“我只是真的很喜欢底层系统的工作，并想看看我能将一个具有现代GUI氛围的干净 ARM64 OS 推到什么程度。”
“全新的130美元的AI HAT+ 2 为树莓派5解锁了生成式AI。”
“Raspberry Pi AI HAT+ 2包括一个40TOPS的AI处理芯片和8GB的内存，从而能够本地运行Llama3.2等AI模型。”
“新的AI HAT+ 2专为边缘设备上的本地生成式AI模型推理而设计。”
“新的 $130 AI HAT+ 2 为树莓派 5 解锁了生成式 AI 功能。”
“连接后，Raspberry Pi 5将使用AI HAT+ 2来处理与AI相关的工作负载，同时保留主板的Arm CPU来完成其他任务。”
“Raspberry Pi 最新的 AI 配件带来了更强大的 Hailo NPU，能够进行 LLM 和图像推理，但价格是关键的决定因素。”
“这篇文章讨论了新的树莓派 AI Hat 以及增加的内存。”
““无需OpenAI！使用本地LLM（Ollama）完全免费运行””
“该系统涵盖 17 种行为类别，包括多种手机使用模式、饮食、吸烟、向后伸手、视线/注意力转移、乘客互动、梳洗、控制面板互动、打哈欠和闭眼睡觉。”
“这是一个顶级LLM和VLM的列表，它们速度快、智能，并且足够小，可以在像树莓派甚至智能冰箱这样小的设备上本地运行。”
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“由于文章本身非常简短，因此没有直接引用。核心概念是在低功耗设备上成功实现一个要求很高的 AI 模型。”
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“该实现在 CPU 上完全运行，并在 x86 架构上使用 FP16、AVX intrinsics，在 Apple Silicon 上使用 NEON + Accelerate 框架。后者尤其高效，我观察到在我的 MacBook M1 Pro 上运行时，推理速度比 OpenAI 提供的当前 PyTorch 实现快 2-3 倍。”
“该项目在树莓派上使用神经网络。”
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“这篇文章的来源是 Hacker News。”
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“这篇文章来源于Hacker News。”