程序员茄子
全部
编程
代码
资讯
案例
综合
联系我们
端侧AI 相关技术文章
php
mysql
shell
go
vue
css
api接口对接
支付接口对接
Muse Glimmer 端侧Agent革命:300亿参数模型如何在消费级GPU上跑出生产级性能(2026实战)
编程
Muse Glimmer 端侧Agent革命:300亿参数模型如何在消费级GPU上跑出生产级性能(2026实战)
2026-08-13 18:50:11
深度拆解Meta 2026年8月发布的Muse Glimmer:300亿参数开放权重Dense模型,4bit量化可在单张RTX 3090/4090上本地运行。涵盖架构设计、知识蒸馏、量化原理、本地部署实战与性能基准测试。
Muse Glimmer
端侧AI
知识蒸馏
4bit量化
Agent本地部署
300亿参数
Meta
Apache 2.0
llama.cpp
Ollama
Meta Muse Glimmer 深度拆解:300亿参数端侧Agent模型的工程革命——从知识蒸馏到4bit量化的完整实战指南(2026)
编程
Meta Muse Glimmer 深度拆解:300亿参数端侧Agent模型的工程革命——从知识蒸馏到4bit量化的完整实战指南(2026)
2026-08-13 18:49:00
深度拆解Meta 2026年8月发布的Muse Glimmer:300亿参数开放权重Dense模型,4bit量化可在单张RTX 3090/4090上本地运行。涵盖架构设计、知识蒸馏、量化原理、本地部署实战与性能基准测试。
Muse Glimmer
端侧AI
知识蒸馏
4bit量化
Agent本地部署
300亿参数
Meta
Apache 2.0
llama.cpp
Ollama
Moonshine 深度解剖:比 Whisper 快 5 倍的端侧语音识别引擎——变长音频、卷积前端、RoPE 与实时流式 ASR 工程实战
编程
Moonshine 深度解剖:比 Whisper 快 5 倍的端侧语音识别引擎——变长音频、卷积前端、RoPE 与实时流式 ASR 工程实战
2026-07-26 01:44:11
深度拆解 Moonshine 端侧语音识别引擎:为何扔掉梅尔频谱与30秒定长、直接吃原始波形按变长计算,配合卷积前端与RoPE做到比Whisper快5倍、体积仅27MB。含Python/ONNX推理、Silero VAD实时流式管线、int8量化与端侧部署优化Checklist。
Moonshine
语音识别
ASR
端侧AI
Whisper
流式识别
ONNX
RoPE
模型量化
边缘计算
Google AI Edge Gallery 深度拆解:当手机成为大模型的「离线战场」——从 LiteRT 推理引擎到端侧 GenAI 的工程全貌(2026)
编程
Google AI Edge Gallery 深度拆解:当手机成为大模型的「离线战场」——从 LiteRT 推理引擎到端侧 GenAI 的工程全貌(2026)
2026-07-18 12:44:38
深度拆解 Google AI Edge Gallery 开源项目:LiteRT 推理引擎架构、INT4 量化原理、多模态支持、模型转换实战、企业级落地场景,配完整 Kotlin 代码示例与性能优化指南。
Google AI Edge Gallery
LiteRT
端侧AI
大模型
Android
量化
多模态
离线推理
移动端部署
GenAI
BitNet 深度拆解:当大模型被压到 1.58 bit——从三元权重、BitLinear 到 bitnet.cpp 的端侧推理革命(2026)
编程
BitNet 深度拆解:当大模型被压到 1.58 bit——从三元权重、BitLinear 到 bitnet.cpp 的端侧推理革命(2026)
2026-07-17 14:24:55
深度拆解微软 BitNet:1.58-bit 三值量化、Absmean/Absmax、BitLinear、bitnet.cpp 子矩阵内核,附 PyTorch 手写实现与 CPU 端侧推理性能实测。
BitNet
1-bit LLM
大模型推理
模型量化
端侧AI
bitnet.cpp
小米 MiMo UltraSpeed 深度解析:当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越
编程
小米 MiMo UltraSpeed 深度解析:当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越
2026-06-15 21:20:49
深入解析小米MiMo UltraSpeed如何通过SWA架构在通用GPU上突破1000 tokens/s推理速度,从O(n²)困境到极致跨越的完整技术指南。
SWA
Sliding Window Attention
LLM推理
小米MiMo
推理优化
Transformer
PagedAttention
量化推理
端侧AI
WiFi 感知革命:RuView 如何用 9 美元的 ESP32 实现「透视眼」——CSI 空间智能完全指南(2026)
编程
WiFi 感知革命:RuView 如何用 9 美元的 ESP32 实现「透视眼」——CSI 空间智能完全指南(2026)
2026-05-30 17:44:37
深度解析 GitHub 68K Star 开源项目 RuView,从物理层原理到 Rust 工程实现,完整拆解 $9 ESP32 如何实现穿墙感知、呼吸心率监测、姿态估计的 CSI 空间智能系统
ESP32
WiFi CSI
空间感知
Rust
Candle
端侧AI
智能家居
无接触监测
DeepSeek-R1边缘推理实战:从云端独占到本地智能的范式转移
编程
DeepSeek-R1边缘推理实战:从云端独占到本地智能的范式转移
2026-05-19 12:42:27
2026年,边缘AI不再只是云端模型的精简版。本文深入剖析DeepSeek-R1 CPU版的技术原理,从模型蒸馏、量化技术的底层原理到生产环境的完整部署方案,提供可直接落地的代码和可量化的性能数据。
DeepSeek
R1
边缘计算
AI推理
模型蒸馏
量化
llama.cpp
Ollama
端侧AI
MiniCPM-V 4.6 手机实测:1.3B参数跑满端侧推理,输入框还没缩回结果就出来了
编程
MiniCPM-V 4.6 手机实测:1.3B参数跑满端侧推理,输入框还没缩回结果就出来了
2026-05-13 17:56:16
MiniCPM-V 4.6手机实测体验:输入框还没缩回结果就出来了。1.3B参数推理版token消耗仅为Qwen3.5-0.8B的1/43,TTFT高清大图75.7ms快2.2倍,LLaVA-UHD v4架构视觉编码运算量降低55.8%。
MiniCPM-V
面壁智能
端侧AI
手机AI
多模态
MiniCPM-V 4.6:参数砍到1.3B,多模态小钢炮拿下同级第一
编程
MiniCPM-V 4.6:参数砍到1.3B,多模态小钢炮拿下同级第一
2026-05-13 17:38:45
面壁智能发布MiniCPM-V 4.6,参数量仅1.3B,1B级多模态评测第一。仅用Qwen3.5-0.8B的2.5%token量即超越对方。LLaVA-UHD v4架构创新,视觉编码运算量降低55.8%,手机断网秒级响应。
MiniCPM-V
面壁智能
多模态
端侧AI
密度定律
Google AI Edge Gallery:手机离线跑大模型时代来了,2.2万Star端侧AI神器
案例
Google AI Edge Gallery:手机离线跑大模型时代来了,2.2万Star端侧AI神器
2026-05-09 07:36:45
Google开源AI神器AI Edge Gallery斩获2.2万Star,支持iOS和Android手机离线运行Gemma 4等大模型,提供AI Chat、Ask Image、Audio Scribe、Agent Skills四大功能,消费级入口形态让普通用户轻松体验端侧AI
端侧AI
手机大模型
离线推理
Gemma 4
Google开源
iOS
Android
Mano-P + Cider:4B模型本地操控Mac,端侧GUI Agent新时代
案例
Mano-P + Cider:4B模型本地操控Mac,端侧GUI Agent新时代
2026-05-07 13:34:32
明略科技开源Mano-P(4B量化模型本地操控Mac)和Cider(MLX推理加速框架)。476 tokens/s预填充,76 tokens/s解码,峰值内存4.3GB,完全本地运行数据不出设备,离线长任务自主规划
GUI Agent
端侧AI
Apple Silicon
MLX
视觉理解
本地运行
Mano-P
Cider
2026年端侧AI千亿参数突破深度解析:从量化技术到NPU架构,手机如何跑赢云端大模型
编程
2026年端侧AI千亿参数突破深度解析:从量化技术到NPU架构,手机如何跑赢云端大模型
2026-04-22 03:52:11
深度解析2026年端侧AI千亿参数突破的技术原理:从INT4量化到MoE架构,从存算一体NPU到动态内存优化,揭示手机如何跑赢云端大模型的核心工程密码。
AI
端侧AI
大模型
量化
NPU
LiteRT-LM:Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
编程
LiteRT-LM:Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
2026-04-19 22:17:39
深入解析Google LiteRT-LM端侧LLM推理引擎的核心架构:分层内存池、KV Cache量化、算子融合、WebGPU运行时。与TensorFlow Lite、llama.cpp、MLX横向对比,提供生产级部署实战指南。
Google
端侧AI
LiteRT-LM
WebGPU
量化
KV Cache
TensorFlow Lite
LLM推理
大家都在搜索什么?
devops
易支付
一个官网+多少钱
统一接受回调
统一回调
python
sub
node
宝塔日志
mysql
shell
ElasticSearch
css
vue
api接口对接
2025
支付接口对接
go
php
php回调