大模型本地部署是“未来刚需”还是“性能过剩”?158+用户观点大PK

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02-28 18:03

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59. #你的手机也能秒变AI手机# 其实体验AI功能不需要专门去买一台AI手机,最近有个叫AutoGLM的AI软件就挺火的,不需要换一台专门的AI手机,直接用当前的手机在软件里一句话就能够帮你在云端打开相应的软件执行指令。比如我要点外卖、查导航、比价购物订票都能够在云端进行,如果多用几次打通之后还是挺不错的,全程我手指都不用触碰屏幕。而且官方开源免费,用的是云端方案,还避开了系统权限和兼容的问题,感兴趣的朋友也可以去下载试一试这个软件!

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66. 当年腾讯也想着把什么都放到qq里,结果对浏览器投入不足,给了其他浏览器机会,错过了类似chrome这样的互联网入口级产品,导致后续的搜索一直依赖qq而没有chrome给谷歌引流那样的印钞机架构。//@Zodzod_张浩:OpenAI太想把一切都塞到ChatGPT里了,以致于Codex、Agent等新技术都倾向于放到云端,而不考虑本地部署。 在通用对话框里完成一切当然很有AGI的感觉,但现实是,我们依然处在一个模型能力不算稳定、上下限差异巨大的中间时刻,端到端的智能体可能是更优解。 这不是说本地和云端哪边更好的问题,用户的数据仍然主要存放在本地——代码、密钥、上下文、生产环境这些——Anthropic搞对了优先级,把Claude Code放进了一个优雅的命令行界面里,摆脱了只能用浏览器访问的困境。 能干活的大模型,就应该变成这样的「田螺姑娘」。

67. Qwen3.5即将开源的消息大家都刷到了么,对我们这些技术爱好者来说,它带来的几个价值非常具像化。首先,原生支持视觉理解是个大进步。我们以后处理图像或图文混合的任务会更方便,有可能直接用它来搭建一些轻量级的智能助手或内容分析工具,省去了额外集成视觉模块的麻烦。其次,开源阵容考虑得很周全。从2B的小模型到几十B的MoE大模型,覆盖了从本地部署到云端应用的不同需求。这样一来,无论是个人做实验,还是团队开发产品,都能找到适合自己算力与效果的版本,试错成本低了不少。最后,能快速集成进HuggingFace生态,本身就极大降低了使用门槛。我们可以更轻松地把它和现有工具链结合起来,快速验证想法或进行微调。未来我相信它的开源会直接丰富我们的工具箱,让实现AI想法变得更简单、更灵活。#阿里新一代模型Qwen3.5曝光#

68. 真正的竞争力,不是“技术多先进”,而是“反应多快”。 #红衣分享 #黄仁勋 #企业管理

69. 大模型只是能力,必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

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80. 一篇59年前的论文当然不可能决定或改变一个时代, 但在合适的时间,被合适的人用在了合适的问题上,它就能改变一条路径。#大咖观察#红衣聊AI #deepseek #梁文峰 #人工智能

81. 90G超大显存轻薄本挑战70B大模型!联想小新Pro 14 2025能否战未来?【翼王】

82. 王雨城 在阿里云无影展区,有三个重磅发布,彻底颠覆你对个人电脑的想象:1. 云电脑玩3A大作: 无需本地主机和显卡,只用一个显示屏连接云端,就能享受高画质游戏2. 无影AC (Agentic Computer): 这是一个拥有永久记忆的云端超级助理,切换到任何设备都能无缝衔接记忆,并且可以多终端协同执行任务3. AgentBay: 云端基础设施。提供工具集,让云端Agent能在沙箱中操作浏览器和程序,并且能自我进化在未来,我们需要的可能只是一个“云端大脑”账号个人电脑的下一个十年,可能就是阿里云的无影AC#阿里云##无影##AgentBay##云栖大会# 王雨城W的微博视频

83. 有了AI,未来个人电脑可能会消失?在云栖大会我悟了

84. #豆包手机会颠覆手机行业吗#颠覆不敢说,但这件事儿也让我们看到了,只要给AI足够的权限,他其实能做的事儿真的很多最大的问题还是一个信息安全的边界到底在哪里最好就是后面能制定一套规则,哪一些数据只允许在本地的模型,哪一些可以上传到云端或者是某一些数据临时上传到云端后面,用户可以选择自主删除

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89. 程序员下班直接吃早餐?这经历我太熟了。从NullPointerException到凌晨改需求,每个bug都是我的赛博夜宵。直到用上鸿蒙云开发,不用配环境搞运维,代码往云端一丢就能跑。云函数响应提速60%,资源按用量弹性伸缩,再也不用为空闲资源买单。搭配预加载技术,页面打开速度直接翻倍,就像我之前开发的音频类应用,接入后首屏加载快了近40%。还有云测试每天送600分钟真机调试,省下买测试机的钱都能吃半年早餐了。这些工具正在把程序员从杂活里捞出来,让我们更专注写代码本身。毕竟真正决定代码去向的,永远是敲键盘的人。#鸿蒙6# Kim玩科技的微博视频

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103. 我现在算是理解为啥缅A狂炒AI题材了,华为给ADS准备的算力已经有45E了 我本来以为今年能冲到30E就不错了(去年大概15E),等于是翻倍,没想到是好几倍…… 现在真的是把ai算力当成水电土木一样的基础设施来干,把脑浆子都炒出来也是可以理解的了[允悲] 当然最重要的还是ADS收费,起码模型本体的开发费用是绝对回本,还能够有效分摊一大部分的算力建设成本 ADS主要还是工程部署比较费成本,但模型本身的开发远远比大参数模型简单 而且这货因为需要低延迟的特性,主要就是车端跑,也不消耗云端大模型多少算力,边际成本低的要死,然后每台车还能收几万块钱,真的很爽 当然了,他为什么爽呢? 因为人家不仅做到了实际的第一,还做到用户认知的第一

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107. Openclaw解决问题的能力有多强 本来只是想测试一下它的能力,让它帮我部署个项目。结果跑起来缺环境,它一开始还想叫我装,我就一直回它:“我不会,你自己搞定。” 它愣是转圈思考了半天,然后自己下载了docker,装了依赖,拉了代码,一步步部署好,最后还给了我访问端口,那一刻真的被震住了#openclaw#

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109. #新机来了##新品驾到# 联发科天玑9500旗舰芯 9月22日发布了,用了台积电3nm工艺和全大核CPU,总结来说就是性能很强还省电这次我对它的AI功能挺好奇,比如本地就能处理复杂任务,不用老依赖网络,感觉更实用了首批采用MediaTek天玑9500芯片的智能手机预计将于2025年第四季度上市,就等到时候实测表现了 乖乖Show的微博视频

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