Apple M1 Max
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M1 Max 推理引擎基准测试：rapid-mlx 领先
一位爱好者在 M1 Max MacBook Pro 上使用 Qwen3.5-4B 模型对多个推理引擎进行了基准测试。结果提交给 mlx-chronos 社区基准测试后表明，rapid-mlx 在速度和内存效率方面提供了最佳性能。该用户现在正在使用 rapid-mlx 来部署 Qwen35b-A3b 模型。
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Phosphene AI 视频工具增加了 LoRA 支持，可在 16GB RAM 的 Mac 上运行
开源 AI 视频生成工具 Phosphene 已快速更新，支持 LoRA 和 CivitAI 集成，允许用户应用自定义 LoRA 模型，如 Retro anime LoRA。此外，还出现了在内存仅为 16GB 的 Mac 上运行 Phosphene 和 LTX-2.3 的技巧，可在几分钟内使用 M1 Max 芯片生成视频。
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AI模型从音频预测口吃事件，并部署在设备上
研究人员开发了一种新的卷积神经网络（CNN）模型，该模型能够从短音频片段中预测即将发生的口吃事件。这个拥有616K参数的模型在SEP-28k数据集上进行了训练，在识别如阻塞和声音重复等严重口吃事件的前体方面表现出特别的能力。值得注意的是，该模型可以部署在设备上，并在各种Apple设备上展示了高效的导出格式和低延迟。
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消费级显卡也能快速上手！面壁智能MiniCPM-o 4.5发布技术报告
MiniCPM-o 4.5 是一个全新的 9B 参数的全模态大语言模型，专为实时、全双工交互而设计。它可以同时处理和生成音频、视频和文本，实现主动行为和持续的环境理解。该模型利用 Omni-Flow 框架进行时间对齐处理，并针对高效推理进行了优化，使其能够在内存小于 12GB 的边缘设备上运行。