模型压缩

端侧 AI 芯片的选型，常常不是“算力越高越好”的问题。对硬件工程师而言，芯片价格会直接影响整机物料成本和供货策略；对产品经理而言，续航、发热、响应速度与用户是否愿意把数据留在本地，同样会决定产品体验...

端侧AI的推理成本正在快速下降，这已经不是一个趋势判断，而是正在发生的现实。国产芯片的迭代、轻量化模型的成熟以及推理优化技术的进步，让原本只属于云端大厂的算力能力，开始下沉到普通的终端设备上。对于企业...

在制造企业的质量管理实践中，传统单模态AI往往只能停留在图像缺陷识别层面，无法深入解释缺陷产生的原因，这直接限制了生产线的快速复核效率。多模态AI通过融合图像、文本、传感器数据乃至知识图谱等模态，正实...

端侧 AI 正在把大量计算搬回设备本身，这意味着原本在云端完成的数据采集、模型推理和结果返回的路径被重新绘制。对产品经理、隐私负责人以及开发者来说，最关键的不是“能否跑”，而是“数据边界应如何重新定义...

真正让端侧 AI 发生变化的，不是设备上多了一颗专用芯片，而是用户开始感觉不到“自己正在调用 AI”。过去，许多智能功能都要把语音、图像或文本发送到云端处理；现在，随着模型压缩、本地推理能力提升，以及...

本文由一线工程师分享长上下文窗口下Token切分与Embedding压缩的实战经验，涵盖分块策略、压缩算法、参数调优及性能权衡，帮助AI开发者解决上下文爆炸、检索精度下降等痛点，提升系统效率与准确性。