بیشتر لانچرهای اندروید ظاهر صفحه اصلی و نحوه نمایش آیکون‌ها را تغییر می‌دهند اما روش اجرای برنامه‌ها تقریباً ثابت باقی می‌ماند. معمولاً باید وارد فهرست برنامه‌ها شوید و آیکون موردنظر را پیدا کنید یا آن را روی صفحه اصلی قرار دهید.

Glyf روش متفاوتی برای اجرای برنامه‌ها ارائه می‌کند. در این اپ می‌توانید یک شکل یا حرکت دلخواه را به یک برنامه یا میانبر اختصاص دهید و سپس با کشیدن همان شکل آن را اجرا کنید. این برنامه علاوه بر اپلیکیشن‌ها می‌تواند لینک‌ها و بعضی اقدامات گوشی و میانبرهای برنامه‌ها را نیز اجرا کند.

گوگل قابلیت جدیدی را به Google Slides اضافه کرده است که امکان ضبط ارائه و تبدیل مستقیم آن به یک ویدئوی قابل اشتراک‌گذاری را با کمک Google Vids فراهم می‌کند. به این ترتیب برای ضبط ارائه دیگر لزوماً به نرم‌افزار جداگانه ضبط صفحه نیاز ندارید.

اگر عادت دارید تعداد زیادی تب را در گوگل کروم باز نگه دارید، مصرف رم می‌تواند به‌سرعت افزایش پیدا کند. صفحات وب فقط یک متن ساده نیستند و ممکن است شامل ویدیو، اسکریپت، تصاویر و برنامه‌های تحت وب باشند. به همین دلیل تعداد زیاد تب‌های باز می‌تواند فشار قابل توجهی به رم وارد کند.

یکی از راه‌های ساده برای حل این مشکل استفاده از OneTab است. این افزونه تب‌های باز را به یک فهرست تبدیل می‌کند و با بستن تب‌ها، منابعی را که Chrome برای اجرای آن‌ها مصرف می‌کند آزاد می‌سازد. صفحه‌های ذخیره‌شده همچنان در فهرست OneTab باقی می‌مانند و هر زمان لازم باشد می‌توانید آن‌ها را دوباره باز کنید.

Google Messages یکی از محبوب‌ترین اپلیکیشن‌های پیام‌رسانی در اندروید است و با توجه به کنار گذاشته شدن Samsung Messages توسط سامسونگ، کاربران بیشتری به سمت گزینه گوگل رفته‌اند. با وجود امکانات متعدد Google Messages، برخی تنظیمات پیش‌فرض آن ممکن است برای بسیاری از کاربران آزاردهنده باشد.

از رفتار یکسان سوایپ به چپ و راست گرفته تا ارسال فوری پاسخ‌های پیشنهادی و نمایش انیمیشن‌های پرزرق‌وبرق برای ایموجی‌ها، چند تغییر ساده می‌تواند تجربه استفاده از Google Messages را بسیار بهتر کند. در ادامه چهار تنظیم مهم را بررسی می‌کنیم که ارزش تغییر دادن دارند.

اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت محلی معمولاً به مقدار زیادی VRAM نیاز دارد و همه کاربران نیز به کارت گرافیکی جدید و قدرتمندی با بیش از ۲۰ گیگابایت VRAM دسترسی ندارند. با این حال، چند مدل سبک و در عین حال توانمند وجود دارند که بسته به نوع استفاده می‌توانند حتی با ۸ گیگابایت VRAM یا کمتر نیز عملکرد قابل‌قبولی ارائه دهند.

این مدل‌ها برای کاربران دارای کارت‌های گرافیک NVIDIA و AMD جذاب هستند و می‌توانند امکان اجرای مدل‌های زبانی بزرگ را روی سخت‌افزارهای قدیمی‌تر فراهم کنند. با اینتوتک همراه باشید تا مدل‌های بهینه برای رم ویدیویی ۸ گیگابایت کمتر را معرفی کنیم و بنچمارکی از مدل‌های مختلف ارایه کنیم.

بسیاری از مقایسه‌های مدل‌های هوش مصنوعی شبیه مسابقه اسب‌دوانی هستند؛ انگار قرار است یکی از مدل‌ها برنده شود و مدل دیگر دیگر ارزش استفاده نداشته باشد. اما این نگاه وقتی با مدل‌هایی مواجه می‌شویم که اساساً برای یک کار ساخته نشده‌اند، خیلی زود کنار می‌رود.

مدل‌های کوانتایز شده Gemma 4 و Qwen 3.6 نمونه خوبی از این تفاوت هستند. یکی برای اجرای کم‌دردسر روی سخت‌افزار شخصی طراحی شده است؛ بدون اینکه اطلاعات واردشده الزاماً به سرور خارجی ارسال شوند. دیگری برای اجرا در زیرساخت ابری و پردازش مسئله‌های پیچیده در مقیاسی ساخته شده که می‌تواند یک رایانه معمولی را تحت فشار قرار دهد.

بنابراین پیش از انتخاب یکی از این دو مدل، باید مشخص شود که دقیقاً چه کاری قرار است با هوش مصنوعی انجام شود. همین موضوع می‌تواند تفاوت بزرگی در میزان کاربردی بودن هر مدل ایجاد کند.