YOLO-NAS是一个全新的目标检测模型，其在性能上超越了之前的目标检测模型，尤其适用于小型设备。该模型完全开源，具有高效的实时处理能力，特别适合在边缘设备上应用。通过利用流行的注意机制，YOLO-NAS显著提高了小物体检测的准确性和物体定位的精度，使其成为计算机视觉任务中的理想选择。

Moonshine是一款为边缘设备设计的自动语音识别模型，速度比Whisper快5倍，且保持相同的准确性，适用于实时和资源受限的应用场景，如现场转录和语音命令识别。它支持可变长度输入，具备低延迟和高效率，能够在本地设备上运行，无需联网，适合各种实时语音识别任务。