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两年后，Fable 5 级 AI，可能就躺在你的笔记本里。就在昨天，全球最大的本地大模型社区r/LocalLLaMA，一张图刷屏了整个AI圈——标题简单粗暴：如果趋势持续，Mythos级能力可能在2年内运行在高端消费级硬件上。
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
具身智能正以前所未有的速度发展，VLA 模型展现出越来越强的动作和泛化能力。然而，当我们真正把 VLA 模型部署到物理世界时，一个核心挑战浮出水面：实时性。
Factory 发布桌面端应用，让自治 AI 代理（Droids）直接在你的电脑上操控 VS Code、浏览器、终端和 Excel——官方原话是「像你一样操作你的电脑」。多代理并行、持久化机器、本地模型部署一步到位，官方称企业团队采用速度翻倍、会话量暴涨 4.6 倍。发布推文 21 万人围观，近 900 人点赞。
就在奥特曼公开支持 Anthropic、声称反对五角大楼施压后不到 12 小时，剧情发生了戏剧性逆转。刚刚，奥特曼在 X 上连发三条相同的帖子，宣布 OpenAI 已与美国五角大楼达成协议，将模型部署到他们的机密网络中。
随着AI浪潮的袭来，笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向，转型为一名AI开发者和AI产品开发团队，常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识，然后再把大模型部署上线进行推理，以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
前不久我写了一篇百度最新的OCR模型（PaddleOCR-VL）的文章反响还不错。
北大华为联手推出KV cache管理新方式，推理速度比前SOTA提升4.7倍！ 大模型处理长序列时，KV cache的内存占用随序列长度线性增长，已成为制约模型部署的严峻瓶颈。
AI公务员的大脑就是政务大模型。 就在刚刚，中央网信办和国。就在刚刚，中央网信办和国家发展改革委联合印发了重磅文件——《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（我们后面就叫它《指引》）。
在一场视觉算法挑战中，一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星，完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。 图像未落地，模型也并未运行在地面，所有计算任务均在轨道上完成，最终仅回传识别结果。