端侧跑大模型，现在也太简单了
端侧跑大模型，现在也太简单了最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
来自主题: AI技术研报
8166 点击 2026-06-24 16:58
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最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
小米UltraSpeed需求远超预期。
近日清华大学于IEEE TPAMI发表论文，探讨了真机强化学习的安全性保障问题，提出了一套「安全探索均衡」新型机制，揭示了安全探索的理论最大边界，并攻克了其收敛性证明难题。
大模型推理能力越来越强，但答案对了，思考过程就一定好吗？
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
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6月17日，X 上 OpenAI Codex 团队负责人 Tibo（@thsottiaux）发了一条推文，提醒大家 Codex App、CLI 和 SDK 现在可以接任何开源模型，不只限于 OpenAI 自己的模型。
依赖于有限机器人数据和大量人类数据，也能让 VLA 模型更稳健吗？
硬氪获悉，雪梦未来（SnowOrigin）团队获得龚虹嘉、陆奇及海外机构投资。这支北大背景团队以sEMG（表面肌电）运动神经信号解码技术为切入点，通过神经腕带、第一视角采集设备以及自研NMH（Neural Math Hybrid）AI解码模型，构建新一代面向具身智能的人类操控数据采集方案。