AI

Edge computing i IoT aplikacije su dostigle kritičnu prekretnicu u 2026. godini—gde je pokretanje sofisticiranih jezičkih modela lokalno na uređajima ograničenih resursa postalo ne samo moguće, već i praktično za produkcijske implementacije. Najbolji open source LLM za edge computing kombinuju broj parametara ispod milijarde sa arhitekturnim inovacijama koje pružaju impresivne performanse u okviru strogih budžeta memorije i napajanja. Vodeći modeli kao što su Phi-4-mini (3.8B), Gemma 3 (270M-1B), SmolLM2 (135M-1.7B) i Qwen3 (0.5B-4B) predstavljaju novu generaciju edge-optimizovanih jezičkih modela koji mogu efikasno da rade na svemu od Raspberry Pi uređaja do industrijskih IoT pristupnika. ...

РАГ оквири (оквири за проширену генерацију преузимања) постали су од суштинског значаја за изградњу АИ апликација производног нивоа 2026. Најбољи РАГ оквири—ЛангЦхаин, ЛламаИндек, Хаистацк, ДСПи и ЛангГрапх— омогућавају програмерима да комбинују велике језичке моделе са преузимањем знања специфичних за домен. Када се пореди ЛангЦхаин вс ЛламаИндек вс Хаистацк, кључни фактори укључују ефикасност токена, трошкове оркестрације и могућности обраде докумената. Мере перформанси откривају да Хаистацк постиже најмању употребу токена (~1.570 токена), док ДСПи нуди минималне трошкове (~3,53 мс). ЛламаИндек се истиче за апликације које су усредсређене на документе, ЛангЦхаин пружа максималну флексибилност, а Хаистацк нуди цевоводе спремне за производњу. Разумевање архитектуре РАГ оквира је критично за програмере који граде базе знања, цхат ботове и системе генерисања са проширеним проналажењем. ...