Лаборатория искусственного интеллекта PrismML разработала специальную версию одной из своих компактных языковых моделей, предназначенную для локальной работы на умных очках, оснащённых чипами Qualcomm Snapdragon.

Содержание статьи
- 1 Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти
- 2 Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
- 3 Компьютер месяца — сентябрь 2026 года
- 4 Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то
- 5 Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8
- 6 Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?
- 7 В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний
- 8 10 флагманских процессоров Intel за 10 лет
Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображения: PrismML
На мероприятии Snapdragon Summit компания Qualcomm продемонстрировала 1-битную модель PrismML Bonsai, способную работать локально на умных очках с ИИ, созданных на базе платформы Snapdragon AR1 Gen 1. Компания PrismML занимается сжатием крупных моделей с сохранением качества ответов — в данном случае это было сжатие в четыре раза. Версия для умных очков представляет собой модель размером 2 млрд параметров, оптимизированную для обработки текстовой и визуальной информации. На практике владельцы таких очков смогут в реальном времени получать ответы на вопросы о том, что видят перед собой.
PrismML выпускает ИИ-модели с открытыми весами, предназначенные для работы непосредственно на устройствах, максимально задействуя их имеющиеся вычислительные мощности. Стартап позиционирует это решение как альтернативу зависимости от обещаний конфиденциальности со стороны разработчиков проприетарного ИИ. ИИ-лаборатория совместно с Qualcomm оптимизировала веса и архитектуру модели специально для нейропроцессора Hexagon.
По качеству работы модель сопоставима с системами с 4-битной точностью, но при этом она потребляет вчетверо меньше памяти и генерирует токены более чем вдвое быстрее. В результате взаимодействие с ней становится более естественным, а контекст данных сохраняется на самом устройстве. PrismML и Qualcomm Technologies намерены и далее продолжать сотрудничество, оптимизируя всё более совершенные модели Bonsai для работы на платформах Snapdragon. Технологии ИИ внедряются в умные очки, прочие носимые устройства и окружающую нас технику, поэтому очередной качественный скачок не получится обеспечить одним лишь наращиванием вычислительной мощности.
Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект


