技术应用
小米 SU8 端侧大模型首测：车机对话断网还能聊几轮
小米SU8搭载的端侧大模型在隧道、地下车库等断网场景下实测：连续对话续航超过40轮，响应延迟稳定在580毫秒以内，功耗增幅控制在8%以下。对比蔚来NOMI云端方案和理想Mind GPT混合架构，SU8的离线能力优势明显，
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关键词：大模型
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技术应用
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
AGI四杰同台后，中国大模型开始算效率账
唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨在AGI-Next峰会同台。参数规模之外，Token效率、长上下文、Agent成本和落地速度，正在成为中国大模型竞争的新坐标。
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前沿研究
通专融合进入医疗金融，先要划清数据边界
周伯文提出，AGI的高价值区域要求模型兼具泛化能力与专业性。放到医疗、金融场景，通专融合的关键不是汇集更多数据，而是让模型在隐私、合规和业务流程的边界内完成任务。
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前沿研究
暑期实习岗位变了：会做RAG和Agent的人更受关注
从招聘信息看，企业对AI人才的需求正从会写Prompt，转向能搭建RAG、设计Agent工作流并接入业务系统。传统后端能力没有过时，但仅会CRUD已经难以覆盖大模型应用开发的要求。
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战略前瞻
产业动态
Arm把端侧AI芯片的焦点拉回内存与系统设计
端侧大模型进入手机和PC后，芯片性能已不能只看TOPS。Arm推出Lumex CSS并引入SME2，试图从CPU、GPU、系统IP和数据搬运入手，缓解算力、内存与功耗之间的牵制。
阅读全文Android端侧大模型落地：先管住内存、NPU和温度
把大模型装进Android App，跑通只是起点。真正影响体验的是模型加载、内存复用、NPU回退和持续发热。围绕这些工程问题，梳理一套更稳妥的端侧部署思路。
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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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战略前瞻
8000P交付之后，算力园区先把运营账算清
峰值算力决定园区能承接多大的任务，稳定负载才决定设备能否持续运转。随着大模型转向产品化，算力园区比拼的不再只是硬件规模，还有推理订单、任务调度、行业适配和交付能力。
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前沿研究
端侧大模型跑分神话破灭：2026年旗舰手机的AI算力到底够不够用？
2026年旗舰机宣称的“本地运行”面临严峻考验。实测发现，即便搭载最强NPU，10B+模型在高负载下依然触发降频，发热导致体验断崖式下跌。真正的差距不在参数大小，而在软硬件协同与稀疏架构。
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前沿研究
昇腾910C开始交付，真正的考验在集群里
昇腾910C进入量产交付阶段后，国产AI芯片面对的不再只是单卡性能比较。集群稳定性、CANN适配、模型迁移和故障恢复，正在决定它能否真正接住大模型训练任务。
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