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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

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 +0800 CST view 856
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

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）

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 +0800 CST view 71
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

llama.cpp 深度实战：当端侧 LLM 成为生产级事实标准——从 GGUF 量化到跨平台部署的完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当端侧 LLM 成为生产级事实标准——从 GGUF 量化到跨平台部署的完全指南（2026）
2026-06-11 00:19:05 +0800 CST view 376
全面解析 llama.cpp 推理引擎，从 GGUF 格式、量化原理、架构设计到跨平台部署，提供生产级代码实战和性能优化指南。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理大语言模型

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

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 +0800 CST view 912
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

MiniCPM-o 2.6 深度解析：8B参数如何在iPad上跑出GPT-4o级全模态性能——端侧多模态大模型的工程化突破

MiniCPM-o 2.6 深度解析：8B参数如何在iPad上跑出GPT-4o级全模态性能——端侧多模态大模型的工程化突破
2026-05-11 01:50:57 +0800 CST view 578
深入解析MiniCPM-o 2.6：8B参数如何在iPad上实现GPT-4o级全模态性能，时分复用TDM机制、端到端架构、低延迟并发处理的技术内幕，附完整部署代码和性能优化实战
AI,MiniCPM,多模态,端侧模型,面壁智能

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）

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 +0800 CST view 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

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 +0800 CST view 650
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

Google AI Edge Gallery 深度实战：让 Mac/Android 离线运行 Gemma 3——从原理到生产级本地 AI 部署完全指南（2026）

Google AI Edge Gallery 深度实战：让 Mac/Android 离线运行 Gemma 3——从原理到生产级本地 AI 部署完全指南（2026）
2026-06-04 21:14:37 +0800 CST view 370
深入剖析 Google AI Edge Gallery 的技术架构、Gemma 模型家族、端侧部署全流程，并通过完整代码示例，带你从零构建一个生产级本地 AI 应用。
Google AI Edge Gallery 本地AI Gemma模型端侧推理 Mac AI Android AI

MiniCPM-V 4.6：参数砍到1.3B，多模态小钢炮拿下同级第一

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 +0800 CST view 663
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

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

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 +0800 CST view 507
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

端侧大模型深度解析：当AI走出云端、住进你的手机——从千亿参数到4B模型的边缘智能革命

端侧大模型深度解析：当AI走出云端、住进你的手机——从千亿参数到4B模型的边缘智能革命
2026-04-15 21:23:26 +0800 CST view 611
2026年端侧大模型技术深度解析：从千亿参数云端模型到4B端侧模型的工程革命，涵盖量化、蒸馏、架构优化与Mano-P实战案例
端侧大模型边缘AI 模型量化知识蒸馏 Mano-P GUI智能体 TinyML AI手机

WebNN + WebGPU + WASM 三端融合：2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎

WebNN + WebGPU + WASM 三端融合：2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎
2026-06-27 07:12:19 +0800 CST view 238
2026年WebNN、WebGPU、WASM三端融合的浏览器端AI推理架构深度实战。从环境探测、模型加载、推理执行到性能优化，完整代码实现生产级推理引擎。
WebNN WebGPU WASM 浏览器AI推理 ONNX Runtime NPU加速端侧推理

DeepSeek-R1边缘推理实战：从云端独占到本地智能的范式转移

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 +0800 CST view 470
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

当 WASM 遇上 WebGPU：浏览器端 AI 推理的第三次革命——用 Web 技术重写本地智能的心智模型

当 WASM 遇上 WebGPU：浏览器端 AI 推理的第三次革命——用 Web 技术重写本地智能的心智模型
2026-07-15 14:17:19 +0800 CST view 116
深度拆解 2026 年 WebGPU、WASM 与 WebNN 融合技术：三层计算模型、WGSL 编写、GEMM 量化推理、KV Cache、算子融合，配完整代码与性能基准。
WebGPU WASM WebNN 浏览器AI WGSL 端侧推理 WebLLM 前端工程化

Mano-P + Cider：4B模型本地操控Mac，端侧GUI Agent新时代

Mano-P + Cider：4B模型本地操控Mac，端侧GUI Agent新时代
2026-05-07 13:34:32 +0800 CST view 462
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

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）

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 +0800 CST view 548
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

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

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 +0800 CST view 240
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

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 01:17:28 +0800 CST view 498
llama.cpp 是端侧 LLM 推理的事实标准（180K+ Stars）。本文从源码架构、GGUF 格式、量化方法、跨平台后端、生产部署、性能优化到 DeepSeek V4 Flash 实战，全方位讲解本地 AI 推理。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理本地AI C/C++ Apple Silicon

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