نماذج مُصمَّمة للسيليكون، لا مُكيَّفة معه
كل مسار — رؤية حاسوبية، معالجة الكلام، ونماذج اللغة المضغوطة — يُبنى حول قيود المعالج المستهدف منذ أول سطر تدريب.






تحسين يبدأ عند مستوى مجموعة التعليمات
الرؤية الحاسوبية الطرفية
التعرف على الكلام — Whisper الطرفي
نماذج اللغة المضغوطة — LLM طرفي
نماذج كشف وتصنيف مُكيَّفة بالتكميم والتقليم لتعمل في الوقت الفعلي على معالجات Sakura 2 وMemorix دون أي استدعاء سحابي.
نماذج Whisper مُضغوطة بتحليل معماري للمعالج المستهدف، تُنفِّذ الاستدلال الصوتي محلياً بكمون أقل من عشرين ميلي ثانية.
نماذج لغوية مُقلَّصة بضبط دقيق على مستوى النواة، تعمل على الحافة مع الحفاظ على دقة الاستدلال المطلوبة لأنظمة القرار المستقل.


التحسين يسبق التدريب، لا يتبعه
نبدأ بتحليل قيود المعالج: عرض الناقل، ذاكرة SRAM، مجموعة عمليات الحساب. يُحدِّد هذا التحليل بنية النموذج قبل أي تشغيل تدريبي.
كل مشروع ينتهي ببرنامج ثنائي قابل للنشر، مُختبَر على العتاد الفعلي — لا مفكرات، لا نماذج افتراضية.
معالجك هو المواصفة. نبني حولها.
أخبرنا بالمعالج المستهدف ومتطلبات الكمون، وسنحدد المسار الأنسب وجدول التسليم.
