Mandar un bloque de texto contextual a la API de OpenAI y esperar una respuesta en un Smartphone conectado a una torre LTE ruidosa es frustrante. Requiere enviar el texto claro al servidor centralizado (sacrificando privacidad) y añade la latencia transnacional entera a la generación token por token.
Quantized Inferencing Local
Nuestra visión con Rany AI y Sylor es la independencia del dispositivo, conocida como "On-Device Processing". En lugar de redes neuronales ultra pesadas de 70B de parámetros flotantes, la industria apuntó a los modelos SLM. Usando el formato GGUF, que permite empaquetar tensores en quantización INT4 (enteros de 4 bits perdiendo apenas un 3% de precisión estocástica), logramos correr un modelo determinista dentro de la RAM de un teléfono Android tradicional en modo avión.