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模型架构、稀疏与量化、智能体系统与端侧工程实践的一线记录。
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公司动态
官网首屏三锚点：先看到的三件事
本篇说明官网首屏设置的 Novi 平台、端侧模型与 AI 安全三个跳转锚点分别指向什么内容，解释锚点顺序与四个板块顺序不同的原因，以及两套入口分别服务哪类访问方式。
2026-09-29阅读文章 ↗
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公司动态
四类垂询事务的分流机制
本篇说明方案咨询、产品试用、生态合作与媒体采访四类垂询事务的划分依据与处理路径，解释表单与邮箱两条通道如何并行使用，并区分联系环节的响应时效与方案的交付周期。
2026-09-29阅读文章 ↗
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模型与平台进展、行业观察和媒体报道，持续记录炬擎数原的最新动态。
行业资讯
从云端回到设备：这轮端侧 AI 热的底层原因端侧 AI 不是新概念，嵌入式设备上跑小型模型已经有多年历史。这一轮的区别在于：跑在设备上的从「专用小工具」变成了「通用大语言模型」。变化不是单点突破，而是四条
行业资讯
端侧模型能做什么？一份真实的能力边界清单谈端侧模型，说「能做什么」容易，说「做不好什么」更有用。一份不回避短板的能力清单，比一组漂亮的参数更能帮助企业做判断。下面按任务类型逐项过一遍，每项都给出适用条
行业资讯
端侧与云端不是二选一：哪些任务该留在本地讨论端侧 AI 时最容易走偏的思路，是把「上云还是本地」当成一道单选题。实际部署里，两者更接近一条分诊线：每个任务按属性被分到不同位置，多数企业的最终形态是端云
行业资讯
为什么越来越多企业开始把 AI 放到设备本地把 AI 放到设备本地，不是技术偏好，而是一笔算得过来的账。当模型的体积被量化压到 1GB 量级、当一台 4 核 ARM 网关就能跑到 63 tok/s 的解码
行业资讯
端侧 AI 到底是什么？和云端大模型有什么不同 端侧 AI 不是把云端模型搬到本地，而是换了一套约束条件。同一件事——让模型回答问题——放在云端机房里和放在一台工控网关上，决定成败的变量完全不同
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