Meta推出ExecuTorch,这是PyTorch生态系统中的统一解决方案,专为在移动设备、嵌入式系统和边缘设备上部署AI模型而设计。ExecuTorch已在Meta家族应用中服务数十亿用户,包括Instagram、WhatsApp、Quest 3和Ray-Ban智能眼镜等产品。该方案支持直接从PyTorch导出模型,无需中间格式转换,提供50KB轻量级运行时,支持超过12种硬件后端,包括Apple、Qualcomm、ARM等。开发者可以使用熟悉的PyTorch API部署LLM、视觉、语音和多模态模型,实现从研究到生产的无缝转换。ExecuTorch还支持多种编程语言(C++、Swift、Kotlin)和平台(Android、iOS、Linux、Windows、macOS及嵌入式系统),并提供完整的工具链和文档,使开发者能够轻松实现高性能、隐私保护的设备端AI应用。
原文链接:Hacker News







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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。