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有AI创业者认为，比起参数规模超大的模型，规模在几十亿到百亿的中小模型，更具实用价值。“开源百亿参数的模型，便利中小企业，几十亿规模的模型，几乎开发者都能上手”。而国内模型生态，最缺乏的就是中小模型这块“拼图”。,📱 谷歌Gemini接入个人相册，实现AI图像生成的个性化体验。,简而言之就是「熵变大了」。Grace说，「以前你搭一个东西，是慢慢搭的。你现在咣叽一下搭那么多，测试没法面面俱到，导致这里崩完那里崩。我们现在其实问题比以前多更多，然后大家现在都很累，所以我们还是需要很多人去解决新的AI衍生问题。」,这意味着，关键技术突破已箭在弦上，而随着后续迭代升级，当硬件突破到能把一台完整的Vision Pro塞进一副正常大小的眼镜里，那么所谓的杀手级场景，自然会生长出来。,以面壁智能为代表的端侧模型厂商，直击了企业的数据隐私痛点，这成为其核心竞争力之一。对企业而言，涉及关键性和敏感性的数据，不可能直接喂给大模型，特别是大型国有企业。

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