Китайците избиха рибата с този модел. За $2.5к можеш да си сглобиш локален програмен асистент, който е безплатен и върви достатъчно бързо

https://lmstudio.ai + Qwen2.5-Coder-32B-Instruct + 64 GB MacStudio

А кому е нужно? Не е ли по-перспективно за тая сума човек да си купи крава и да се грижи за нея, а не да обгрижва Тъпанчев?

Професии всякакви.

Освен видео "обработка" и връзка с чата ... (без аудио, видео, и "букви" )
някой правил ли е някакво приложение с невронна мрежа(AI) в Ембед чип/SoC/платка?
обработка на някъв процес например?

На мен всъщност ми е интересно това тъй като може дори да ми се наложи за един от моите по-големички проекти.
Естествено, няма аз да се занимавам да му човъркам кода и настройките

Аз съм работил в областта на обработката на сигнали, но това е свързано с работата ми и не мога да споделя детайли. Всичко, свързано с идентифицирането на дадена сигнатура, е потенциално приложение. Ако не можеш да изградиш математически модел на проблема, или ако можеш, но решението му би било твърде скъпо откъм изчислителна мощност, и разполагаш с достатъчно качествени данни за трениране на невронна мрежа, тогава си струва да разгледаш този подход.

Какво ще правиш със сигнатурата е второстепенен въпрос – дали ще класифицираш нещо или ще интерполираш с цел декомпресия или пък ще екстраполираш с цел предвиждане, за всичко си има подходящ метод. Много често дори няма нужда от невронни мрежи, а от елементарни алгоритми за статистическото обучение като decision trees.

Реално погледнато, много неща могат да се направят в една embedded система. Обикновено всичко се свежда до това дали подходът е по-евтин (като батерия, памет, изчислително време) в сравнение с алгоритмичния метод.

Ако имаш конкретна идея за приложение, ще се радвам да направя бърз анализ за осъществимостта.

мен лично не ме интересува ML и самата тренировка
Интересива ме Embedded ... чипове, библиотеки, примери и демонстрации

опит от колеги...

Ами аз
Щото имах за задача да популяризирам един чип на Максим MAX78000, който има мл ускорител ( за CNN) и харчи малко, та в тандем с един блутут контролер и акселерометър и цифров микрофон... та за cbm го правех приложението, да детектва аномалии в работата на електрически двигател например.... периодично взима няколно секунди сампъли от акселерометъра, пуска ги през модела и ако има аномалия я репортва....
Мисля, че вече е релийзнато на аналог на сайта, ама може и да се бавят още. Ще проеря понеделник какво е дереджето

Бях се накумил да правя детектор за дъжд + насрещни фарове и съответно да пуска чистачките и да гаси дългите автоматично. FHD камера и Raspberry Pi. Вече като проучих всичко и стигнах до момента да монтирам цялата патаклама на предното стъкло да снимам семпли за трейнинга, нещо рязко ме домързя и ми се отщя. Вече забравих кво беше, но tensor flow си имаше порт за python, отделно имаше простичък тул, който генерира XML-ите и като цяло беше много просто.

Детектор за дъжд (чистачкотроник) е доста по-елементарно устройство. Поне при малко по-възрастните автомобили. Представлява ИЧ излъчватели, приемник и някаква електрика за обработка на сигнала.
При по-добре направените, излъчвателите и приемниците са повече, и под различен ъгъл.
Тоя вид датчици задължително се монтират в обхвата на чистачките, иначе става мазеляк.

Колегата си прави "Тесла" При тях няма класически датчик за дъжд, а ползват камерите ... и за момента не им се получава достатъчно добре (ако не ми е остаряла информацията).

Ами не знам как точно са направени тия датчици но имам наблюдение, от сравнително нова кола, че ако ръми и капчиците са едни много ситни се налага да ползвам лоста и да пускам ръчно, същото става и ако са едри но са на рядко.

Освен от силата на валежа интервалът на чистачките зависи и от скоростта, с която се движи автомобилът. Поне при мен е така(ar159).

по принцип въпроса беше нещо от рода
Има идея, Има "сензори" и има данни от тях ... някакси е обучен Модела - ( трениннга не е важен )
ся, този Модел трябва да се интегрира в непознат SoC, с непознати библиотеки

демек питам за AIoT - Embedded Hardware & Software ... платформи, чипове, библиотеки, примери
"Hello World" - "бази" за експерименти и придобиване на опит ... реализация на "джаджа"