Разработка мобильных приложений: все материалы — 04.06

Сегодня Google представил Gemma 4 12B, новейшую модель, разработанную для внедрения многомодального интеллекта в работу обычных пероснальных компьютеров. Занимая промежуточное положение между оптимизированной для периферийных устройств моделью E4B и более продвинутой моделью 26B Mixture of Experts (MoE), Gemma 4 12B объединяет мощные возможности в уменьшенном объеме памяти. Что у нее есть:

• Новая унифицированная архитектура: Отсутствие многомодальных кодировщиков. Визуальные и аудиовходы напрямую поступают в магистраль LLM.
• Расширенные возможности логического мышления: Производительность, приближающаяся к показателям модели 26B, открывает доступ к мощным многошаговым логическим рассуждениям и рабочим процессам, основанным на работе агентов.
• Готовность к работе на ноутбуках: Достаточно компактна для локальной работы всего с 16 ГБ видеопамяти или унифицированной памяти.
• Открытая и доступная: Выпущена под лицензией Apache 2.0 с поддержкой всей экосистемы разработчиков.
• Drafter-ready: Gemma 4 12B оснащена Multi-Token Prediction (MTP) драфтерами для снижения задержки.

Достаточна компактна для локальной работы на потребительских ноутбуках с 16 ГБ оперативной памяти, она открывает мощные многомодальные и агентские возможности прямо на вашем компьютер

Разработка

• Google представил Gemma 4 12B, унифицированную открытую многомодальную модель
• Метод, который заменяет Spec-Driven Development — IDSD
• Beautiful Notion-style illustrations
• A 100% Salary Hike in One Year: What Actually Worked

Маркетинг

• Dreambeans от Google превратит вашу жизнь в мультфильм
• Игровая реклама 2026: почему интерактив и геймификация выигрывают в борьбе за внимание
• Quick App2Web Test

Кроссплатформа

• Голосовой КПТ-дневник с распознаванием речи на устройстве: Flutter и on-device Whisper
• How I Built Multiplayer for a Turn-Based 4X Game with Flutter, Dart, WebSockets, and PostgreSQL

iOS

• Apple анонсировала открытие первого в Европе центра для разработчиков в Берлине
• Я перестал доверять стримингам. Поэтому написал свой iOS-плеер — с CarPlay и без вранья про звук
• Как я избавился от тысяч строк валидации в Swift
• MTR, Path MTU и детект блокировок по SNI на iOS без entitlements
• How We Detect iOS App Launch Regressions Before Release Using XCUITests
• SwiftUI animation timing
• Introducing SwiftTUI
• TaskLocal test traits

Android

• Shelly — IDE для Android, ориентированная на ИИ-чаты
• Kotlin 2.4.0 Released
• Android BLE Tools: Building a Practical BLE Inspector in Jetpack Compose

← Предыдущий выпуск