<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>온디바이스 AI on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%98%A8%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-ai/</link><description>Recent content in 온디바이스 AI on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 25 Jul 2026 22:10:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%EC%98%A8%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>8달러 마이크로컨트롤러에서 28.9M 파라미터 LLM 돌리기</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/esp32-8-dollar-llm/</link><pubDate>Sat, 25 Jul 2026 22:10:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/esp32-8-dollar-llm/</guid><description>8달러짜리 ESP32-S3 마이크로컨트롤러에 28.9M 파라미터 언어모델을 올려 완전 오프라인으로 초당 9.5토큰의 짧은 이야기를 생성한 오픈소스 프로젝트. 대부분의 파라미터를 플래시로 내보내는 구글 Per-Layer Embeddings 기법이 핵심이고, 저자는 28.9M을 능력의 척도로 읽지 말라고 선을 긋는다.</description></item></channel></rss>