GEMMA4

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Gemma 4 E2B 微调指南

使用Unsloth和PEFT/LoRA对小型视觉语言模型进行专业图像任务的微调

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本地运行Fable 5增强版Gemma 4

了解如何使用预构建的llama.cpp二进制文件在RTX 5070 Ti上本地运行Fable 5增强版Gemma 4，测试MTP推测解码，连接Pi实现私有AI编码智能体工作流，并排查常见设置问题。

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Gemma 4 12B：无编码器多模态AI

Gemma 4 12B是一个开放的、无编码器的多模态模型，可以在16GB的笔记本电脑上运行。这实际上意味着什么，以及为什么这很重要。

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用Gemma 4构建多模态助手

使用 Gemma 4 和 OpenVINO 构建多模态助手——在 Intel 硬件上运行图文推理并高效部署。

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Qwen3.6–35B vs. Gemma 4 26B

我花了 48 小时在 MacBook Pro M3 Max（64GB）上并排运行这两款模型。以下是完整分析

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关于Gemma 4的真相

一周的真实 Python 工作。不是基准测试。以下是实际发生的情况。

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我用本地Gemma 4替换了Codex

开发人员使用人工智能的方式正在悄然改变。

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CPU实测Gemma 4 E2B

测试 Google DeepMind 最新的开放模型在无 GPU 配置下的表现——性能、限制和实际可用性。

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Gemma 4：设备端多模态AI

我们与 Google 和社区合作，使它们可以在任何地方使用：transformers、llama.cpp、MLX、WebGPU、Rust；你能想到的都有。

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体验Gemma 4上的Claude Code

想象一下，在Nvidia GPU上运行Claude Code和Google的Gemma 4编程模型——还有比这更好的吗？

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用Gemma 4构建自托管OCR

过去三年里，许多人认为 AI 越大越聪明。他们觉得参数越多，性能越好；GPU 越多，AI 就越智能。

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用Unsloth微调Gemma 4 E2B

在有限硬件上使用Unsloth微调Google最新多模态模型的实用、无废话指南。