AI 实操指南
权重大小量化提速：臃肿依赖让Agent体重居高不下怎么瘦身
Agent部署常因PyTorch等依赖包导致镜像超2GB，冷启动慢。本文提供一套结合W4A16量化与依赖精简的实操方案，展示如何通过W4A16量化降低显存占用，并将容器体积压缩至500MB以内，显著提升响应速度。
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关键词：量化
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AI 实操指南
前沿研究
从蒸馏到结构化剪枝，2026年模型压缩怎么选
模型文件变小，不等于端侧推理更快。量化压低位宽，蒸馏训练更小的学生模型，结构化剪枝直接改变网络形状。面向2026年的部署，算子支持、内存访问和持续功耗比单看压缩率更有参考价值。
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AI 实操指南
旧手机跑端侧大模型，量化和调度怎么选
把 Qwen2.5-3B-Instruct 或 Llama-3.1-8B 放进 iPhone 13、Redmi Note 12 Pro+，卡点通常落在内存、算子支持和持续发热。旧设备可先用 INT8 建立基线，再按内存压
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前沿研究
端侧AI不只看跑分，还要过相册和输入法这关
荣耀用低bit量化缩小模型、提高推理速度，Nexa AI则试图降低跨芯片部署成本。端侧AI能否真正进入手机日常，还要看相册搜索、输入法和离线翻译是否够快、够稳，也不能太耗电。
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前沿研究
苹果Vision Pro 3里的AI眼动追踪，为什么还是关不掉延迟
2026年7月苹果推送Vision Pro 3的AI眼动固件后，开发者实测端到端延迟仍在65-90ms区间，比前代仅改善约12%。本文从端侧NPU调度冲突、注视点渲染管线瓶颈与模型量化精度损失三个工程维度，拆解当前空间计
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前沿研究
Llama 4 和 Qwen 3 的 7B 对决，型号先别搞错
现有资料不足以支撑 Llama 4 与 Qwen 3 的“7B 实测对决”。比榜单更重要的，是核对模型版本，并在同一硬件、框架和量化条件下测试真实业务。
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AI 工具箱
旧手机跑视频模型，15秒等了38分钟
用一台骁龙8 Gen3、12GB内存的小米14 Pro实测Wan2.1 1.3B量化版：生成15秒720p短片耗时38分12秒，峰值内存8.7GB，温度接近70℃。它还谈不上好用，但本地跑通已经不是空想。
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AI 工具箱
AI手机别只盯着跑分看
OPPO在2025年世界人工智能大会展示了200 token/s端侧模型能力，也把AI手机的真实考题暴露出来：峰值速度之外，NPU调度、量化部署、发热控制和端云协同，才决定它能不能长期好用。
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AI 工具箱
18.7秒后，M4 Max吐出第一个字
一台 16 英寸 M4 Max、64GB 统一内存的 MacBook Pro，本地跑 DeepSeek-R2 IQ4_XS 量化版：能跑，但不像云端那样轻松。首 token 延迟 18.7 秒，稳定生成 6.8 tok/
阅读全文端侧NPU调度优化：让14B模型在骁龙8 Gen5上流畅运行的秘诀
骁龙8 Gen5让14B模型端侧运行成为现实，但内存溢出与持续降频仍是痛点。本文结合2026年6月落地的混合精度量化与稀疏激活技术，深入解析编译器指令集优化、动态批处理及内存池化策略，提供从算子级加载到功耗控制的代码级优
阅读全文大模型‘幻觉’治理新解：2026年实时检索增强RAG的工业级实践
2026年6月，清华大学Hyper-RAG超图增强方法将幻觉降低48%，工业级RAG治理迈入可量化阶段。本文剖析传统静态RAG在碎片化与多跳断裂上的根本缺陷，对比动态超图RAG在延迟与准确率上的真实差距，并给出超图节点粒
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前沿研究
端侧模型功耗红线再收紧，14B参数如何塞进中端机
骁龙8 Gen5实测跑14B模型发热严重，但6月落地的混合精度量化与稀疏激活技术，已把内存压到5.8GB、推理功耗控在3.2W。两条算法路径叠加后，中端机本地跑大模型不再是噱头，只是加载那5秒的等待仍是工程上的最后一公里
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