IA mais inteligente nem sempre precisa de hardware maior. Às vezes, precisa de melhor otimização. A PrismaX acabou de fazer uma melhoria significativa em sua pilha de inferência π0.5. Ao corrigir duas ineficiências de memória em seu código, a equipe reduziu o uso máximo de VRAM de aproximadamente 22 GB para 11,2 GB. Isso representa uma redução de quase 50%! Por que isso importa? • π0.5 agora cabe em GPUs de 16 GB, incluindo RTX 5080 e 5070 Ti. • Hardware de desktop torna-se uma opção mais prática para executar o modelo. • Requisitos de hardware mais baixos podem tornar a robótica impulsionada por IA mais acessível. • A equipe estima cerca de 100 ms por passo de inferência na nova configuração. O que me chama atenção é a abordagem: em vez de exigir imediatamente hardware mais caro, a PrismaX focou em tornar seu sistema existente mais eficiente. Esse é o tipo de avanço de engenharia que merece atenção. Melhor otimização. Barreiras de hardware mais baixas. Mais espaço para inovação em IA. Construindo algo mais inteligente com @PrismaXai .❤️