标题：0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍加速 正文： 端侧性价比之王，清华大学和面壁智能团队开源新模型——MiniCPM 4，提供8B、0.5B两种参数规模，仅用同级别模型22%的训练开销便达最优性能。MiniCPM4-8B是首个开源的原生稀疏模型，5%的极高稀疏度...

标题：苹果AI“百亿补贴”来了：免费开放端侧模型 去年WWDC上，苹果宣传的苹果智能再次跳票，余味犹存。今年WWDC25的主演讲同样令人失望，苹果在AI上的新功能如实时翻译、快捷指令等并无太多创新，视觉智能功能也落后于Google Lens多年，交互体验不如安卓阵营。 然而，苹果宣布的一项消息将...

2025年被视为端侧应用爆发的元年，面壁智能CEO李大海指出市场空间广阔，竞争核心已超越“堆卡”模式。DeepSeek爆火激活了端侧生态，促使众多厂商转向智能终端。面壁2024年专注于提高模型“知识密度”及端侧生态布局，其端侧模型“小钢炮”具备高效率低功耗特性，已在手机、汽车等领域推进落地。李大海强调，2025年端侧竞争将聚焦多模态能力提升及个性化落地，尤其是汽车智能座舱和手机个性化服务。他认为，技术创新与组织人才才是关键，而非单纯依赖资本。面壁计划进一步优化端侧模型性能，并深化与硬件厂商的合作，以实现更深层次的端侧产品化。尽管技术供给仍有潜力，但他提醒各厂商需专注挖掘终端场景价值，避免同质化竞争。

《科创板日报》报道，面壁智能CEO李大海表示，大模型将在未来十年内变得“无处不在”，特别是在成本更低、尺寸更小、效率更高的端侧模型方面。随着Scaling law面临数据和算力挑战，大模型的密度定律Densing Law推动其能力密度每3.3个月翻一番。这使得大模型能在各类终端上运行，类似于从大型机到个人电脑的转变。李大海认为，大模型将进入千家万户、千行百业，成为推动各行业变革的关键力量。

自2023年起，大模型与具身智能成为科技发展的两大趋势，推动机器人智能化进程。然而，机器人端侧模型的落地面临多重挑战，包括芯片适配、数据积累及算力限制。目前，国内机器人厂商大致分为视觉感知、强化学习和语言模型三大技术派别。尽管大模型在提升机器人智能方面具有潜力，但在具体操作上，仍限于简单任务理解和短...

标题：面壁者决心“破壁” 近日，面壁智能首席科学家刘知远在2024中国人工智能大会上表示，大模型不应局限于少数几个，未来将如CPU般普及。他强调降低成本的重要性，使每个人都能拥有大模型，改善生活、学习和工作。 刘知远指出，当前数据接近耗尽，模型训练面临瓶颈，但他认为通过强化学习或合成数据仍可突破。一...

苹果智能（Apple Intelligence）于今日正式在海外市场上线，计划于12月推出新一批AI功能，包括将ChatGPT集成到Siri中及推出更强的图像生成工具。然而，其在中国市场的具体上线时间尚未确定。 与此同时，国内安卓阵营厂商纷纷发布一系列端侧AI和操作系统升级。OPPO最新发布的Fi...

**摘要：** 10月23日，《科创板日报》报道，OPPO已收购位于杭州的AI创业公司波形智能，近期完成收购谈判。波形智能成立于2023年3月，专注于长内容生成领域，包括小说、剧本及视频创作。该公司拥有自研的Agents框架和Weaver大模型，能生成大量内容并具备多模态生成能力。创始人姜昱辰本科...

《手机厂开卷AI这一年：端侧大模型尺寸减小，催生新硬件》 随着AI大模型席卷手机圈，vivo、OPPO、华为、荣耀等国内手机厂商纷纷在生成式AI领域发力。历经一年发展，云端运行AI大模型成本显著降低，端侧模型尺寸缩小趋势明显，30亿参数端侧模型有望成为标配。AI有望推动智能眼镜等新硬件品类的诞生，...

微软亚洲研究院开源新技术T-MAC，该技术专为优化模型端侧部署而设计，主打性价比，能在CPU上高效部署低比特大语言模型，性能甚至超越NPU/GPU。T-MAC通过基于查找表（LUT）的计算范式，无需反量化操作，直接支持混合精度矩阵乘法，显著提高了推理性能，使模型更加统一和可扩展，尤其适合资源受限的端侧设备。在配备最新高通Snapdragon X Elite芯片组的Surface AI PC上，T-MAC实现了3B BitNet-b1.58模型每秒48个token的生成速率，2bit 7B llama模型每秒30个token，4bit 7B llama模型每秒20个token的生成速率，超越了NPU性能。T-MAC技术现已开源，提供代码和论文链接供进一步研究。 【发布日期】2024年8月