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模型架构、稀疏与量化、智能体系统与端侧工程实践的一线记录。

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官网首屏三锚点:先看到的三件事

本篇说明官网首屏设置的 Novi 平台、端侧模型与 AI 安全三个跳转锚点分别指向什么内容,解释锚点顺序与四个板块顺序不同的原因,以及两套入口分别服务哪类访问方式。

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四类垂询事务的分流机制

本篇说明方案咨询、产品试用、生态合作与媒体采访四类垂询事务的划分依据与处理路径,解释表单与邮箱两条通道如何并行使用,并区分联系环节的响应时效与方案的交付周期。

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对外发声渠道与开源品牌标识

本篇说明官网、事务邮箱、社媒渠道与开源社区品牌四项对外标识各自承载的内容,解释为何开源社区使用独立品牌 TorchBMB,以及对访客判断内容出处的实际意义。

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端侧部署前的现场条件确认

本篇说明端侧部署准备阶段需要核对的对象为何从软件环境变为现场本身,分析网络、终端与数据三类条件,并说明条件如何分别影响模型选型与整体架构。

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可离线试跑的评估包:适用场景与边界

本篇说明可离线试跑评估包在立项前阶段的作用,解释它能验证可行性与适配性两项内容,说明为何离线条件本身也是被验证的对象,并界定它与正式方案交付范围之间的区别。

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行业资讯 企业上 AI 为什么第一步该想清楚数据在哪企业落地 AI,多数讨论集中在「用什么模型」,但更早该回答的问题是「数据在哪、能不能动」。数据的位置和流动方式,决定了架构的形态、合规的成本,甚至决定了哪些任务 2026-09-29
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行业资讯 从云端回到设备:这轮端侧 AI 热的底层原因端侧 AI 不是新概念,嵌入式设备上跑小型模型已经有多年历史。这一轮的区别在于:跑在设备上的从「专用小工具」变成了「通用大语言模型」。变化不是单点突破,而是四条 2026-09-29
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行业资讯 端侧模型能做什么?一份真实的能力边界清单谈端侧模型,说「能做什么」容易,说「做不好什么」更有用。一份不回避短板的能力清单,比一组漂亮的参数更能帮助企业做判断。下面按任务类型逐项过一遍,每项都给出适用条 2026-09-29
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行业资讯 端侧与云端不是二选一:哪些任务该留在本地讨论端侧 AI 时最容易走偏的思路,是把「上云还是本地」当成一道单选题。实际部署里,两者更接近一条分诊线:每个任务按属性被分到不同位置,多数企业的最终形态是端云 2026-09-29
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行业资讯 为什么越来越多企业开始把 AI 放到设备本地把 AI 放到设备本地,不是技术偏好,而是一笔算得过来的账。当模型的体积被量化压到 1GB 量级、当一台 4 核 ARM 网关就能跑到 63 tok/s 的解码 2026-09-29
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行业资讯 端侧 AI 到底是什么?和云端大模型有什么不同 端侧 AI 不是把云端模型搬到本地,而是换了一套约束条件。同一件事——让模型回答问题——放在云端机房里和放在一台工控网关上,决定成败的变量完全不同 2026-09-29
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