DeepMind leva modelo antifraude de Singapura para o celular
DeepMind e a GovTech de Singapura ajustaram o Gemma para detectar golpes direto no celular, com alertas em tempo real e sem enviar mensagens para a nuvem.
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DeepMind e a GovTech de Singapura ajustaram o Gemma para detectar golpes direto no celular, com alertas em tempo real e sem enviar mensagens para a nuvem.
O MiniCPM-V 4.7 chega em duas versões, 35B-A3B e 1B. O modelo MoE roda no iPhone 17 Pro Max com cerca de 3 GB de memória e mais de 13 tokens por segundo.
Google lança o EmbeddingGemma 2, modelo de embedding multimodal open source sob Apache 2.0 que ocupa apenas cerca de 567MB no smartphone.
A PrismML demonstrou o Bonsai, modelo de 1 bit com 2 bilhões de parâmetros, rodando localmente no chip de óculos Snapdragon AR1 Gen 1 da Qualcomm, respondendo perguntas em tempo real sem depender de rede.
Hugging Face lança @huggingface/kernels com 207 kernels WebGPU otimizados, em média 2,57x mais rápidos que o ORT WebGPU, sob licença Apache-2.0.
Apple apresenta os chips M6 e M5 Ultra: o M5 Ultra tem ate 512GB de memoria unificada e 1,2TB/s de largura de banda, o suficiente para rodar modelos abertos de centenas de bilhoes de parametros localmente.
A Liquid AI lança modelos rascunho LFM2.5-DSpark que aceleram a inferência local em até 3,18x com decodificação especulativa, método originado na DeepSeek e na Universidade de Pequim.
Liquid AI lança novos checkpoints da série LFM2.5 em formato GGUF Q4_0, treinados com o método QAD, recuperando até 97% da precisão original em BF16.
A ModelBest iniciou tutoria de IPO com a CITIC Securities, levando modelos de IA de borda do terreno dos downloads open source para a prova de receita e clientes.
A OpenBMB lançou o MiniCPM-Robot com modelo de manipulação 1.5B, rastreamento 0.9B e foco em inferência local de baixa latência.
PrismML coloca modelo 27B no iPhone. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
A Perplexity quer manter tarefas simples e dados sensíveis no PC, enviando apenas raciocínio complexo para a nuvem.
Google afirma que o Gemini Nano apoia recursos locais de segurança no Chrome, mas o download silencioso de vários gigabytes reacendeu dúvidas sobre consentimento, privacidade e o custo energético da IA no navegador.
Google DeepMind lançou o Gemma 4 em quatro versões, migrando para a licença Apache 2.0; a versão 31B ficou em terceiro lugar no ranking de código aberto do Arena AI.
A estratégia de IA da Apple é diferente, focando em implantação no dispositivo e privacidade, com um modelo de 3 bilhões de parâmetros rodando suavemente no iPhone.
Google leva geração de imagens NanoBanana ao dispositivo. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.