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Geschrieben von: Jan Gruber
Apple hat auf der Open-Source Plattform Hugging Face 20 neue CoreML-Modelle und vier Datensätze veröffentlicht. Diese sind speziell für Text- und Bild-KI-Anwendungen konzipiert.
Die neuen Modelle umfassen verschiedene Funktionen, darunter Bildklassifizierung und Tiefensegmentierung. Ein herausragendes Modell, „Depth Anything“, kann Tiefeninformationen in Fotos nachträglich berechnen. Weitere Modelle wie „FastViT“ zur Bildklassifizierung und „DETR“ für semantische Segmentierung wurden ebenfalls hinzugefügt.
Die neuen Datensätze beinhalten unter anderem „FLAIR“, eine Sammlung von 430.000 Bildern von 51.000 Flickr-Nutzer:innen. Diese Ressourcen wurden entwickelt, um Entwickler:innen zu ermöglichen, komplexe KI-Aufgaben effizient zu lösen.
Apples Zusammenarbeit mit Hugging Face verstärkt sich weiter. Seit April 2024, als die ersten Open Source Efficient LLMs (OpenELMs) veröffentlicht wurden, hat Apple regelmäßig neue Modelle auf der Plattform eingeführt. Clement Delangue, Mitbegründer und CEO von Hugging Face, betonte die Bedeutung dieser neuen Modelle für die KI-Community.
Die auf Hugging Face veröffentlichten Apple-Modelle sind so konzipiert, dass sie Daten direkt auf dem Gerät verarbeiten. Dies schützt die Privatsphäre der Nutzer:innen, indem es verhindert, dass sensible Informationen an externe Server gesendet werden müssen.
Die Veröffentlichung dieser Modelle zeigt Apples Bestreben, Transparenz zu fördern und das Vertrauen in seine KI-Technologien zu stärken. Indem Apple die Entwicklergemeinde ermutigt, eigene KI-Lösungen zu entwickeln, wird auch die Nutzung der leistungsstarken Hardware wie die des iPhone 15 Pro gefördert.
Via Venturebeat
Der Beitrag Apple veröffentlicht 20 neue Open-Source KI-Modelle erschien zuerst auf Apfeltalk Magazin.
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Apple hat auf der Open-Source Plattform Hugging Face 20 neue CoreML-Modelle und vier Datensätze veröffentlicht. Diese sind speziell für Text- und Bild-KI-Anwendungen konzipiert.
Die neuen Modelle umfassen verschiedene Funktionen, darunter Bildklassifizierung und Tiefensegmentierung. Ein herausragendes Modell, „Depth Anything“, kann Tiefeninformationen in Fotos nachträglich berechnen. Weitere Modelle wie „FastViT“ zur Bildklassifizierung und „DETR“ für semantische Segmentierung wurden ebenfalls hinzugefügt.
Die neuen Datensätze beinhalten unter anderem „FLAIR“, eine Sammlung von 430.000 Bildern von 51.000 Flickr-Nutzer:innen. Diese Ressourcen wurden entwickelt, um Entwickler:innen zu ermöglichen, komplexe KI-Aufgaben effizient zu lösen.
Open-Source und Zusammenarbeit mit Hugging Face
Apples Zusammenarbeit mit Hugging Face verstärkt sich weiter. Seit April 2024, als die ersten Open Source Efficient LLMs (OpenELMs) veröffentlicht wurden, hat Apple regelmäßig neue Modelle auf der Plattform eingeführt. Clement Delangue, Mitbegründer und CEO von Hugging Face, betonte die Bedeutung dieser neuen Modelle für die KI-Community.
Datenschutz und Geräteverarbeitung
Die auf Hugging Face veröffentlichten Apple-Modelle sind so konzipiert, dass sie Daten direkt auf dem Gerät verarbeiten. Dies schützt die Privatsphäre der Nutzer:innen, indem es verhindert, dass sensible Informationen an externe Server gesendet werden müssen.
Strategische Ziele
Die Veröffentlichung dieser Modelle zeigt Apples Bestreben, Transparenz zu fördern und das Vertrauen in seine KI-Technologien zu stärken. Indem Apple die Entwicklergemeinde ermutigt, eigene KI-Lösungen zu entwickeln, wird auch die Nutzung der leistungsstarken Hardware wie die des iPhone 15 Pro gefördert.
Via Venturebeat
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