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只看观点#端侧
10月14日周三
  1. OpenBMB51

    OpenBMB 转发 @fahdmirza 对 MiniCPM-V 4.7 1B 的动手实测视频。该 10 亿参数视觉模型可在手机上运行，实测者用 llama.cpp 和 Ollama 安装 GGUF，完成了照片读模拟时钟、时钟图生成可用 HTML、解二次方程、数十种语言手写翻译及肢体语言场景识别等任务，视频同时呈现了成功与失败结果。

    引用Fahd Mirza@fahdmirza

    🚀 Tiny model, big test: MiniCPM-V 4.7 1B, hands-on 📱 A one billion parameter vision model that fits on a phone 🔹 Installed the GGUF with llama.cpp and Ollama 🔹 Read an analog clock from a photo 🔹 Turned that clock photo into working HTML code 🔹 Solved a quadratic from a school math sheet 🔹 Handwriting translation across dozens of languages 🔹 Funny scene test: spotting body language and backstory 🔥 Honest results, wins and fails, in the full video below 👇 https://youtu.be/40FXBcRz4_k?si=UGnvZNh0AN5f4aDL @OpenBMB

10月11日周日
  1. Alex Heath50

    高通 CEO Cristiano Amon 在 Sources 访谈中表示，部分前沿 AI 公司告知高通，到 2028 年需要让至少 100B 参数的模型在手机上持续运行。他并确认这些 AI 公司正在开始做手机。作者转发该片段并称每期 Sources 都有巨大 alpha。

    引用Fireside Alpha@firesidealpha

    Qualcomm CEO reveals AI companies want phones running 100-billion-parameter models continuously by 2028--and confirms some are building phones Cristiano Amon: “I have to be careful not to disclose names, but some AI companies—some of the companies at the forefront of AI—are telling Qualcomm, ‘By 2028, I need to make sure that I have the ability to run at least a 100-billion-parameter model in a phone, and I need to have this thing running kind of all the time.’” Alex Heath: “So you’re saying there are AI companies that are talking about—” Cristiano Amon: “Well, AI companies are starting to do phones.”

10月9日周五
10月8日周四
10月7日周三
9月25日周五
9月19日周六
9月15日周二
9月8日周二
  1. The Decoder：AI News66

    ASML 锁定 TSMC、三星、Intel 采用 High-NA EUV，华为推动中国 DUV 去依赖

    据 Bloomberg 报道，三星计划 2028 年起将 ASML High-NA EUV 用于量产，TSMC 计划 2030 年，Intel 已在运行，单台机器成本高达 4 亿美元；四家公司还计划将光掩膜从六英寸转向十二英寸，ASML 技术负责人称可提升 High-NA 产能 40%，TSMC 与 ASML 计划 2031 年建测试线、2033 年投产。

9月6日周日
8月30日周日
  1. IT之家·人工智能45

    徐直军谈鸿蒙生态临界点：突破 1 亿用户如同核裂变“临界质量”

    华为轮值董事长徐直军在鸿蒙生态大会 2026 上表示，鸿蒙生态今年突破 1 亿用户规模临界点，将进入增长新阶段。他认为 1 亿用户意味着生态从导入期进入成长期，开发者具备商业闭环条件，两个飞轮开始正循环。鸿蒙离最终成功还需把握 AI 时代机遇并走向海外。

8月27日周四
  1. IT之家·人工智能52

    专访高通马德嘉：6G 是 AI 原生系统，多次点名赞赏豆包手机

    高通执行副总裁马德嘉在6G分析师与媒体日上表示，6G是AI原生系统，将催生智能体AI终端等全新设备品类，并多次点名赞赏豆包手机。他提出“计算连续体”理念，认为计算从终端延伸至数据中心，运营商正探索从数据服务向算力即服务、Token即服务转型。高通预计6G将于2029年商用，目前正与中美日韩欧运营商合作推进相关计划。

8月26日周三
8月22日周六
  1. Tomasz Tunguz 博客56

    本地 AI 模型已能媲美云端前沿模型，数据中心将走向个人化

    斯坦福大学与 Together AI 的研究显示，本地 AI 模型在超过 100 万条真实查询中，对 89% 的日常聊天与推理问题回答质量已与云端前沿模型相当。本地模型对前沿模型的胜率/平局率从 2023 年的 23.2% 升至 2025 年的 71.3%，智能每瓦特效率同期提升 5.3 倍。相比全云端方案，本地模型加路由器的组合可削减 80% 能耗、77% 算力与 74% 成本。

8月21日周五
  1. Tomasz Tunguz 博客64

    本地AI模型已能胜任89%日常查询，数据中心将走向个人化

    斯坦福大学与Together AI研究显示，本地AI模型在超百万条真实查询中，对89%的日常聊天与推理问题的回答质量已不输云端前沿模型。本地模型对前沿模型的胜/平率从2023年的23.2%升至2025年的71.3%，智能每瓦特效率同期提升5.3倍。相比全云端方案，本地模型加路由器的组合可降低80%能耗、77%算力与74%成本，但云端在多步推理与高难度领域仍具优势。

    推荐理由：作者借 Koomey 定律类比，把本地模型与云端效率数据放进历史框架，帮助读者理解端侧 AI 的演进节奏。

8月20日周四
  1. IT之家·人工智能42

    CounterPoint 预估智能眼镜、智能戒指和智能吊坠将成可穿戴设备增长最快品类

    CounterPoint Research 预估 2026~2032 年全球消费级可穿戴设备累计营收将超 1 万亿美元，年复合增长率 12%。智能眼镜到 2032 年营收预计达 440 亿美元，约占可穿戴设备营收的 1/5。智能吊坠、智能戒指和智能眼镜将成为增长最快品类，其中智能吊坠增长起点较低。

8月18日周二
  1. Tomasz Tunguz 博客65

    本地小模型也能媲美云端前沿模型：Qwen3.8-27B 的另类飞行路径

    本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

    推荐理由：作者用同一套 VC 任务实测云端与本地模型，给出质量、速度与思考 token 的具体数据，展示小模型靠推理补知识差距的路径。

8月15日周六
  1. Qwen41

    通义千问（Qwen）在 HuggingFace《State of Open Models》夏季报告中领跑本地推理，Gemma 紧随其后。报告指出前沿模型虽不断变大，但小模型仍主导实际应用，AI 智能体正成为 Hub 上的重要力量。

    引用Hugging Face@huggingface

    The State of Open Models, Summer 2026 ☀️ frontier models are getting larger, but small models still dominate real-world usage. Qwen leads local inference, followed by Gemma. AI agents are becoming a major force on the Hub Full picture on the blog 🤗 https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026

8月10日周一
  1. The Verge：AI53

    Bose CEO Lila Snyder 谈高品质音频之争：从产品公司转向多品牌与技术授权

    Bose CEO Lila Snyder 在 Decoder 访谈中详解公司转型：从单一品牌转向多品牌，收购 McIntosh Labs 和 Sonus faber 进入奢华音频领域，并新增 Audio Tech 技术授权业务，向 Motorola、Xreal、Sena 等公司输出 Bose 音频技术。她同时回应了 AI 可穿戴设备崛起对耳机市场的潜在冲击。

7月24日周五
  1. 公众号：面壁智能56

    《端侧智能2026：规模化落地元年》报告发布

    北京智源人工智能研究院与端侧智能北京市重点实验室联合发布报告，指出2026年是端侧智能规模化落地的关键转折年。报告提出“密度定律”，即模型最大能力密度约每3.5个月翻一番，MiniCPM5-1B以1B参数在Artificial Analysis上取得17.9分，与2024年5月发布的200B参数GPT-4o仅差零点几分。

  2. 公众号：面壁智能55

    端侧智能2026报告发布：大模型产业转向端云协同

    北京智源人工智能研究院联合发布《端侧智能2026：规模化落地元年》报告，指出大模型产业正从云端集中式智能走向端云协同式智能。报告提出“密度定律”，称大模型能力密度约每3.5个月翻一番；MiniCPM系列全球下载量已突破3800万次，其1B参数模型得分与2024年发布的200B参数GPT-4o仅差零点几分。

7月23日周四
  1. IT之家·人工智能52

    任正非：τ 定律是华为唯一可选的突围道路

    华为董事、CEO 任正非在图书代序中表示，τ 定律是华为为“活着、活下去、活得好”而选择的唯一突围道路，数万名员工 6 年来不断迭代已走出成熟路线。此前华为半导体业务部总裁何庭波在 2026 国际电路与系统研讨会上首次提出 τ 定律，并透露将于今年秋季面世的麒麟手机芯片率先采用逻辑折叠技术，晶体管密度提升 53.5%，P 核能效提升 41%。

7月14日周二
  1. 公众号：面壁智能61

    面壁智能CTO曾国洋专访：端侧模型是AI落地关键路径

    面壁智能CTO曾国洋指出，端侧模型是AI落地的关键路径。其原创方法论“模型风洞”可在小规模实验中预测完整训练效果，并基于“知识密度”提出“面壁定律”：知识密度每3.5个月翻一番。2B参数的MiniCPM表现优于同期8B竞品。面壁已完成高通、联发科、英特尔、英伟达、AMD等芯片适配，新发布的BitCPM-CANN模型系列可在华为昇腾芯片上让同一内存多装约6倍模型。全双工全模态模型MiniCPM-o4.5支持实时打断与情绪调整。团队开发了全球首个完全由AI编写的生产级训练框架ForgeTrain，并引入行为模式库实现无需开口的“默契系统”。

    推荐理由：面壁选择了一条少有人走的端侧之路，这篇 CTO 专访把落地的真实困难、原创方法和他们的思考都摊开了，对做模型和做产品的人都有启发。

  2. TechCrunch：AI55

    Uber 产品负责人谈酒店预订、自动驾驶出租车及公司为何不想成为“万能应用”

    Uber 首席产品官 Sachin Kansal 透露，Uber 正通过与 Expedia 合作推出酒店预订、欧洲船艇租赁及“shop for me”代购服务，将旅行定位为继出行与外卖后的第三大业务支柱。Uber 已成立六个月的新业务部门 AV Labs，开发配备传感器的车队以采集驾驶数据，强化与 Waymo 等自动驾驶合作伙伴的关系并保留自身筹码。Uber Pro 借记卡面向司机与骑手开放，会员计划 Uber One 拥有 5100 万会员，贡献约一半订单量。Kansal 表示 Uber Eats 已独立盈利多个季度，公司无意成为“万能应用”，但会在金融与旅行领域谨慎扩展。

7月13日周一
  1. The Verge：AI43

    Apple 自动驾驶汽车项目虽未落地，但催生了 Neural Engine 芯片

    Apple 的自动驾驶汽车项目虽未落地，但开发过程中对设备端 AI 处理能力的迫切需求，直接催生了 Neural Engine。据 Mark Gurman 最新 Power On 通讯披露，虽然汽车处理器最终未完成，但这一研发成果成为 Apple 设备端 AI 处理的核心。Neural Engine 首次亮相于 iPhone X 的 A11 Bionic 芯片，早期主要用于计算机视觉，驱动 FaceID、Animoji 等功能。

7月6日周一
  1. IT之家·人工智能49

    亚马逊硬件主管 Panos Panay：正以自研芯片重塑沉浸式 AI 体验

    亚马逊硬件主管 Panos Panay 表示，企业正以自研芯片 AZ3 / AZ3 Pro 为 2025 年发布的 Echo 智能音频设备及 Fire TV 提供动力，并仍采用高通等外部 SoC。他认为消费电子正逐渐摆脱以应用和屏幕为主的世界，“对话和上下文”对 AI 助手更重要。亚马逊已制定智能穿戴设备路线图。

6月25日周四
  1. 公众号：面壁智能45

    面壁智能亮相MBBF：李大海称端侧智能是AI走向物理世界必经之路

    面壁智能联合创始人兼CEO李大海在MBBF Top Talk Summit上指出，端侧智能是AI迈向物理世界的必经之路，未来2至3年将迎来能力跃升与场景迁移两大重构。端侧智能需满足实时响应、隐私安全、离线可用三大约束，搭载面壁量产级多模态模型的智能座舱已实现不依赖云端的“感知-记忆-推理-执行”闭环。他强调端云协同是规模化落地的关键，近期推出的MiniCPM5-1B模型以两百分之一参数规模逼近两年前GPT-4o水平，证明小模型可承载高密度智能。

6月24日周三
  1. IT之家·人工智能49

    扎克伯格谈 Meta AI 智能眼镜：必须在时尚与功能之间取得平衡

    扎克伯格在访谈中表示，Meta 智能眼镜的难点不在堆砌 AI 功能，而在于做出人们愿意日常佩戴的产品，需在外观、舒适度和功能体验间取得平衡。本周二 Meta 推出全新系列智能眼镜，起售价 299 美元（约 2029 元），低于入门款雷朋智能眼镜，由依视路陆逊梯卡联合开发但不搭载其品牌标识。扎克伯格认为未来可穿戴设备必须与时尚融合，要让人戴出去有面子且佩戴舒适，并对比 Snap 新款 AI 眼镜因高价笨重遭吐槽。

6月22日周一
  1. IT之家·人工智能59

    Counterpoint：2026年生成式AI手机渗透率将达45%，2027年达52%

    Counterpoint Research报告显示，支持生成式AI的机型2026年将占全球智能手机出货量的45%，高于2025年的36%，2027年预计达52%。受内存供应危机影响，2026年全球智能手机出货量预计同比锐减13.9%至10.8亿部，创历史新低。内存成本大幅上涨使低价手机市场收缩，高端市场扩大。运行AI模型需额外DRAM，AI手机批发价目前难以降至400美元以下。长期看，内存压力缓解和端侧模型效率提升将推动生成式AI下放至更亲民的价位。

6月20日周六
  1. IT之家·人工智能52

    高通 CEO 安蒙：智能眼镜市场有望比肩手机

    高通 CEO 安蒙认为，AI 智能体将改变应用和设备使用方式。他设想的入口之一是内置摄像头和显示屏的智能眼镜，用户告诉数字助理需求，AI 智能体即可协调多个应用完成流程。安蒙指出应用不会消失但会变化，智能体将成为新应用。苹果 Siri、三星 Bixby 等数字助理能力持续提升。未来手机和新设备将围绕 AI 智能体重新设计。高通正参与 40 多种 AI 设备设计，包括智能首饰、带摄像头的耳机、智能胸针和手表。安蒙最看好智能眼镜，预计其规模最终可与智能手机相当——去年全球智能手机出货超 12 亿部。

6月18日周四
  1. The Verge：AI64

    Snap 售价 2195 美元的 Specs 智能眼镜：设计张扬难以低调

    Snapshot 发布售价 2195 美元的智能眼镜 Specs，47mm 版重 132 克，52mm 版重 136 克，远高于传统眼镜（15-25 克）和主流智能眼镜（40-70 克）。CEO Evan Spiegel 称其旨在帮人摆脱屏幕、更融入世界，但镜头反光暴露了内置显示屏。厚重镜框和夸张镜腿设计醒目，无法低调。文章对比认为 Meta Ray-Ban 因外观普通更易成功，而 Snap 将 Specs 定位为高端时尚设备，由时尚摄影师 Steven Meisel 拍摄广告，模特包括 Kaia Gerber、Hoyeon 等，目标用户为早期采用者而非大众市场。

6月17日周三
  1. Tomasz Tunguz 博客62

    5x for Free：本地编程栈

    Hacker News 讨论揭示：Qwen 3.6 35B-A3B 模型提及率 33% 领先，27B 变体以 20% 紧随其后，DeepSeek Pro 与 Gemma4 31B 位列前四。Agent 工具中 Pi (49%) 与 OpenCode (45%) 占主导。用户对比称，Claude Opus 可带来 15 倍加速，而本地离线 Qwen 提供 5 倍加速，且完全免费、保护隐私。SWE-bench Verified 基准测试显示，Qwen 3.6 27B 得分 77.2%，35B-A3B 得分 73.4%，接近 Claude Sonnet 4.6 的 79.6%。MoE 架构使大模型在消费级硬件上高效运行。

    推荐理由：本地模型在编码上正逼近云端前沿，Qwen 35B-A3B 已成社区标配，免费且完全离线让这场替代变得真实，选型逻辑可能从此改变。

  2. Simon Willison 博客42

    Georgi Gerganov：Qwen3.6-27B 是强大的本地编码模型

    Georgi Gerganov 在 Hacker News 评论中表示，Qwen3.6-27B 是 100% 胜任的本地编码模型。过去一个半月他几乎每天在 M2 Ultra 或 RTX 5090 上使用该模型处理 ggml-org 的日常小任务。目前他采用轻量级 harness —— 精简版 pi agent（`pi -nc --offline`），配合简短系统提示来对齐个人编码风格。

6月16日周二
  1. IT之家·人工智能64

    高通CEO安蒙：正设计40多款新AI设备，智能体将取代应用

    6月16日，高通CEO安蒙表示公司正推进40多款新型AI设备的设计工作，为智能体浪潮做准备。这些设备涵盖珠宝饰品、带摄像头耳机、胸针、手表等可穿戴形态，具备情境感知能力，用户可通过语音随时调用智能体。安蒙认为智能体将取代传统应用，例如无需打开银行App即可通过智能体即时调取交易记录。他看好智能眼镜前景，目前年出货量已达数千万副，预计几年后增至数亿副，最终市场规模可与智能手机媲美。

6月13日周六
  1. 公众号：面壁智能50

    面壁智能李大海：全栈突破×场景落地，端侧AI加速AGI征程

    面壁智能李大海在智源大会上表示，端侧智能是实现物理世界AGI的必由之路。MiniCPM端侧模型已落地汽车（长安马自达、吉利等）、手机、AIPC、具身智能、智能家居等领域。公司开源发布周展示全栈技术：UltraData数据治理体系、MiniCPM5-1B模型以1/200参数逼近两年前GPT-4o、ForgeTrain框架对比英伟达Megatron节省10%资源、BitCPM-CANN在国产算力跑通三值训练（推理节省6倍内存）、开源PilotDeck多智能体操作系统。面壁选择全栈开源，共建端侧生态。

6月9日周二
  1. Simon Willison 博客61

    WWDC 2026 苹果发布 Siri AI 与 Core AI 库

    苹果在 WWDC 2026 推出全新 Siri AI，采用定制的 Gemini 衍生模型运行于 Private Cloud Compute，并利用视觉 LLM 从屏幕提取信息，绕开了已有应用单独集成 Apple Intelligence 的需求。同时发布 Core AI 库，集成 Meta 的 PyTorch 生态，允许开发者在苹果硬件上将 PyTorch 模型转换为 Core AI 程序运行。iOS 27 Developer Beta 已上线，但用户需通过等待列表才能使用新 Siri AI。

  2. 公众号：数字生命卡兹克62

    苹果WWDC 2026：Apple Intelligence新架构与Siri AI发布

    苹果在WWDC 2026发布Apple Intelligence新架构，核心是与Google Gemini深度合作，基于Gemini开发5个模型，适配端侧及Private Cloud Compute。端侧分两档：AFM 3 Core（3B）和AFM 3 Core Advanced（20B MoE）。新Siri命名为Siri AI，集成系统编排器，具备个人上下文理解、世界知识、App Actions和屏幕感知。iOS、iPadOS等系统更新，Siri首次推出独立App且跨平台同步。APP智能化包括Safari智能标签页分组等；影像升级如Image Playground写实风格、Photos新增Cleanup。开发者工具Xcode可一键本地化App并选择AI模型。