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端侧本地化AI软硬件融合升级构想

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版主 发表于 5-7 20:13:16 上海 来自：浏览器

绝大多数手机AI功能都是因为算力限制才上的云端，本地的算力都不够这些功能塞牙缝的，云端的服务器集群也是要靠堆卡堆算力才够

omega

手机主芯片受算力、功耗、散热限制，无法独立运行全量大模型，无约束的深度自进化不具备落地条件。可落地解决方案如下： 1. 配备国产轻量化独立AI协处理器，承载AI算法与双架构运行，隔离主芯片，规避算力争抢与发热续航问题。 2. 采用端主云辅架构，端侧负责日常推理、轻量习惯微调与本地任务执行。 3. 云端仅负责合规监管、高算力复杂任务兜底、定向推送模型参数，约束端侧学习边界。 4. 联合国内大模型厂商定制轻量化模型，基于OpenClaw优化执行架构，兼容各类移动端主芯片。 5. 端侧仅开展限定范围内的轻度迭代，不进行全量模型重训，贴合硬件物理上限。发表于 5-7 21:40:51 山东

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