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这款手机大小的设备能运行120B参数的AI模型，无需0,000的Mac Studio。它支持本地化部署，确保100%隐私，可全天候驱动开源代理如OpenClaw，甚至替代聊天机器人。无需增加成本，即可进入AI模型的深水区。关注这个新趋势，看看未来谁会被淘汰。

Bill The Investor

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Anya Rossi• Live Now

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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

85,716 次观看 • 1 年前

你的手机刚刚变成了一台声音克隆机。无需云端，无需联网，无需任何权限。只需输入几秒钟的音频——它就能以惊人的准确度重现你的声音……且完全离线运行。这不是演示，这是在设备端实际运行。Neuphonic 推出的 NeuTTS 正在将语音 AI 推向一个新时代： • 仅需几秒音频即可实现即时声音克隆 • 极其逼真的输出，听起来完全像真人 • 在中端手机、笔记本电脑甚至树莓派上都能实时运行 • 原生支持西班牙语 • 轻量化 GGUF 模型 • 100% 本地化 = 数据绝不离开你的设备这打破了目前 AI 面临的最大瓶颈：对云端的依赖。没有 API，没有订阅，没有监控。我们正在经历从：云端 AI → 个人 AI 租赁模型 → 自有模型这种转变发生的速度比人们想象的要快。语音 AI 不再是你“访问”的对象，而是你“运行”的工具。仓库地址：REPO

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Bill The Investor

10,600 次观看 • 4 个月前

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

GitHubDaily

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兄弟们这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明这是一个真正的“物理智能”协作网络。

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小互

17,420 次观看 • 8 个月前

天上配个无人机作为侦察，给你提供坐标。下面放个几台这种装甲改装的自爆无人车，你怎么打？而且可以做到完全AI识别，AI指挥，AI执行。这些设备上面都要跑AI模型，你说跑本地的模型，还是跑远程的模型？

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Rainier

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

51,188 次观看 • 1 个月前

太震惊了，机器人现在已经能完成这个级别的舞蹈了，王力宏演唱会的机器人震撼到了很多人大部分机械的脑力劳动力会被 AI 替代，尤其是文书、财务，和很多金融行业的 desk research 工作会很轻易被替代。大部分体力劳动会被机器人替代。以前舞者模仿机械，所以有了机械舞，现在机器人进化得更加强大，开始模仿人类，甚至超越人类未来，抖音直播的那些擦边女是不是也会被替代呢？美团直播里的很多主播其实都是 AI 合成的了，而如果有机器人替代的话，基本已经能做到以假乱真，极大程度替代任何人工工业革命使工厂制代替了手工工场，用机器代替了手工劳动，就像当年码头的搬运工被起重机替代后抗议无效一样，时代的浪潮势不可挡

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Yuyue

49,222 次观看 • 8 个月前

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

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0x鸣人

38,830 次观看 • 1 个月前

🔥 14MB 的 AI 模型，居然能在手机/手表/机器人上跑工具调用？ Needle 2 来了！45M 参数的 foundation model，整个引擎只有 14MB，28MB 内存就能跑完整会话，完全离线、隐私拉满。直接在设备上调用工具、提取结构化数据，性能打得过比它大几十倍的模型！手机、可穿戴、智能家居、机器人……边缘 AI 的新天花板来了 🚀 一键安装，立即可用： pip install cactus-needle GitHub： #OnDeviceAI #EdgeAI #Needle2 #TinyML

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

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想要生成逼真的 AI 语音，通常使用在线 API 服务，不仅有隐私泄露风险，而且支付费用成本还不低。今天发现了一个开源免费的超逼真语音合成模型：NeuTTS Air，仅 0.5B 参数，可直接在本地电脑运行。生成的语音媲美真人，支持仅用 3 秒音频就能完成声音克隆，在手机、笔记本甚至树莓派上都能流畅运行。 GitHub：主要特性： - 超逼真语音合成，生成接近真人水平的自然语音； - 即时声音克隆，仅需 3 秒音频样本即可复制声音特征； - 完全本地运行，无需网络连接保护隐私安全； - 轻量级设计，支持手机、电脑和嵌入式设备部署； - 实时语音生成，在中等配置设备上也能流畅运行； - 内置水印技术，确保生成音频的责任可追溯性。根据 README 文档提供的详细使用教程，克隆项目安装 espeak 依赖后即可使用。

想要生成逼真的 AI 语音，通常使用在线 API 服务，不仅有隐私泄露风险，而且支付费用成本还不低。今天发现了一个开源免费的超逼真语音合成模型：NeuTTS Air，仅 0.5B 参数，可直接在本地电脑运行。生成的语音媲美真人，支持仅用 3 秒音频就能完成声音克隆，在手机、笔记本甚至树莓派上都能流畅运行。 GitHub：主要特性： - 超逼真语音合成，生成接近真人水平的自然语音； - 即时声音克隆，仅需 3 秒音频样本即可复制声音特征； - 完全本地运行，无需网络连接保护隐私安全； - 轻量级设计，支持手机、电脑和嵌入式设备部署； - 实时语音生成，在中等配置设备上也能流畅运行； - 内置水印技术，确保生成音频的责任可追溯性。根据 README 文档提供的详细使用教程，克隆项目安装 espeak 依赖后即可使用。

GitHubDaily

59,269 次观看 • 10 个月前

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

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Vincent

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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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牛逼！教学动画 AI 一键生成？！只需输入一个概念，雾象AI（Fogsight）调用大模型生成教学演示动画。物理、数学、计算机、设计……抽象知识一秒变可视，可对话修改。本地部署，以最宽松的MIT license在github上开源，支持多种大模型API。对孩子教育帮助很大啊，点赞这个项目。 Github开源地址见评论

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向阳乔木

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兄弟们，这个厉害了世界上第一个支持生成手拿产品的数字人，专为电商打造 Topview AI 全新数字人：Product Avatar - 无需真人模特，只需上传一张产品图片，数字人即可手持你的产品进行口播展示✨ - 输入文本或音频可以进行语音和口型同步 - 1000+个多国家数字人模特，支持动作、姿势定制 - 支持全球28+种语言

小互

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更新 Intel B580 显卡最新驱动之后，我其他啥都没改，Win11 下本地跑 AI 正常了， 7b 能到 50+tokens/s, 14b 模型则能到 30t/s。看到「本地跑模型无用」的论调，实际上我自己就已经在本地使用了，对于强隐私性需求(比如邮件摘要)，应该不会有人想交给第三方，如果能用不高的成本，self-host 一个「智商还行」且安全的的本地大模型，不需要很聪明，恰好能满足我这种用户需求。

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luolei

35,340 次观看 • 1 年前

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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每次开会时，我们经常需要一边讨论，一边记录重点，但往往会有所错漏。分享一款开源免费的 AI 会议助手：Meetily，可完全本地离线使用。它能实时捕获会议音频、进行转录并生成摘要，无需服务器所有处理在本地完成，确保数据隐私安全。 GitHub：主要功能： - 实时捕获麦克风和系统音频 - 使用本地 Whisper 模型进行即时语音转录 - 支持多种 LLM 提供商，包括 Anthropic、Groq 和 Ollama - 完全本地处理，无需外部服务器，保护隐私提供 Windows、macOS 系统安装包，下载即可使用。

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GitHubDaily

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电脑里存放着大量文档、图片和 PDF，有时候想找某个资料都想不起来存放在哪个文件夹，很是苦恼。不妨试试，利用 Second Brain 这个开源工具，把我们的本地文件变成一个可搜索的 RAG 知识库。通过自然语言或关键词来搜索内容，支持文本和图片的多模态搜索，还能结果本地 AI 模型进行智能问答。 GitHub：主要特性： - 语义搜索和关键词搜索结合，精准找到相关内容； - 支持文本和图片的多模态搜索与嵌入； - 支持的文件类型，包括 txt、pdf、docx、png、gif 等多种格式； - 可选 AI 模式，支持本地模型和 OpenAI 云端模型； - 检索增强生成（RAG）让 AI 基于知识库给出高质量回答； - 完全本地运行保护隐私，支持同步 Google Drive。支持使用 LM Studio 与本地部署的大模型结合使用，可处理超过 10 万个文件，所有数据均在本地处理。

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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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