DeepMind Bantu Singapura Pasang Deteksi Penipuan di Ponsel
DeepMind dan GovTech Singapura menyempurnakan Gemma ringan untuk mendeteksi penipuan dalam percakapan langsung di ponsel tanpa mengirim pesan ke cloud. Metrik kinerja belum dipublikasikan.
16 artikel terverifikasi tentang AI di perangkat, produk, dan perkembangan industri.
DeepMind dan GovTech Singapura menyempurnakan Gemma ringan untuk mendeteksi penipuan dalam percakapan langsung di ponsel tanpa mengirim pesan ke cloud. Metrik kinerja belum dipublikasikan.
ModelBest dan OpenBMB merilis MiniCPM-V 4.7. Model MoE 35B-A3B disebut hanya memakai sekitar 3GB memori di iPhone 17 Pro Max dengan kecepatan 13 token/detik lebih.
Google merilis EmbeddingGemma 2, model embedding multimodal open source 740 juta parameter untuk pencarian lokal di ponsel dan laptop.
Qualcomm mendemonstrasikan model Bonsai 1-bit berparameter 2 miliar dari PrismML berjalan lokal di chip kacamata AR1 Gen 1.
Hugging Face merilis 207 kernel WebGPU beserta pustaka loader-nya, mencatat percepatan rata-rata geometris 2,57x dari 809 uji banding.
Apple merilis M6 dan M5 Ultra. M6 jadi chip 2nm pertama Apple untuk Mac mini, sementara M5 Ultra membawa unified memory 512GB dan bandwidth 1,2TB/s ke Mac Studio untuk inferensi AI lokal.
Liquid AI merilis model draft LFM2.5-DSpark di Hugging Face, menambahkan speculative decoding ke tiga model on-device dengan percepatan hingga 3,18x tanpa mengubah output.
Metode pelatihan QAD dari Liquid AI memulihkan akurasi checkpoint Q4_0 hingga 96-97% dari BF16, sambil tetap mempertahankan keunggulan kecepatannya di CPU Arm.
ModelBest memulai bimbingan IPO bersama CITIC Securities, membawa model besar edge MiniCPM dari metrik unduhan menuju ujian pendapatan, pelanggan, dan tata kelola.
OpenBMB merilis MiniCPM-Robot dengan model manipulasi 1.5B, model pelacakan 0.9B, dan jalur deployment lokal berlatensi rendah.
PrismML jejalkan model 27B ke iPhone. Ringkasan lokal atas fakta terverifikasi dan sinyal industri di baliknya.
Perplexity memperlihatkan sistem yang menahan tugas ringan dan data sensitif di PC, sementara penalaran kompleks tetap dikirim ke cloud.
Google menyebut Gemini Nano sebagai model lokal untuk fitur keamanan Chrome, tetapi pengunduhan diam-diam berukuran gigabita memicu pertanyaan baru soal persetujuan, privasi, dan biaya energi AI di browser.
Google DeepMind merilis Gemma 4 pada 2 April, beralih ke lisensi Apache 2.0 dan menempati peringkat ketiga di papan peringkat AI terbuka Arena AI dengan model 31B.
Strategi AI Apple berbeda dari yang lain — tidak mengejar model umum terkuat, melainkan berfokus pada penerapan di perangkat dan perlindungan privasi. Apple Foundation Models dengan sekitar 3 miliar parameter yang dioptimalkan untuk Apple Silicon berjalan secara lokal di iPhone, sementara tugas kompleks ditangani oleh Private Cloud Compute.
Google bawa NanoBanana untuk gambar AI di perangkat. Artikel ini merangkum pengumuman, konteks strategis, dan risiko praktis bagi pengguna atau perusahaan terdampak.