Dell's new Pro Max workstation, powered by the GB10 chip, brings on‑device AI to the edge—supporting massive 70‑billion‑parameter models without a cloud. Paired with NVIDIA’s Grace Blackwell architecture, it promises developers full freedom to train and run AI locally. Discover how this could reshape edge AI workflows. #DellProMax #GB10 #OnDeviceAI #GraceBlackwell

🔗 https://aidailypost.com/news/dell-launches-pro-max-gb10-support-ondevice-ai-development

RunAnywhere (YC W26) (@RunAnywhereAI)

CES 2026 관련 온디바이스 AI 발표 요약입니다. NVIDIA는 로보틱스용 엣지 추론을, 삼성은 2026년 말까지 8억대에 로컬 AI 탑재를 목표로, Qualcomm은 45+ TOPS NPU를 탑재한 Snapdragon X2를, Motorola는 완전 온디바이스로 작동하는 웨어러블 AI 'Project Maxwell'을 발표했습니다.

https://x.com/RunAnywhereAI/status/2009048770986557666

#ondeviceai #ces2026 #edgeai #npu #snapdragon

Cloud analyst Sriram Subramanian says AI workloads will split between on‑device GPUs and the cloud, using a mixed inference model. He cites CloudDon and Perplexity as early adopters. Could this reshape how we balance latency, cost, and privacy? Read the full take to see the implications for startups and developers. #MixedInference #CloudDon #OnDeviceAI #SriramSubramanian

🔗 https://aidailypost.com/news/cloud-analyst-sriram-subramanian-predicts-mixed-inference-model-ai

Intel’s Core Ultra Series 3 marks a major shift in AI PC design. Built on Intel’s new 18A process, Panther Lake combines CPU, Arc graphics, and dedicated AI acceleration to deliver longer battery life, stronger integrated gaming, and scalable AI performance across PCs and edge systems. This launch highlights how efficiency, local AI, and unified SoC architectures are redefining the next phase of computing.

“With Series 3, we are laser-focused on improving power efficiency, adding more CPU performance, a bigger GPU in a class of its own, more AI compute and app compatibility you can count on with x86.”

https://www.buysellram.com/blog/intel-core-ultra-series-3-a-new-era-for-ai-pcs-begins/

#Intel #CoreUltra #AIPC #AIComputing #EdgeAI #Semiconductor #PCInnovation #IntegratedGraphics #OnDeviceAI #EnterpriseIT #Intel18A #IntelCoreUltra #tech

Intel Core Ultra Series 3, up to 27 hours of battery life during video playback

“With Series 3, we are laser-focused on improving power efficiency, adding more CPU performance, a bigger GPU in a class of its own, more AI compute and app compatibility you can count on with x86.”

https://www.buysellram.com/blog/intel-core-ultra-series-3-a-new-era-for-ai-pcs-begins/

#Intel #CoreUltra #AIPC #AIComputing #EdgeAI #Semiconductor #PCInnovation #IntegratedGraphics #OnDeviceAI #EnterpriseIT #Intel18A #IntelCoreUltra #tech

Liquid AI ra mắt LFM2.5 1.2B Instruct – mô hình nền tảng nhỏ gọn, tối ưu cho thiết bị di động với 1.2 tỷ tham số. Cải tiến kiến trúc hybrid, huấn luyện trên 28T tokens, hỗ trợ đa phương thức, độ trễ thấp và khả năng tuân thủ lệnh nâng cao. Phù hợp cho ứng dụng agent cục bộ hiệu suất cao. #AI #LLM #LiquidAI #OnDeviceAI #MôHìnhNgônNgữ #TríTuệNhânTạo #AIcụcbộ

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q5f1jz/liquid_ai_released_lfm25_12b_instruct/

Liquid AI ra mắt LFM2.5: Mô hình 1.2B với kiến trúc lai mới, tốc độ xử lý trên CPU nhanh gấp đôi Qwen3 và Llama 3.2. Tối ưu ở 4-bit, chạy hiệu quả trên điện thoại, laptop mà không cần kết nối cloud. Đánh dấu bước tiến lớn cho AI cục bộ, mở ra thời đại "dồi dào trí tuệ". #LiquidAI #LFM2.5 #AI #OnDeviceAI #TríTuệNhânTạo #CôngNghệ #AIcụcbộ

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1q5b2gj/lfm25_released_liquid_ai_brings_frontiergrade/

Liquid AI ra mắt LFM2.5 – họ mô hình nền tảng nhỏ gọn chạy trực tiếp trên thiết bị. Với kiến trúc lai tối ưu, 5 phiên bản mô hình: tổng quát, tiếng Nhật, xử lý hình ảnh, âm thanh (nhập/xuất lời nói), và bản gốc để tùy chỉnh. Chất lượng cao, độ trễ thấp, hỗ trợ đa phương thức, ~1B tham số. Lý tưởng cho ứng dụng agent cục bộ. #LiquidAI #LFM2_5 #OnDeviceAI #LocalLLM #AI #LiquidAI #MôHìnhAI #AIcụcbộ #ĐaPhươngThức #ReinforcementLearning

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q5a0if/liquid_ai_

🎧 Most Core ML “failures” are task mismatch failures.

Classification = identity (what)
Detection = location (what + where)
Segmentation = pixel masks (which pixels)

The simplest task that satisfies your UI is usually the best architecture.

Listen: https://logicbridge.dev/sandboxed/4

#iOSDev #CoreML #OnDeviceAI #Vision