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这篇客座文章探讨了提议的跨源存储API，用于改进Transformers.js中AI模型资源的缓存，从而实现跨源的高效复用，同时保持浏览器内推理的隐私和完整性。
一个深入探讨的视频，解释如何使用 Transformers.js 从 JavaScript 运行 AI 模型，涵盖张量、ONNX、量化、WebGPU/WASM 等。
演示了如何使用 WebGPU 和 Transformers.js 在浏览器中离线运行 Gemma 4，并通过 WebSerial 控制 Reachy Mini 机器人。
Opus 4.7 自动生成定制 WebGPU 内核，通过融合 LinearAttention 将 Qwen3.5 推理加速最高 13 倍，现已随 Transformers.js v4.2.0 发布。
本文提供了一份技术指南，介绍如何将 Transformers.js 集成到基于 Manifest V3 的 Chrome 扩展中，详细阐述了后台 Service Worker 架构、模型缓存和 Agent 循环的设计。