Apple выпустила невероятно быстрые модели Core ML и приложение для iOS, позволяющее запускать их на iPhone! ⚡
Эти модели можно подключить к демо приложению, представленному в официальном репозитории MobileCLIP.
> S0 соответствует ViT-B/ 16 от OpenAI, но в 4,8 раза быстрее и в 2,8 раза меньше размером.
> S2 превосходит ViT-B/16 от SigLIP в 2,3 раза, при этом в 2,1 раза меньше по размеру, при этом используется для обучения в 3 раза меньше данных.
> MobileCLIP-B(LT) достигает 77,2%-ную точность обработки изображений, превосходя DFN, SigLIP и даже ViT-L/14@336 от OpenAI
conda create -n clipenv python=3.10
conda activate clipenv
pip install -e .Пример использования:
Python
import torch
from PIL import Image
import mobileclip
model, _, preprocess = mobileclip.create_model_and_transforms('mobileclip_s0', pretrained='/path/to/mobileclip_s0.pt')
tokenizer = mobileclip.get_tokenizer('mobileclip_s0')
image = preprocess(Image.open("docs/fig_accuracy_latency.png").convert('RGB')).unsqueeze(0)
text = tokenizer(["a diagram", "a dog", "a cat"])
with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
image_features = model.encode_image(image)
text_features = model.encode_text(text)
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
print("Label probs:", text_probs)
▪HF
▪Github
▪Результаты модели
@ai_machinelearning_big_data
#apple #coreml #mobile
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27🔥11❤6
Google выпустила Gemma 3n — это новая версия модели, которая запускается локально на мобильных устройствах.
Gemma 3n может работа локально на устройстве с 2 ГБ оперативной памяти!
• Работает в 1.5 раза быстрее, чем предыдущая Gemma 3 4B
• Поддерживает работу без интернета — всё локально и безопасно
• Умеет понимать текст, речь и изображения
• Можно использовать даже на устройствах с 2–3 ГБ RAM
• Поддерживает мгожетсво языков,
💡 Gemma 3n использует гибкую архитектуру (MatFormer), которая может "переключаться" между лёгким и полным режимом (2B и 4B параметров) — модель подстраивается под задачу, не перегружая устройство.
🔧 Как начать пользоваться:
• Через Google AI Studio — работает прямо в браузере
• Или через SDK Google AI Edge — интеграция на Android, Chromebook и другие устройства
📊 Где это применимо:
• Голосовые ассистенты
• Приложения с ИИ, которые работают без интернета
• Переводчики, чат-боты, анализ изображений на телефоне
#Gemma #Google #mobile #МультимодальныйИИ #МобильныйИИ #edgedevices
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍111🔥52❤32❤🔥1🎄1
📱 Qwen представила Qwen Intelligence - набор ИИ-агентов для смартфонов.
В основе три агента:
* Mobile Planner Agent - разбивает сложные задачи на шаги и координирует выполнение.
* Mobile-Use Agent - выполняет действия в приложениях через API, а при необходимости переключается на GUI. На MobileWorld — 82.1%, на MobileWorld-Real — 92.2%.
* Mobile Creative Agent — превращает короткий запрос в готовый визуальный контент; заявленная генерация изображения - около 3 секунд.
Qwen также открывает набор мобильных бенчмарков: MobilePA-Bench, MobileWorld, MobileWorld-Real и MobileWorld-Safety — для проверки планирования, работы между приложениями, реальных устройств и безопасности.
Один агент планирует, второй действует, третий создаёт контент - прямо на смартфоне.
🔗 Learn more about the agents:
- Qwen Intelligence official website: https://qwenintelligence.com
- Mobile Planner Agent: https://github.com/Tongyi-MAI/Qwen-Planner-Agent
- Mobile-Use Agent: https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/
- Mobile Creative Agent: https://arxiv.org/abs/2608.16887
🔗 Explore our open benchmark suite:
- MobilePA-Bench: https://tongyi-mai.github.io/MobilePA-Bench/
- MobileWorld (GitHub): https://github.com/Tongyi-MAI/MobileWorld
- Leaderboard: https://tongyi-mai.github.io/MobileWorld/#leaderboard
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #mobile
В основе три агента:
* Mobile Planner Agent - разбивает сложные задачи на шаги и координирует выполнение.
* Mobile-Use Agent - выполняет действия в приложениях через API, а при необходимости переключается на GUI. На MobileWorld — 82.1%, на MobileWorld-Real — 92.2%.
* Mobile Creative Agent — превращает короткий запрос в готовый визуальный контент; заявленная генерация изображения - около 3 секунд.
Qwen также открывает набор мобильных бенчмарков: MobilePA-Bench, MobileWorld, MobileWorld-Real и MobileWorld-Safety — для проверки планирования, работы между приложениями, реальных устройств и безопасности.
Один агент планирует, второй действует, третий создаёт контент - прямо на смартфоне.
🔗 Learn more about the agents:
- Qwen Intelligence official website: https://qwenintelligence.com
- Mobile Planner Agent: https://github.com/Tongyi-MAI/Qwen-Planner-Agent
- Mobile-Use Agent: https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/
- Mobile Creative Agent: https://arxiv.org/abs/2608.16887
🔗 Explore our open benchmark suite:
- MobilePA-Bench: https://tongyi-mai.github.io/MobilePA-Bench/
- MobileWorld (GitHub): https://github.com/Tongyi-MAI/MobileWorld
- Leaderboard: https://tongyi-mai.github.io/MobileWorld/#leaderboard
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #mobile
4👍80🔥35❤14🥰2