google / google/gemma.cpp

Showcase / question: a board-proven offline language runtime on ESP32-C3, and whether this points to a more extreme form of language/runtime co-design

Đang mở
#875 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
C++
Star
7k
Fork
660
Merge trung bình
20 giờ 43 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
33

Mô tả

Hi gemma.cpp folks,

I wanted to share a small but unusual language-runtime project that may be relevant to the kind of language/runtime co-design boundary this repo is already exploring.

We built a public demo line called Engram and deployed it on a commodity ESP32-C3.

Current public numbers:

  • Host-side benchmark capability

    • LogiQA = 0.392523
    • IFEval = 0.780037
  • Published board proof

    • LogiQA 642 = 249 / 642 = 0.3878504672897196
    • host_full_match = 642 / 642
    • runtime artifact size = 1,380,771 bytes

Important scope note:

This is not presented as unrestricted open-input native LLM generation on MCU.

The board-side path is closer to a flash-resident, table-driven runtime with:

  • packed token weights
  • hashed lookup structures
  • fixed compiled probe batches
  • streaming fold / checksum style execution over precompiled structures

So this is not a standard lightweight dense inference runtime on a small device. It is closer to a task-specialized language runtime whose behavior has been crystallized into a compact executable form under very severe physical constraints.

Repo:
https://github.com/Alpha-Guardian/Engram

Why I’m posting here is that gemma.cpp seems to sit at an interesting point between research-friendly implementation, low-level execution, and simplified language inference systems.

What I’d be curious about is whether systems like this should be thought of as:

  • outside the normal lightweight inference-runtime family
  • an extreme endpoint of language/runtime co-design
  • or an early sign that some language-task capability may eventually be deployed in more specialized executable forms than even a minimalist dense runtime

If this direction is relevant to your team, I’d be glad to compare notes.

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Không có tệp, bài kiểm thử hoặc điểm vào nào của gemma.cpp được nêu. Hãy bắt đầu bằng cách đọc issue cùng với repository Engram được liên kết và phần mô tả dự án gemma.cpp; việc này chỉ được xem là hoàn tất sau khi các maintainer quyết định liệu phép so sánh runtime được đề xuất có phù hợp hay không và bước follow-up cụ thể nào, nếu có, thuộc về repository này.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
cpp
Lĩnh vực
embedded-iot, machine-learning
Loại issue
Tính năng
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
15/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.