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ARM Cortex-M7
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TinyCast：紧凑型零样本预测器以最少参数实现高精度
一种名为TinyCast的新时间序列预测模型已被推出，其设计紧凑，仅包含146,505个参数。该模型利用零参数频谱检测器来识别周期性，并采用扩张卷积作为其架构，使其适用于嵌入式设备。TinyCast在GIFT-Eval和Chronos-ZS等基准测试中实现了具有竞争力的概率精度，在参数数量和计算效率方面优于更大的模型。
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Opt.Gear 模型为设备端 AI 提供 4.9 倍的推理速度提升
研究人员推出 Opt.Gear，这是一种针对设备端部署和实时推理进行了优化的新型基础模型。该模型采用混合架构，结合了卷积和局部-全局注意力机制，显著减少了 KV 缓存内存，与同等规模的模型相比，在 NPU 上的预填充和解码速度提高了 4.9 倍。Opt.Gear 在 2T 标记语料库的精选 0.5T 标记子集上进行了训练，具有高度的数据效率。该模型以开放权重和适用于各种平台的部署二进制文件形式发布，包括 ONNX、Qualcomm N…