前沿研究
骁龙、天玑与苹果端侧量化怎么选
端侧大模型部署不能只看INT4压得更小。芯片的NPU支持、算子回退、内存带宽、发热和系统调度，都会改变真实体验。骁龙、天玑、苹果A系列各有取舍，工程上要先确定场景，再选INT4或INT8。
阅读全文
Search
站内搜索
关键词：端侧部署
找到 26 篇相关文章
前沿研究
Agent 经济账断裂：自动续费陷阱后的合规清算与信任重建
2026年6月，深圳电商因Agent失控损失52万Token，成为监管风暴的导火索。本文拆解《生成式AI服务管理暂行办法》细则落地后的合规红线，分析透明账单、端侧部署与熔断机制如何重建企业信任，终结AI Agent的粗放
阅读全文Sora退场后，影视特效公司靠物理引擎找回确定性
2026年，Sora关停公众应用，影视特效行业进入“精算时代”。纯AI生成因角色一致性差、物理规律崩坏等问题，难以支撑长片制作。头部工作室转向“AI预处理+物理引擎校验”模式，利用Houdini等软件纠正动量与光影，结合
阅读全文AI员工合规红线：2026年企业数据出境与隐私保护实务
2026年6月，OpenAI新规与纽约法院裁决落地，叠加7月15日即将施行的中国《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，数据出境合规进入“双轨并行”深水区。本文通过一家跨境电商的整改实录，拆解在GDPR与中国《个人信息保
阅读全文Agent经济学的冷思考：自动续费陷阱与企业合规红线
深圳电商52万Token亏损案敲响警钟，2026年《生成式AI服务管理暂行办法》细则落地，AI Agent从技术狂想步入合规精算时代。本文剖析自动续费陷阱、数字劳工失控风险及企业合规红线，探讨如何利用沙箱隔离、端侧部署与
阅读全文
技术应用
2026电商复盘：AI客服怎么把退货率压下来
2026年中，电商AI客服已从简单问答转向多模态决策。通过视觉质检拦截无效退货、端侧部署降低延迟，部分企业将退货率从12%降至7%，回应率提升至96%。本文梳理三家典型实践，拆解从“会聊天”到“会办事”的成本账与落地陷阱
阅读全文MacBook实测13B模型：全精度烫手，INT8才是移动办公正解
MacBook Pro 14 M5芯片实测13B模型：全精度运行58分钟，键盘温度46℃，续航不足2小时。INT8量化后速度54 tokens/s，功耗13W，续航2小时1分，能流畅跑本地智能体工作流。量化是关键。
阅读全文Llama 4 选型实测：别盯着跑分，得看你的显存和散热
Llama 4 发布一年，生态分化出 20 多个分支。但实测发现，决定模型好用与否的不再是参数，而是硬件上限。从 M5 芯片的端侧表现到 Behemoth 的部署坑点，聊聊 2026 年怎么选模型才不浪费钱。
阅读全文Rust 重写推理引擎：一场正在发生的语言迁移
2026 年的 AI 重心从参数规模转向单位经济，推理延迟和内存安全成为新的硬约束。PyTorch 插件、昇腾算子、端侧部署这些场景里，Rust 正在悄悄替换 C++ 和 Python，背后是 GIL 瓶颈和 OOM 这
阅读全文开发者避坑：2026年主流LLM API价格战背后的隐形成本
2026年LLM API单价虽降至冰点，但重试风暴、上下文浪费及合规水印成本正吞噬利润。本文拆解真实账单陷阱，提供从Token优化到端侧部署的成本控制工作流，助开发者在不牺牲体验前提下削减30%云支出。
阅读全文Llama 4一个月冒出20多个分支，选哪个不踩坑
Meta开源Llama 4不到一个月，GitHub上已出现超过20个社区分支。本文从中文优化、端侧部署和安全对齐三个关键方向，梳理各分支的实测表现、具体场景适用性与隐性成本，帮开发者做出更务实的选择。
阅读全文Vision Pro上跑大模型：实测发热超40°C，交互比算力更头疼
我们在Vision Pro上实测部署了Qwen3-Lite和Llama 4，记录了发热、延迟和功耗数据。发现真正的瓶颈不只是芯片算力，还有散热、交互设计和系统API限制。对开发者来说，先在云端验证想法可能更现实。
阅读全文