技术方向
直接跑在手机、电脑等设备上的 AI：小模型、在本机运行模型的工具与端侧芯片。
181 条精选近 30 天 23 条共收录 1,922 条
Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列，旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次发布量化检查点，包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4，以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中，35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上，NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升，并将平均步骤时间从 6.8 秒缩短至 3.3 秒。模型支持函数调用协议，可在第三方智能体框架中部署。
推荐理由：Holo3.1 把计算机使用代理从桌面扩展到了移动端，还首次放出了量化版，让本地运行真正快了起来。想做 GUI 自动化的开发者可以立刻跑起来了。
SK海力士会长崔泰源宣布，计划在未来五年内将整体晶圆产能提高一倍，以应对AI普及带来的持续存储供应短缺。他预测AI数据中心和AI PC的普及将持续拉动存储需求，供需紧张局面可能延续至2030年。SK海力士将投入大规模资金用于设备、建设等扩张，尽管面临前置时间长（新建晶圆厂至少三年）和资源成本上涨等挑战。目前，SK海力士市值已首次突破1万亿美元。
推荐理由：存储龙头亲手确认产能翻倍且短缺持续到2030年，这个判断比任何市场预测都有分量，做AI基础设施和端侧产品的可以据此调整供应链预期。
Satya Nadella@satyanadella精选AI 评分6565推荐理由：微软+NVIDIA 的 RTX Spark 合作，把无计量智能塞进 PC，AI 从云到桌面的实质性一步，Build 大会值得蹲。
一辆特斯拉汽车搭载 FSD V14.3.3 版本软件，完成了全球首次全程零人工干预、横穿加拿大的自动驾驶行程。车辆从温哥华出发，历时 4 天 21 小时，行驶 3760 英里（6051 公里）抵达哈利法克斯，全程所有驾驶操作（包括高速并线、应对复杂路况与自动泊车）均由系统自主完成，无任何系统退出或人工修正。该版本随 2026.14.6.6 更新推送，整合了春季软件功能。
推荐理由：车主自己跑的6千公里零干预记录，比任何官方demo都实在。零接管、过施工、全自动泊车，FSD这个能力信号，对自动驾驶行业是颗定心丸。
作者展示了如何在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用。此前的 Datasette Lite 使用 Web Workers，但无法执行 `<script>` 标签中的 JavaScript。新方案由 Claude Opus 4.8 协助完成开发，解决了这一问题。作者已展示了基础的 ASGI FastCGI 演示和运行 Datasette 1.0a31 的演示，并计划后续将此方法应用于升级 Datasette Lite。
推荐理由：Simon Willison 用 Service Worker 让 Python ASGI 在浏览器里真正跑了起来，这个技巧补上了 Datasette Lite 长期缺的 JS 执行能力，搞 Pyodide 的值得看看。
通义实验室发布教程，演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器，使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型（约 1.3GB），摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON，再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据，仅传输语义提取结果。项目已开源，实测可识别红绿灯状态等场景。
推荐理由：如果你做Agent总觉得AI对物理世界是瞎子，这篇教程就是解药。把Qwen3-VL塞进手机当本地眼睛，不传原始视频只给结构化文字，隐私友好又能被Claude直接调用。
面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布并开源两大数据集：Ultra-FineWeb-L3（超600B Tokens，中文200B+，为当前最大中文预训练合成数据集）和UltraData-SFT-2605（国内首个千万级同时含深思考与非思考标注的SFT数据集）。两者基于UltraData数据分级治理体系构建，在MiniCPM5-1B训练流程中得到完全验证，覆盖预训练退火到后训练SFT全链路。已上线UltraData网站与HuggingFace，免费开放。
推荐理由：填补了中文大规模合成数据空白，三年前还在用英文数据做中文模型的日子可以翻篇了，做端侧模型的可以直接拿这份数据跑一版 MiniCPM5-1B 级别的效果。
清华大学 THUNLP 实验室、面壁智能、OpenBMB 与 AI9stars 联合研发并开源的智能体操作系统 PilotDeck，以 WorkSpace（工作舱）替代传统对话框，每个工作舱拥有独立文件系统、记忆和技能，实现项目隔离。三大核心能力：记忆白盒化，全链路可见可控，支持一键修改和回滚；智能路由，自动识别任务难度动态分配模型，开启后成本节省近 70%，复杂任务仅用 1/6 成本即可反超顶级模型方案；Always-on 常驻任务，AI 主动发现并持续推进工作。支持端云协同，可调用端侧模型作为子 Agent，自动部署 VoxCPM 等模型完成多语言播客等任务。
推荐理由：PilotDeck把Agent从对话框解放进「工作舱」，记忆可见、成本锐减、能无人值守运行。已开源，值得所有被多任务折磨的开发者试试。
华为何庭波提出半导体新演进路径“韬（τ）定律”，以“时间缩微”（如逻辑折叠）替代“几何缩微”作为新指导原则。她表示，过去6年华为已基于此自主研发381款芯片。今年秋季将发布新的麒麟手机芯片，这是首个完整的“韬芯片”，其性能、集成度相比去年是“跳跃性”提升。
推荐理由：华为提出「韬定律」替代摩尔定律，不是空谈，何庭波说新麒麟芯片性能跳跃提升，证明了这条路的可行性。对半导体行业是一次认知冲击。
Google Research 推出了一种新的隐私分析解决方案。该方案结合了一种新的密码学安全聚合协议与可信执行环境（TEE）的透明性，旨在实现前沿的隐私与安全保证。其核心是基于零信任原则，通过密码学与硬件保护的结合，确保系统仅能获取群体的匿名化聚合洞察。
推荐理由：Google 的隐私聚合新方案把多轮交互砍成一次提交，对做设备端联邦分析的人来说是工程上的一大步，而且结合 TEE 做双层防护，这个思路值得抄。
Liquid AI 发布端侧 MoE 模型 LFM2.5-8B-A1B，专为消费级硬件上的快速可靠工具调用打造，Base 和 post-trained 版本已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：官方给出了与上一版和同类模型的对比数据，以及本地部署路径，适合评估端侧工具调用模型的选型。
面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数，在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型，相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB，支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成，现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。
推荐理由：1B参数干翻所有2B以下模型，量化后0.5GB就能塞进手机和浏览器，这个效率把端侧模型的门槛又压低了，做移动端AI的值得跟进。
华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，并介绍逻辑折叠（LogicFolding）技术。该技术通过三维空间拓扑重组提升芯片性能，不依赖新光刻工艺。在麒麟2026芯片测试中，晶体管密度从155 MTr/mm²提升至238 MTr/mm²，性能核心能效提高41%，最大时钟频率提升近13%。论文显示，麒麟2027芯片已进入Silicon状态，后续规划包括麒麟2028、2029。AI芯片方面，昇腾990计划在2030年左右引入逻辑折叠，硬件集成预计到2035年提高超过100倍。
推荐理由：华为用‘逻辑折叠’替代光刻进步，在不依赖新工艺下实现代际性能提升，这是中国芯片行业的一个技术转折，做硬件和AI推理的值得仔细看看。
面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区发布并开源 BitCPM-CANN，这是中国首个完全基于华为昇腾实现端到端训练的三值（1.58-bit）大模型，含 0.5B、1B、3B、8B 四个尺寸。
推荐理由：谁说国产算力只能跑小模型？面壁这个1.58-bit模型在昇腾上原生训练，直接把8B塞进旗舰手机，开源全套训练底座，做端侧的该看一眼。
Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7575🚀 ModelBest × @Tsinghua_Uni × OpenBMB 的 BitCPM-CANN 来了——而且它并不是在堆参数。 内存成本飞涨。硬件限制日益收紧。边缘 AI 需要更智能的解决方案——而 BitCPM-CANN 做到了！🎉 ✅ 边缘就绪：8B 模型可在手机、PC 和车载设备上流畅运行。结合 MoE，甚至 100B->60B 规模的模型也能装进终端硬件。 ✅ 内存高效：相比 BF16，内存占用降低约 6 倍——无需增加物理 RAM 即可解锁显著更多的模型容量。无需新芯片。 ✅ 原生构建于昇腾：首个 1.58-bit 训练流水线在华为昇腾 910B 上端到端完成——从量化内核到完整训练栈。不是移植。从第一天起就原生构建于昇腾。 ✅ 完整模型家族，全面验证，0.5B–8B：每个模型都与其全精度对应版本完全对齐，覆盖 11 项基准任务，相比全精度 MiniCPM4 保持 95–97%（1B-8B）的性能。开源且完全可复现——从研究到部署，你可以放心运行任何规模。 BitCPM-CANN 不只是一个模型——它是多年工程严谨性的成果，将复杂研究转化为你真正可以部署的东西。 开源，0.5B 到 8B。立即试用！👇 🤗 Hugging Face： https://huggingface.openbmb.com/collections/openbmb/bitcpm4-cann 🔭 ModelScope: https://www.modelscope.cn/collections/OpenBMB/BitCPM4-CANN
推荐理由：首个开源的1.58-bit三元LLM，直接在昇腾芯片上原生训练，内存压缩到BF16的六分之一，8B模型就能跑在手机上，做端侧部署的可以立刻上手试试了。
Google发布了面向开发者的新工具包：Kotlin版ADK与Android版ADK 0.1.0。这两个工具包旨在帮助开发者构建AI Agent。其中，Kotlin版ADK将代理工作流引入后端项目开发；Android版ADK则专注于移动端应用，提供了构建AI代理所需的特定功能。此次发布为开发者提供了在Android生态及更广泛平台创建AI应用的官方工具基础。
推荐理由：Google 首次为 Android 推出端侧多 agent 开发框架，虽然还只是 0.1 版，但端云混合编排的思路已清晰，移动开发者可以提前踩坑了，这是端侧 AI 应用爆发前的一个信号。
Google 通过推出全栈 Gemini AI 解决方案扩展其智能家居生态系统。该方案集成了先进的摄像头智能、自然语言查询功能和日常活动摘要能力。它为服务提供商和硬件制造商提供了现成的参考设计与API，使其无需大量研发投入即可构建主动式、品牌化的智能家居服务。该计划旨在超越基础设备控制，迈向能够理解情境并实时响应用户需求的AI原生智能家居。
推荐理由：Google 把 Gemini 塞进智能家居，直接给硬件商和 ISP 提供交钥匙方案，这一步可能比 Nest 当年更有侵略性，做智能家居的得留意了。
Tencent Hy@TencentHunyuan精选AI 评分7474推荐理由：虽然翻译领域不算最热，腾讯这个1.8B开源模型用1.25位量化直接跑在手机上，效果还超微软商业API，做本地化翻译工具的人值得关注。
腾讯于5月21日发布了操作系统层级AI助手“马维斯”，支持Windows、Mac和安卓平台同步上线。该助手具备文档归类解析、图片智能识别处理、系统维护等功能，并强调与操作系统深度集成，可调度不同模型处理任务，部分功能可在离线状态下使用。腾讯表示“马维斯”能完成市面主流Agent的大部分工作，并具备桌面操控手机应用等能力。这是继3月WorkBuddy和“龙虾”产品矩阵后，腾讯推出的又一AI助手产品。
推荐理由：腾讯把 AI 助手压到系统层，预装本地模型、拔网线也能跑，不是又一个套壳工具，而是真正冲着‘电脑变成可对话对象’去的，值得装上看看实操体验。
Google AI Edge Gallery 应用在安卓平台上扩展了设备端 AI 能力，通过引入对开源模型上下文协议（MCP）的实验性支持，使得 Gemma 4 模型能够协调处理跨 Google Workspace 和 Google Maps 等外部数据源的复杂任务。此次更新添加了“定时通知”技能，用于实现日常事务的自动化管理，并新增了持久化聊天记录功能，允许用户近乎即时地恢复长会话上下文。该平台依托开源工具包，积极鼓励社区开发者通过其 GitHub 仓库构建并分享专注实用的工作流、提示配置与工具集成。
推荐理由：MCP 终于跑在 Android 设备上了，虽然是实验性支持，但 Gemma 4 能直连 Workspace 和 Maps，做自动化的开发者可以上手试试。