tag: Edge AI

Liquid AI ปล่อย LFM3 โมเดลขนาดกะทัดรัดระดับ 2B จำนวน 6 รุ่นที่รองรับทั้งข้อความ ภาพ และเสียง โดดเด่นด้วยการใช้หน่วยความจำเพียง 1 GB และรองรับ Context Window สูงถึง 256K

Liquid Foundation Models (LFMs) รุ่นล่าสุดมาพร้อม 6 โมเดลย่อยที่ครอบคลุมข้อความ ภาพ และเสียง บน backbone เดียวกัน ชูจุดเด่นด้านประสิทธิภาพสูงบนอุปกรณ์ Edge และรองรับการ Fine-tune ด้วย GPU เพียงตัวเดียว

เจาะลึก 4 ขั้นตอนการเป็นวิศวกร Computer Vision ยุคใหม่ ตั้งแต่คณิตศาสตร์เชิงพื้นที่ไปจนถึงการปรับแต่งโมเดลบนฮาร์ดแวร์ Edge เพื่อตอบโจทย์อุตสาหกรรมในอนาคต

NVIDIA ขยายตระกูลโมเดลแบบเปิดครอบคลุมทั้งด้านภาษา หุ่นยนต์ ชีววิทยา และควันตัม เพื่อให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งตามภาษาท้องถิ่นและโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้อย่างอิสระ

Google Research ประกาศความสำเร็จของสถาปัตยกรรม 32-bit Coral NPU บนพื้นฐาน RISC-V พร้อมเปิดตัวคอมไพเลอร์ IREE/MLIR v1.0 และฮาร์ดแวร์ใหม่ร่วมกับ Synaptics

Google เปิดตัว LiteRT Tensor API ให้คุณสร้างและปรับแต่ง Neural Models ด้วย C++ บนอุปกรณ์พกพาได้โดยตรง รองรับการทำงานข้ามแพลตฟอร์มทั้ง GPU, NPU และ CPU แบบ zero-copy

NVIDIA ขยายตระกูลโมเดลภาษาเปิดรุ่นใหม่ Nemotron 3.5 ครอบคลุมตั้งแต่ Super VL สำหรับเอเจนท์ระดับองค์กร ไปจนถึงรุ่น Bolt ที่เน้นประสิทธิภาพความเร็วบนอุปกรณ์ Edge และเดสก์ท็อป

Google AI Edge เปิดตัว ML Drift เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูง ช่วยให้นักพัฒนาประมวลผล AI และ LLM บนอุปกรณ์ได้รวดเร็วขึ้น พร้อมรองรับแพลตฟอร์มที่หลากหลายผ่านระบบ GPU Virtualization

Liquid AI เปิดตัวโมเดลการตัดสินใจ d1-3B และ d1-omni-600M แบบ open-weight ชูจุดเด่นประมวลผลบนอุปกรณ์ปลายทางได้รวดเร็วและแม่นยำ พร้อมรองรับข้อมูลทั้งข้อความ ภาพ และเสียง

Google เปิดตัว EmbeddingGemma 2 โมเดล Multimodal Embedding น้ำหนักเบาที่รองรับทั้งข้อความ โค้ด รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลบนอุปกรณ์โดยเฉพาะด้วยพารามิเตอร์เพียง 740 ล้านตัว

Fastino Labs เปิดตัวโมเดล open-weight ขนาด 340 ล้านพารามิเตอร์ มุ่งเน้นการตัดสินใจในระบบ AI Agent เช่น การกำหนดเส้นทางและคัดกรองข้อมูล โดยสามารถทำงานได้รวดเร็วแม้ใช้เพียงหน่วยประมวลผล CPU

Google อัปเดต Antigravity SDK ให้รองรับเวิร์กโฟลว์ AI แบบออฟไลน์และ Local ผ่าน Gemma 4 26B และ LiteRT ช่วยให้นักพัฒนาสร้างเอเจนต์ AI ที่มีความเป็นส่วนตัวสูงและประหยัดต้นทุน

PieceMakers บริษัทออกแบบหน่วยความจำที่ Nanya หนุนหลัง เริ่มซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ไต้หวัน พร้อมนำเสนอเทคโนโลยีการวาง DRAM ซ้อนบนตัวประมวลผลโดยตรงเพื่อรองรับ Edge AI

Samsung และ Verizon ประสบความสำเร็จในการทดสอบเทคโนโลยี ISAC บนเครือข่าย vRAN ในงานกิจกรรมระดับโลก ณ เมืองดัลลัส โดยเปลี่ยนสัญญาณไร้สายให้กลายเป็นเซนเซอร์ตรวจจับความหนาแน่นของฝูงชนได้แบบเรียลไทม์

Liquid AI เปิดตัวโมเดล LFM2.5 ในรูปแบบ GGUF 4-bit ที่ใช้เทคนิค Quantization-Aware Distillation (QAD) ช่วยให้คงประสิทธิภาพได้สูงถึง 97% ของรุ่น BF16 เดิม แต่ยังประหยัดหน่วยความจำและทำงานได้รวดเร็วตามมาตรฐาน Q4_0

Cactus Compute เปิดตัว Needle 2 โมเดล Open-source ขนาดเพียง 14MB ที่ออกแบบมาเพื่องานสั่งการอุปกรณ์และสกัดข้อมูลโดยเฉพาะ สามารถรันบนฮาร์ดแวร์ข้อจำกัดสูงอย่าง Raspberry Pi และ IoT ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่งพา GPU หรือ NPU

Liquid AI เผยโฉม LFM2.5-VL-3B โมเดล Vision-Language ขนาด 3 พันล้านพารามิเตอร์ ชูจุดเด่นด้านการประมวลผลบนอุปกรณ์ที่รวดเร็วแบบเรียลไทม์ พร้อมความสามารถในการเข้าใจหน้าจอและเรียกใช้เครื่องมือที่เหนือกว่าคู่แข่งในระดับเดียวกัน

Liquid AI เปิดตัว LFM2.5-2.6B โมเดลขนาดเล็ก 2.6 พันล้านพารามิเตอร์ที่เน้นการทำงานเป็น AI Agent บนอุปกรณ์โดยตรง มีประสิทธิภาพเทียบเท่าโมเดลขนาดใหญ่กว่า 4 เท่า แต่ใช้หน่วยความจำไม่ถึง 2.5 GB

NVIDIA Jetson มอบประสิทธิภาพการประมวลผลระดับสูงในขนาดกะทัดรัด ช่วยให้นักพัฒนาสร้างหุ่นยนต์อัจฉริยะที่สามารถคิดและตัดสินใจเองได้ในทุกพื้นที่ ตั้งแต่ห้องเรียนไปจนถึงอุตสาหกรรมในโลกจริง

NVIDIA เปิดตัวโมดูล T3000 และ T2000 บนสถาปัตยกรรม Thor ชูจุดเด่นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดและประหยัดพลังงาน เพื่อรองรับการรัน Foundation Models ในหุ่นยนต์อเนกประสงค์และเครื่องจักรเคลื่อนที่อัตโนมัติ