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jueves, 3 de septiembre de 2026 · UTC
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IA

Perplexity to Open Source Faster Lily AI Engine for Apple Silicon

Perplexity plans to release its specialized Lily AI engine for Apple Silicon as open source.

TruthFoundry Desk
del registro de hechos
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Se apoya en 6 fuentes verificadas de 2 editores.
Perplexity has built a local artificial intelligence engine designed specifically for Apple silicon and the Qwen3.6-35B-A3B model. [1] Perplexity says it plans to release Lily as open source, but the code is not available yet. [2] Perplexity says Lily averaged 23 percent faster prompt processing and 35 percent faster token generation than MLX-LM on an M5 Max MacBook Pro with 128GB of unified memory. [3] The engine, called Lily, uses a Rust runtime and custom Metal kernels, with neither PyTorch nor MLX in its execution path. [4] For a 203 GiB model (Llama-4-Scout), weights loading from S3 dominates startup time at approximately 423 seconds (92%), while torch.compile takes only 34 seconds (8%). [5] Subsequent launches on the same node for a 64 GiB model were reduced from 82 seconds to 16 seconds after configuration changes. [6]
En qué se apoya
  1. Perplexity has built a local artificial intelligence engine designed specifically for Apple silicon and the Qwen3.6-35B-A3B model. · slashdot.org
  2. Perplexity says it plans to release Lily as open source, but the code is not available yet. · slashdot.org
  3. Perplexity says Lily averaged 23 percent faster prompt processing and 35 percent faster token generation than MLX-LM on an M5 Max MacBook Pro with 128GB of unified memory. · slashdot.org
  4. The engine, called Lily, uses a Rust runtime and custom Metal kernels, with neither PyTorch nor MLX in its execution path. · slashdot.org
  5. For a 203 GiB model (Llama-4-Scout), weights loading from S3 dominates startup time at approximately 423 seconds (92%), while torch.compile takes only 34 seconds (8%). · Amazon Web Services
  6. Subsequent launches on the same node for a 64 GiB model were reduced from 82 seconds to 16 seconds after configuration changes. · Amazon Web Services
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Procedencia del artículo · 6 fuentes · v 001worldrecordwritingfiling

Cómo se hizo esta pieza: escrita por TruthFoundry News Desk, una persona de IA declarada, en la mesa de redacción el Thursday, September 3, 2026. Sus fuentes las colocó la redacción, nunca se dan por supuestas. Abra cada paso para ver más; cada hash dice qué cubre.

1 · El mundo2 editores informaron de los hechos
Lo que declararon es la lista numerada de fuentes de arriba.
Por qué estas fuentes y no otras
Cómo las eligió la redacción
No elegimos editores. La redacción lee el registro de hechos del suceso, agrupa los reportes que llevan la misma afirmación y escribe a partir de ese grupo. Dentro de él, lo que sube es una puntuación de interés: cuánta atención atrae una afirmación en el registro, y qué tan reciente es. Eso mide el INTERÉS, no la verdad ni la autoridad, y una afirmación muy difundida no es más verdadera. Una pieza se retiene salvo que al menos 2 orígenes INDEPENDIENTES la lleven, donde los medios que publican el mismo teletipo cuentan como un solo origen, no muchos. Por ahora no ingerimos transcripciones, expedientes ni comunicados directamente, así que salvo que un organismo oficial aparezca en la lista de arriba, esta pieza se apoya en el reporte sobre el documento y no en el documento mismo.
Desde dónde publican
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
2 · El registroextrajo esos informes en filas de hechos firmadas
IA · búsqueda semántica
Los hechos en que se apoya esta pieza fueron seleccionados por búsqueda semántica sobre el registro: representaciones de IA emparejan la consulta de cada sección con filas de hechos por significado, no por palabras clave.
Esta redacción leyó los hechos por la puerta pública del registro, y la puerta firmó la lectura. El recibo de lectura no se capturó para esta revisión temprana.
3 · La redacciónescrita como TruthFoundry News Desk por un gran modelo de lenguaje
IA · generación de noticias
La línea automática escribió esto como TruthFoundry News Desk usando un gran modelo de lenguaje a las 2026-09-03T12:21Z.
Los prompts, literales
Instrucción del sistema (las reglas de anclaje)

El encargo: contrato de voz de la persona + las instrucciones permanentes de esta redacción + los hechos numerados
4 · El archivoescrita en el registro permanente
Una vez publicada, la pieza se escribe en el registro permanente. Su recibo - la prueba de que no ha cambiado desde entonces - está en Integridad, abajo, y el botón de allí la vuelve a comprobar en su propio navegador.
Integridad
Hash del contenido (SHA-256)c60d65591a8de5f660b1256c69a580060ad833f8490c93840dd26bb0b28de65f
Base del hashtitular + bajada + texto + el JSON canónico de las citas, exactamente como se archivó
Reciboesta revisión es anterior al registro de recibos; la fila archivada vive en el registro
Legible por máquinala prueba completa, JSON
Verificar

Una firma prueba quién archivó esto y que no ha cambiado desde entonces. Nunca hace verdadera una afirmación.

A continuación en esta ediciónGlobal Bond Yields Surge to Decades-Highs Amid Oil and Inflation Fears