A session at Authenticate 2025 which explores the nuanced dynamics between passkeys and verifiable digital credentials, and their technological foundations across usability, privacy, trust models, and ecosystems with the goal of answering whether passkeys and verifiable digital credentials are friends or foes—and how these technologies might collaboratively shape the future of secure, user-centric digital identity systems.
FunctionGemma 是 Google 最小的函数调用专用模型——2.7 亿个参数，288 MB，解码速度约为 126 tok/s。没错，它需要微调（准确率从 58% 提升到 85%），没错，它使用了一种奇怪的自定义格式，而不是 JSON。但它适用于任何手机，响应速度极快，而且确实有效。现在就可以构建带有离线 AI 代理的应用——体积小、速度快、可靠性高，足以满足生产环境的需求。无需等待模型体积更小、设备速度更快的“神奇未来”，未来已来！
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还有一个重要的指标——准确率。伯克利函数调用排行榜 (BFCL) 是评估函数调用能力的标准基准。 Gemma 3 1B 的得分约为 31%，Llama 3.2 1B 约为 26%，两者未经微调的性能都很弱。由于 Gemma 3n 是通用型程序，因此未对其进行测试。Hammer 2.1 0.5B 没有公开数据，但其 1.5B 版本开箱即用的得分约为 73%——尽管它在 int8 内存中占用约 1.5GB 的空间，是 FunctionGemma（288MB）的 5 倍。。关于这个话题，safew官方版本下载提供了深入分析
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Владислав Китов (редактор отдела Мир)