MLCommons近日公布MLPerf Client v1.0基准测试结果，这是首个针对移动和边缘设备的AI推理基准，涵盖图像超分辨率、分类、目标检测、语音转文本、聊天机器人和图像生成六大任务。首次引入Llama 3.1 8B Instruct聊天机器人任务，Qualcomm、MediaTek、Samsung等厂商提交结果。测试场景包括Offline、Server、SingleStream和MultipleStream，突出设备端高效推理性能，推动移动AI标准化发展。本轮结果显示Arm Total Design平台在聊天机器人任务中表现出色，标志着客户端AI基准迈入新阶段。（128字）
MLCommons近日公布MLPerf Tiny v1.3基准测试结果，聚焦边缘设备上的高效AI推理性能。LMSYS Org等多家机构提交成果，在Image Classification、Keyword Spotting、Anomaly Detection和Visual Wake Words等核心场景中展开角逐。Arm Cortex-M85+Ethos-U85 NPU以Image Classification Offline得分1895.1领跑，展现了微控制器级AI的突破。NXP、STMicroelectronics和Intel等厂商紧随其后。本轮测试引入新硬件支持和优化，提升了基准的现实性和挑战性，为嵌入式AI部署提供宝贵参考。（128字）
MLPerf Tiny v1.3 是针对边缘设备AI模型的最新基准套件，由MLCommons发布。该版本引入了图像分类（IC）和视觉唤醒词（VWW）两大全新基准，同时优化了关键词识别（KWS）和异常检测（AD）任务。基准聚焦于资源受限的微控制器（MCU）和边缘处理器，强调准确率、延迟和功耗平衡。新数据集和模型提升了真实场景适用性，支持开发者评估TinyML解决方案性能，推动边缘AI标准化发展。本文详述技术细节、评估规则及关键更新。
