据报道,苹果正在计划一款 M7 Ultra 芯片,将支持高达 1.5 TB 的统一内存。
该计划规格突显了未来 Apple silicon 在内存容量方面的显著提升。
据报道,苹果正在计划一款 M7 Ultra 芯片,将支持高达 1.5 TB 的统一内存。
该计划规格突显了未来 Apple silicon 在内存容量方面的显著提升。
本文通过分析内存限制而非运行基准测试,计算出哪些开源大语言模型可以适配新的 Apple M5 系列 Mac(Mac mini、Mac Studio)。它基于 Q4_K_M GGUF 文件大小、KV 缓存需求以及相对于可用 GPU 内存的运行开销来确定容量。
研究人员展示了 BaseRT,这是一个针对 Apple Silicon 上的大语言模型的原生 Metal 推理运行时,实现了迄今为止报告的最高推理吞吐量。通过利用芯片特定的内核融合和统一内存感知优化,它克服了 llama.cpp 和 MLX 等现有框架中的开销。
llama.cpp 项目发布了 b11160 版本,在 AMD RDNA3 和 RDNA4 架构的 Vulkan 上引入了 int8 协同矩阵 (coopmat1) 实现。此更新包含一个专用着色器,直接探测 coopmat 值以提升性能。
在 Meta Connect 2026 上,Meta 将其个人智能体 Muse 作为“硬件+智能体”战略的核心进行展示,推出了新功能和设备,并预告了未来的前沿模型。该公司展示了 Muse 的扩展能力,包括语音和实时视频交互,以及 VR 眼镜和 Charm 钥匙扣等新硬件。
苹果发布了 LensVLM-9B,这是一个拥有 90 亿参数的视觉语言模型,旨在更高效地处理文本的压缩图像。该模型扫描这些压缩输入,并利用学习到的工具选择性地将相关页面扩展为其未压缩形式。
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