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PhoneClaw更新，运行在你手机上的Agent，本地推理，基于端侧小模型Gemma4和MiniCPM-V 4.6，保护隐私，飞机上、高铁上，无网络状态都可以用的Agent。 腾出时间把UI和交互重新优化了下 现在有暗黑和浅色模式 付费开发者账号下来了 正在上架TF中，审核的比较慢

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KellyV

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卧槽，分享一个Google 官方神器：Google AI Edge Gallery ，可以直接在手机上运行Gemma4等本地模型‼️ 在你的手机上，纯本地、断网跑大语言模型。 📱 这是什么？能做什么？ 1. 官方出品：由 Google 团队发布，底层基于 LiteRT 框架。 2. 移动端跑大模型：直接在手机里下载并运行 Gemma、Llama、Qwen 等开源模型。 3. 榨干本地硬件：不调用任何云端 API，纯吃你手机的 CPU/GPU/NPU 算力进行推理。 4. 极客体验：完全断网可用，真正的零网络延迟，数据绝对隐私。 💡 为什么这个信号很重要？ 端侧算力（Edge AI）的叙事正在肉眼可见地落地。 如果能把高频、轻量的 AI 任务下放到用户的设备端，不仅能砍掉海量的云端算力成本，还会催生出全新的 AI 应用形态。 无论是关注“AI 手机”概念的投研玩家，还是做 AI 工具的开发者，都建议去 Google Play 下来当沙盒玩玩，亲自测一下现在的移动端硬件到底能把模型跑到什么水平。 #AI #EdgeAI #Google #大模型 #端侧算力 #Tech 教程👇👇👇👇
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比特币橙子Trader

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每个人都能买得起 英伟达发布个人AI超级计算机 ，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。 将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。 设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心 也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿 参数的大语言模型。 通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿 参数模型。 而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。 简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！
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小互

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MAI-UI：阿里通义开源的手机GUI智能体 可以实现豆包手机助手的效果，自动化操作手机。特色是采用了本地模型+云端模型协作的方式，兼顾性能和准确度，在多项手机操作评分中排名第一。目前2B模型和8B模型已开源。 Github：
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Gorden Sun

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前 OpenAI CTO Mira 的公司 Thinking Machines 发了一个非常创新的模型，他们叫交互模型。 这个模型能够持续接收音频、视频、文本等原生的多模态内容，并且实时进行思考、响应和行动。 它不像之前那种 Agent 脚手架，把多个模型、多个模态的模型通过 Agent 串起来，而是所有模态都在一整个模型里。 这样就可以让用户和 AI 在任意模态下实时进行交互： 你可以随时打断它，随时进行补充，AI 会实时关注你的状态，输出结果，不会像之前一样，必须等一句话结束了才能跟模型交互。 核心思路就是把交互部分训练到了模型里。他们从零训练的这个交互模型主要包括两部分： 前台交互模型： (a) 一直在线，一直在听、看和读用户提供的内容 (b) 每 200 毫秒作为一个节点，同时处理输入并产出一小段输出 (c) 负责照顾用户的在场感，支持用户打断、插话，并能对屏幕和视频内容做出反应 后台推理模型： (a) 用来处理需要持续推理、工具调用以及长上下文、长规划的任务 (b) 交互模型会在合适的时候，将推理模型的结果放回到对话里，不会插入突兀的内容 用户最终看到的结果，就是一个既能实时交互，又能够处理重度任务的界面。
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歸藏(guizang.ai)

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PhoneClaw 完全离线运行在 iPhone 上的本地 AI Agent → 基于 Gemma 4 + MLX 框架在手机端完成推理，不依赖任何云端服务 → 通过 SKILL.md 文件即可扩展能力，无需重新编译 App → 所有聊天内容、图片和个人数据均不离开设备，保障隐私安全 → 内置日历、提醒事项、通讯录、剪贴板等系统级 Skill 支持自然语言操控 → 支持 E2B 和 E4B 两个模型规格，可按需在手机端下载
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Geek Lite

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前几天谷歌发布了他们的开源模型Gemma4，完全免费！我在手机上下载了适用于移动端的E2B，完全不联网的状态下居然可以迅速回答问题，语音输入，图片识别，还有个小种菜游戏可以玩，感觉对普通人帮助很大，比如出国玩刚落地没网语言不通的情况下，手机里还有个AI可以救你。有研究/编程能力的26B和31B我没下载，对内存和GPU有一定需求，我目前直接在我的AI助手starchild上测试，感觉更方便
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Jingyuan缘缘

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今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
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刚刚，Meta开源了一个30B本地端侧Agent模型：Muse Glimmer，能看屏幕、调工具、失败了会自己重试 从Muse Spark专门针对Agent能力蒸馏出来的，在单张消费级GPU（Mac/ PC）上能跑，无需联网 与同尺寸级的Gemma4-31B、Qwen3.6-27B对比，在智能体、编程、多模态、安全和推理等多个基准上表现强劲 多模态输入（文本+图像），能理解屏幕截图、图表、文档，支持OpenClaw等、100+语言 支持本地代理、函数调用、本地编程、LLM评判等场景 搭载DFlash推测解码，在RTX 5090上速度快了3.1倍 #MuseGlimmer #meta最新开源模型
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🎉Dify 进入新篇章！🚀AI Workflow 同时登录云服务和开源社区版。现在，你可以基于众多模态模型构建复杂的 LLM 应用了。 在此次更新了超过 100,000 行代码的重大版本中，我们给全球开发者带来了： 1️⃣“这很 Dify”的全新 LLM 流程编排，我们打造了迄今为止最佳的应用开发体验。你可以基于 Dify 构建 Agentic Workflow，以独立应用或 API 的方式交互。 2️⃣在节点上进行可视化调试，所见即所得的进行 Workflow 编排，便于迅速定位问题和得到正确的输出预期。 3️⃣可插拔的 DSL，完全声明式的 Workflow 定义使你的应用编排可以自由地在开源社区或团队中分享。 4️⃣原生的代码运行时，支持 Python 和 JS 代码作为节点编排到应用步骤中。 5️⃣由原厂和社区开发者提供的超过几十种 Tools，可双向兼容 Workflow 和 Agent 应用。当然…你可以接上你自己的。 Dify 作为 LLM 中间件的“创新队长”，以体验、工程、开源为社区持续注入活力。🌟凭借我们在多模型、多模态、Agent 和 RAG 上的工程积累，已经成为众多 500 强企业和创新者的坚定选择📈。 身为品类标杆，Dify 有持续定义新标准的责任。期待与你们一同探索 GenAI 的能力边界🚀！ 👉去 GitHub 中了解 Dify v0.6 👉访问 Dify 云服务 #Dify #LLM #LLMOps #Agnet
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谷歌真是绝了，又出了个有趣的东西： - Google Earth 飞行模拟器 - 你可以在Google 地图上的任意地方自由飞行，全程模拟飞机驾驶感 现已在网页端全球向所有用户开放， 飞行体验：
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DeepSeek V4 Flash 正式版上线了，官方说比deepseek v4 pro预览版的agent能力还要强。 文档更新为 DeepSeek V4 Flash 0731，我第一时间把 Hermes 主模型和所有 Persona / Prompt 环境切了过去。 视觉模型我还保留了 Kimi K2.6,因为 DeepSeek 不支持多模态,让 Kimi 当“眼睛”,DeepSeek 负责推理,组合起来跑 Agent 和自动化很顺,还顺便省不少 Token 成本。 全程不到一分钟,如果你现在就是调用的deepseek的API，直接告诉你的大模型更换最新的 DeepSeek V4 Flash 0731即可。 如果你现在还在用旧模型,这波真的建议升级。你现在主力用哪个模型?评论区见。 #DeepSeek #Hermes #AIAgent #OpenCode #LLM
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