@awnihannun: @angeloskath 关于使用MLX构建本地自主AI的视频非常出色。我还听说这是观看次数最多的视频之一……
摘要
一条推文强调了Angelos Kath在WWDC上关于使用MLX构建本地自主AI的出色视频,指出开源权重模型和硬件能力的快速进展。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/12 04:51
@angeloskath 关于本地代理型人工智能与MLX的视频非常精彩。我听说这也是WWDC历史上播放量最高的视频之一。
视频以通俗易懂的方式讲解了代理型AI的基础知识,以及如何简单地在本地搭建运行环境。
演示效果非常出色,令人惊叹的是这些功能现在居然能直接运行。这一切在不到一年前,在M5芯片和近期开源权重模型质量大幅提升之前,都是不可能或不可行的。而且这个进步还在继续。
相似文章
@awnihannun: Three MLX videos dropped at WWDC: Running agents locally by @angeloskath https://youtube.com/watch?v=wykPErJ8M-8… Distr…
Three MLX videos from WWDC demonstrate running AI agents entirely locally on Apple Silicon using the MLX stack, including local inference, tool calling, and distributed inference across Macs, enabling no-cloud, offline AI workflows.
@corbin_braun: 经典的 @NVIDIAAI 胜利
一条推文重点介绍了一个视频演示,展示了本地AI模型如何执行实际工作,并提到了NVIDIA的AI能力。
@TheAhmadOsman: 本地AI人群必胜。看我们将其设为默认。
在Nvidia的Local AI State of the Union活动中,人们对本地AI的兴趣高涨,现场座无虚席。
@paulabartabajo_: 给AI工程师的建议 学习本地AI的最佳方式就是用本地AI去构建。过去7个月的7场动手实践网络研讨会。
过去7个月中7场动手实践的开源网络研讨会合集,聚焦于使用本地AI和小型语言模型进行构建,全部在设备端运行。
@TheAhmadOsman: 才过不到一个月,本地AI已前所未有地强大
本地AI峰会在AIEWF的首个小组讨论现已上线,来自NVIDIA、Roboflow、Osmantic、Forward Future和EXO Labs的领导者们共同探讨了本地AI的现状。