端側(cè)小語言模型 文章 最新資訊
6TOPS算力驅(qū)動30億參數(shù)LLM，米爾RK3576部署端側(cè)多模態(tài)多輪對話
- 當(dāng) GPT-4o 用毫秒級響應(yīng)處理圖文混合指令、Gemini-1.5-Pro 以百萬 token 上下文 “消化” 長文檔時，行業(yè)的目光正從云端算力競賽轉(zhuǎn)向一個更實際的命題：如何讓智能 “落地”？—— 擺脫網(wǎng)絡(luò)依賴、保護(hù)本地隱私、控制硬件成本，讓設(shè)備真正具備 “看見并對話” 的離線智能，成為邊緣 AI 突破的核心卡點。2024 年，隨著邊緣 SoC 算力正式邁入 6 TOPS 門檻，瑞芯微 RK3576 給出了首個可量產(chǎn)的答案：一套完整的多模態(tài)交互對話解決方案。RK3576多模態(tài)純文字：自我介紹如今，“端
- 關(guān)鍵字： 瑞芯微 RK3576 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器） 端側(cè)小語言模型（SLM） 多模態(tài) LLM 邊緣AI部署 開發(fā)板
Qwen2-VL-3B模型在米爾瑞芯微RK3576開發(fā)板NPU多模態(tài)部署指導(dǎo)與評測
- 隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的快速迭代，從云端集中式部署到端側(cè)分布式運行的趨勢日益明顯。端側(cè)小型語言模型（SLM）憑借低延遲、高隱私性和離線可用的獨特優(yōu)勢，正在智能設(shè)備、邊緣計算等場景中展現(xiàn)出巨大潛力。瑞芯微 RK3576 開發(fā)板作為一款聚焦邊緣 AI 的硬件平臺，其集成的 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）能否高效支撐多模態(tài) LLM 的本地運行？性能表現(xiàn)如何？?RK3576 多模態(tài)純文字：愛因斯坦有什么貢獻(xiàn)RK3576 多模態(tài)純文字：自我介紹本文將圍繞這一核心問題展開 —— 從端側(cè) SLM 與云端 LL
- 關(guān)鍵字： 瑞芯微 RK3576 NPU 端側(cè)小語言模型 SLM 多模態(tài) LLM
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端側(cè)小語言模型介紹
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