➝ YouTube Die im Video gezeigten Apps heißen Screeny, Retrobatch (ML-Modelle), NameQuick und Hazel.

Offline und ohne Bezahlung: Pixeldrop zensiert Gesichter und Text, die es meistens automatisch erkennt und deshalb oft nur eine einzelne Bildschirmberührung benötigt.

Rund 15 Minuten dauerte das Einsprechen von vielen zufälligen, englischsprachigen Sätzen; mein iPhone 13 (auf iOS 17 Beta 1) benötigte zur lokalen Erstellung der persönlichen KI-Stimme im Anschluss rund 20 Stunden. Dabei musste das Telefon dauerhaft am Strom hängen. Aktivierte man den Bildschirm, informierte eine Benachrichtigung, dass das Training fürs eigene Stimmmodell pausiert wurde. Dieweiterlesen

I built an app called Queryable, which integrates the CLIP model on iOS to search the Photos album OFFLINE. […] CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a model proposed by OpenAI in 2021. CLIP can encode images and text into representations that can be compared in the same space. CLIP is the basis for many text-to-imageweiterlesen

Schlafdaten erfasst bei mir (weiterhin) NapBot. Ich experimentiere mit der App von Majid Jabrayilov seit einem Jahr. Dafür schicke ich die Uhr jede Nacht von Hand in den watchOS-Schlafmodus; über das Kontrollzentrum dauert das keine zwei Sekunden. Der offizielle Schlafmodus birgt den großen Vorteil, dass die Bettzeiten absolut fehlerfrei aufgeschrieben werden. Eine Watch-App muss nichtweiterlesen

➝ Video Mit dem Wechsel von John Giannandrea zu Apple ist sein Disrupt-Interview aus dem letzten Herbst – damals noch als „Google’s AI chief“ – rückblickend sicherlich spannender als es seinerzeit wahrgenommen wurde. Ich würde allerdings vorsichtig damit sein in einige der angesprochenen Themen (beispielsweise „Health” oder „Privacy”) zu viel hineinzuinterpretieren 1. Die tatsächliche Praxisweiterlesen