Команда Google Creative Lab собрала офлайн‑переводчик на Raspberry Pi 5 с локальной Gemma 4
Команда Google Creative Lab представила Gemma Translator — портативный голосовой переводчик, который работает полностью локально. Устройство собрали на базе одноплатника Raspberry Pi 5 с 8 ГБ оперативной памяти, а за перевод отвечает компактная языковая модель Gemma 4 E2B.
Проект Moonshine Micro для распознавания речи и синтеза речи в микроконтроллерах и DSP использует всего 470 КБ ОЗУ
Представлен открытый ИИ-проект под названием Moonshine Micro
Оценка быстродействия детекторов YOLO на Raspberry Pi 5 HAT+
В предыдущей статье я описал процесс компиляции модели yolo8n в HEF-файл для нейрочипа HAILO-8L в модуле HAT+. В этой работе я оцениваю быстродействие инференса нескольких моделей YOLO для этого же чипа. Задумка
Чему меня научили два месяца с легковесным локальным AI-агентом
Raspberry Pi на Mac mini - оба гоняют openLight, оба маленькие, оба всегда онлайн.Когда я писал первую статью на Хабр про openLight в марте
Radxa Rock 5 itx — Изучаем недорогую ITX плату с ARM чипом
ОсмотрОкинув плату взглядом, сразу становится ясно: это классический ITX-формат. Плата - редкий представитель своего класса, где на десктопной материнской плате установлен ARM-чип. По сути, это SBC, адаптированная под удобный для работы форм-фактор и оснащённая большим количеством внешних и внутренних портов, что значительно упрощает расширение по сравнению с идеологией шилдов и шапок у Raspberry Pi.
Raspberry Pi сообщила о росте годовой прибыли на 25%
Британский производитель одноплатных компьютеров Raspberry Pi Holdings сообщил о росте прибыли на 25% за прошлый год. Спрос на продукцию компании в США и Китае перевесил последствия продолжающегося дефицита микросхем памяти, пишет Bloomberg.
Почему большинство AI-агентов плохо работают на Raspberry Pi (и как я попытался это исправить)
Проблема: тяжёлые AI-агенты на маленьком железеПоследнее время я экспериментировал с AI-агентами на Raspberry Pi 5.И довольно быстро столкнулся с проблемой: большинство существующих агентных фреймворков оказываются слишком тяжёлыми для небольшого железа.Типичная архитектура таких решений включает:Python-фреймворкнесколько фоновых сервисовorchestration слойиногда векторную базудовольно сложную конфигурациюНа сервере это нормально работает. Но на Raspberry Pi всё начинает ощущаться иначе:долгий стартлишние зависимости

