Un gran avance para la IA automotriz: AutoNeural-VL-1.5B está reescribiendo las reglas del juego.
¿Las especificaciones? Menos de 100 ms de latencia en la NPU, lo que supone 14 veces más rápido que las referencias anteriores. Procesamiento de visión en alta resolución de 768² manteniendo una relación señal-ruido de 45 dB incluso después de la cuantización.
Lo que realmente destaca: funcionamiento completamente offline. Sin dependencia de la nube, lo que significa que tus datos siguen siendo tuyos. Privacidad como prioridad en el diseño, rendimiento como prioridad en la ejecución.
Este tipo de avance en computación en el edge podría transformar la manera en que los sistemas autónomos procesan datos visuales en tiempo real.
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ShortingEnthusiast
· hace16h
¿De verdad se puede tener los datos en tus propias manos ejecutándolo offline? Soy un poco escéptico.
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LiquiditySurfer
· hace16h
Procesamiento visual completo fuera de línea, esta ola realmente está avanzando con fuerza, y no subir los datos a la nube es la verdadera maximización de la eficiencia del capital.
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MemeKingNFT
· hace16h
Cálculo offline... Así es como debería ser Web3, con la soberanía de los datos en manos propias, cien veces mejor que esa centralización en la nube.
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100 ms de latencia y una aceleración de 14 veces, sinceramente suena un poco exagerado, pero el edge computing realmente está cambiando las reglas del juego.
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Privacidad primero, rendimiento primero, esta teoría ya debería haberse aplicado en la cadena, ¿por qué hasta ahora le toca a las empresas de automoción?
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¿Totalmente offline? Tío, esto es como un pequeño smart contract en la conducción autónoma. Ojalá el mercado de NFTs se descentralizara así...
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Resolución alta de 768² y una relación señal-ruido de 45 dB, las cifras suenan bien, pero ¿qué pasa con los datos reales de pruebas en carretera? Que no sea otra revolución de PowerPoint.
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Lo verdaderamente interesante no es la velocidad, sino la propiedad de los datos. Ese es el futuro, los del mundo cripto deberíais tomar nota.
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LayoffMiner
· hace16h
¿100 ms de latencia? Es 14 veces más rápido que antes, ¿es cierto? Habrá que comprobarlo.
Ejecutarlo offline no es ningún problema, pero ¿será suficiente la capacidad de cálculo en un entorno de producción real?
Si esto se usa para la conducción autónoma, ¿la privacidad estará realmente protegida o es solo otra estrategia de marketing?
Mantener la relación señal-ruido después de la cuantificación y con una resolución de 768², eso sí que es interesante.
Tras estos años de crisis minera, el enfoque de la computación en el borde se está volviendo cada vez más atractivo.
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AirdropNinja
· hace16h
¿Funcionamiento sin conexión? ¿De verdad? Ahora la privacidad está totalmente asegurada.
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NFTFreezer
· hace16h
¿Corre tan rápido sin conexión? Por fin los coches autónomos pueden pensar por sí mismos, ¿eh?
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ShadowStaker
· hace16h
No voy a mentir, el enfoque offline-first tiene otro impacto, pero no pretendamos que la cuantización a 45dB no conlleva sacrificios de los que nadie está hablando todavía. Pero, ¿dónde están realmente las preocupaciones sobre la diversidad de validadores con estos despliegues en el edge?
Un gran avance para la IA automotriz: AutoNeural-VL-1.5B está reescribiendo las reglas del juego.
¿Las especificaciones? Menos de 100 ms de latencia en la NPU, lo que supone 14 veces más rápido que las referencias anteriores. Procesamiento de visión en alta resolución de 768² manteniendo una relación señal-ruido de 45 dB incluso después de la cuantización.
Lo que realmente destaca: funcionamiento completamente offline. Sin dependencia de la nube, lo que significa que tus datos siguen siendo tuyos. Privacidad como prioridad en el diseño, rendimiento como prioridad en la ejecución.
Este tipo de avance en computación en el edge podría transformar la manera en que los sistemas autónomos procesan datos visuales en tiempo real.