開發者現在可以在 Pixel 9 裝置上測試 Google 的 Gemini Nano AI 模型
Gemini Nano 是更廣泛的 Gemini 系列 AI 模型的更專業、更輕量級的版本。雖然兩者都屬於同一個 Gemini 系列,但 Nano 版本是專門為設備上的人工智慧任務而設計的,聲稱只需在用戶設備上本地處理資料即可使對話更加高效和私密。
Google 現已開放 Gemini Nano,透過 AIcore 使用其 AI Edge SDK 在 Android 裝置上進行實驗。設備上的人工智慧模型聲稱針對文字生成和改寫等任務進行了最佳化。在此公告發布後,開發人員將有機會在不嚴重依賴雲端資源的情況下測試人工智慧功能。然而,有一個問題——它最初僅適用於 Pixel 9 系列設備。
Gemini Nano 在摘要、校對和智慧回覆產生等基於文字的 AI 用例中尤其出色。 AI Edge SDK 將允許開發人員控制特定參數,例如溫度、top-K 取樣和輸出長度,以微調模型的回應。作為參考,top-K 取樣是 AI 模型中的一種方法,它將潛在的下一個單字的數量限制為 K 個最有可能的單詞,試圖在一致性和隨機性之間取得平衡。這種方法有助於產生更相關、更少重複的文本,同時仍允許回應的可變性,同時最大限度地減少對高效能伺服器的需求。
在性能方面,Gemini Nano 聲稱比前代產品有了紮實的改進。該公司表示,該模型在釋義和數學問題等任務中的準確率已分別躍升至 90% 和 23%。谷歌目前正在向開發人員提供實驗性存取權限,讓他們將上述所有功能整合到他們的應用程式中。
要開始使用,開發者可以參考 SDK 文檔,其中提供了在行動應用程式中使用 Gemini Nano 的逐步指南。
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在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。

DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接內存訪問技術,允許硬件設備直接與內存進行數據傳輸,不需要CPU干預。 1)DMA操作高度依賴於硬件設備和驅動程序,實現方式因係統而異。 2)直接訪問內存可能帶來安全風險,需確保代碼的正確性和安全性。 3)DMA可提高性能,但使用不當可能導致系統性能下降。通過實踐和學習,可以掌握DMA的使用技巧,在高速數據傳輸和實時信號處理等場景中發揮其最大效能。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

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