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谷歌研究院推出了一种新架构，使用冻结的Multi-Token Prediction在Pixel设备上加速Gemini Nano模型，显著提升了设备端AI特性的速度和能效。
一位开发者发现谷歌将 Gemini Nano 4B 大语言模型内置到 Chrome 中，并创建了一个兼容 OpenAI 的 API 封装用于本地使用，无需 API 密钥或外部网络调用。
一位开发者创建了一个名为Dobby的Chrome扩展程序，可以在PC上本地运行谷歌的Gemma4（Gemini Nano），无需GPU，只需Chrome和16GB内存。该扩展提供了一个简单的界面，用于与模型交互，完成拼写检查或摘要等任务。
Google Chrome 正在自动向用户设备下载一个 4GB 的 Gemini Nano 模型权重文件，用于支持设备端 AI 功能，如诈骗检测和写作辅助，但通常不会明确告知用户所需的存储空间。用户可以在 Chrome 设置中关闭"设备端 AI"开关，以删除该文件并阻止重新下载。
Google Chrome正在悄悄地在用户设备上安装一个4GB的Gemini Nano AI模型，未获得明确同意，也没有退出的用户界面，引发了重大的隐私、法律和环境问题。
Google 推出 Gemma 3n 预览版，这是一个移动优先的开源 AI 模型，针对手机、平板电脑和笔记本电脑上的本地推理进行了优化。该模型采用与高通和联发科等硬件合作伙伴共同开发的新架构，利用分层嵌入等创新技术，在最少内存占用（2-3GB）的情况下实现快速性能，同时支持多模态功能。
Pixel Watch 3 与 4 引入端侧机器学习，支持无需视线的“双捏”与“甩腕”手势，以及无需唤醒词的抬腕激活 Gemini。