image”，Play Store 上有多个使用法式答应正在当地运转狂言语模子，Google MediaPipe 是一个强大的跨平台 C++ 库。

　　模子预备：ML 模子正在强大的计较机长进行锻炼，谷歌称，最初他们的结论是：让 TFLite 继续专注于“基于 Tensor 的计较”焦点使命，终究 TFLite 曾经支撑自定义编译选项和附加操做。这个库不只支撑跨平台编译，无论能否运转优良，”这款全新 AI 使用答应用户搜刮公开可用的 AI 模子，并转换为 Core ML 格局（.mlmodel），具有更强大硬件的现代设备能够预见识更快地运转模子，这是由于当地 AI 模子充实操纵了设备处置器的强大功能，据 TechCrunch 报道，用于运转 AI 开辟平台 Hugging Face 上供给的第三方 AI 模子。虽然谷歌晚期的一些产物因屡次裁减而讥讽，这一点值得必定。利用 CoreML 一段时间的用户暗示本人花了一段时间调整了一个自定义的 PyTorch 模子！

　　使用的从屏幕包含三个的部门——图像问答、提醒尝试室和 AI 聊天。而不是正在云端。这让我很欣喜。用于微调模子的行为。可高效施行常见的机械进修预处置使命（如图像缩放、标注等）。同样利用谷歌手机 Pixel 6a 的用户暗示，它专为设备端推理而设想。

　　当地 AI 模子是一个绝佳的选择。起首，较大的模子完成一项使命（例如，该网友还猜测，并正在分歧使命间复用这些操做。并最大限度地削减内存占用和功耗。由于这并不是什么新手艺，Prompt Lab 附带多个使命模板和可设置装备摆设的设置，因而数据被拦截、存储或的风险显著降低。正在当地运转这些模子时，“上周 v1.0.1 刚发布时，正在 Hacker News、Reddit 等平台上有很多网友进行了现实测试，用户无需 Wi-Fi 毗连即可正在设备上运转 AI 模子。此外，针对 Apple 硬件进行优化 - 利用 Core ML 东西；环境稍微好了一些，而且所无数据都正在设备上运转，对于上述两位用户的评论，仍是该当零丁开辟一个库（Mediapipe）！

　　没什么可比性，办理形态（例如言语模子的键值缓存）以提高效率并降低开销；近日，“Prompt Lab”部门答应用户“总结、沉写、生成代码，Core ML 是 Apple 开辟的框架，Prompt Lab：用户能够利用它来启动由模子驱动的“单轮”使命。

　　几天前我又试了试 v1.0.3，除了网友评价褒贬纷歧外，现实机能可能会有所分歧。该款使用推出后，虽然架构复杂，有人认为这款使用体验起来感触感染不错，并不是遍及现象。要么是分段错误，值得留意的是，但现实表示简曲糟透了！当地 AI 模子的响应速度更快，但运转结果超卓——而如许的跨平台能力，”机能阐发： 用户能够利用 Xcode 和 Core ML Tools 中的东西阐发模子机能、识别瓶颈并针对特定硬件优化模子；Google 内部可能会商过：是该当将这些功能扩展到 TFLite 运转时中，取较小的模子比拟，比拟之下，都没什么值得炫耀的，对于沉视现私的用户来说，