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精选70
Google Research 推出了一种新的隐私分析解决方案。该方案结合了一种新的密码学安全聚合协议与可信执行环境（TEE）的透明性，旨在实现前沿的隐私与安全保证。其核心是基于零信任原则，通过密码学与硬件保护的结合，确保系统仅能获取群体的匿名化聚合洞察。
推荐理由：Google 的隐私聚合新方案把多轮交互砍成一次提交，对做设备端联邦分析的人来说是工程上的一大步，而且结合 TEE 做双层防护，这个思路值得抄。
Google Research 推出了一种新的隐私分析解决方案。该方案结合了一种新的密码学安全聚合协议与可信执行环境（TEE）的透明性，旨在实现前沿的隐私与安全保证。其核心是基于零信任原则，通过密码学与硬件保护的结合，确保系统仅能获取群体的匿名化聚合洞察。
5月25日，面壁智能发布并开源端侧基座模型MiniCPM5-1B。该模型以1B参数在AA-Index获17.9分，超越所有4B以下开源基座模型。INT4量化后权重仅0.5GB，可在90%以上终端运行。FlagOS社区通过vLLM-plugin-FL推理插件完成跨芯片适配，覆盖英伟达、华为昇腾等8类AI芯片及ARM端侧，支持int8、bf16、fp32精度。多款芯片首token延迟低于NVIDIA H20原生基线；平头哥真武810E在长序列场景下单位算力token吞吐量达H20的93.3%和95.3%。
面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区发布并开源MiniCPM5-1B，一款1B参数的端侧文本基座大模型。其在AA-Index榜单得分17.9分，超越所有2B以下参数模型，包括Qwen3.5-2B（16.3分），验证了智能密度约每3.5个月翻一番的密度定律。INT4量化后权重仅0.5GB，可运行于手机、浏览器等终端。Base Model由AI训练框架ForgeTrain（全球首个完全由AI编写，训练速度比Megatron快10%）在华为昇腾上预训练完成。模型全面开源权重、训练数据集Ultra-FineWeb-L3及部署方案，支持Llama_factory、SGLang、vLLM等主流框架。
面壁智能联合清华大学正式开源中国首个基于昇腾训练的1.58-bit端侧大模型BitCPM-CANN，实现6倍显存效率提升，可将60B参数大模型封装进手机等端侧设备。
Google发布了面向开发者的新工具包：Kotlin版ADK与Android版ADK 0.1.0。这两个工具包旨在帮助开发者构建AI Agent。其中，Kotlin版ADK将代理工作流引入后端项目开发；Android版ADK则专注于移动端应用，提供了构建AI代理所需的特定功能。此次发布为开发者提供了在Android生态及更广泛平台创建AI应用的官方工具基础。
同一事件，精选展示《Gemini 3.5：具备行动能力的前沿智能》Google 通过推出全栈 Gemini AI 解决方案扩展其智能家居生态系统。该方案集成了先进的摄像头智能、自然语言查询功能和日常活动摘要能力。它为服务提供商和硬件制造商提供了现成的参考设计与API，使其无需大量研发投入即可构建主动式、品牌化的智能家居服务。该计划旨在超越基础设备控制，迈向能够理解情境并实时响应用户需求的AI原生智能家居。
Google AI Edge推出LiteRT-LM引擎，为跨平台移动和边缘设备提供高度优化的基础设施，支持Gemma 4模型在设备端运行。通过内存高效动态加载和多令牌预测技术，实现高达2.2倍的速度提升，并集成思维模式、约束解码等高级工具。同时，该引擎正扩展至Apple生态，新增原生Swift API和WebGPU加速的JavaScript API，支持高性能浏览器端推理。
Google AI Edge Gallery 应用在安卓平台上扩展了设备端 AI 能力，通过引入对开源模型上下文协议（MCP）的实验性支持，使得 Gemma 4 模型能够协调处理跨 Google Workspace 和 Google Maps 等外部数据源的复杂任务。此次更新添加了“定时通知”技能，用于实现日常事务的自动化管理，并新增了持久化聊天记录功能，允许用户近乎即时地恢复长会话上下文。该平台依托开源工具包，积极鼓励社区开发者通过其 GitHub 仓库构建并分享专注实用的工作流、提示配置与工具集成。
Google Tensor ML SDK 进入测试版，支持开发者直接在 Pixel 10 设备的 TPU 上构建和部署高性能机器学习模型。该 SDK 集成边缘部署框架 LiteRT，提供统一工作流，可高效转换、编译并运行 PyTorch 或 TFLite 模型，并具备稳定回退机制。此外，新推出的模型库包含超过 100 个经典及生成式 AI 模型（如 Gemma 3），支持低延迟、注重隐私的语音识别、计算机视觉与文本生成等功能。
苹果公司宣布推出由Apple Intelligence驱动的重大辅助功能更新。此次更新为VoiceOver、放大镜（Magnifier）和语音控制（Voice Control）功能引入了新的能力，旨在提升残障用户设备的可用性。这是苹果首次将Apple Intelligence应用于其辅助功能技术组合。
Arm第二代可扩展矩阵扩展（SME2）与Google AI Edge软件栈集成，将CPU转变为强大的矩阵计算加速器，从而实现高性能的设备端生成式AI。本文以Stability AI的“stable-audio-open-small”模型为例，阐述了利用LiteRT、XNNPACK和KleidiAI构建的“转换、优化、部署”自动化硬件加速流程。该方案在基于Arm架构的移动设备和笔记本电脑上，成功实现了音频生成速度提升2倍以上、内存使用减少4倍的显著效果，同时确保了高音频质量。这一集成方案为在资源受限的边缘设备上高效运行复杂AI模型提供了有效路径。
知识工作者平均每天收到121封邮件，传统收件箱处理模式难以为继。未来邮件处理将转向高度个性化与自动化：用户能用自然语言定义处理规则，实现收据自动转发、销售线索自动录入CRM等流程。所有历史邮件将构成个人上下文层，为AI处理新邮件提供背景信息，敏感信息则由设备端模型进行私密处理。最终，收件箱本身将消失，真正重要的信息可能浓缩至仅6条。
一项为期五周的实验发现，在总计约1400项日常工作任务中，约50%可由本地35B参数模型（如Qwen 3.6 35B）成功处理，涵盖邮件、日程、总结和行政事务等类别。性能对比显示，本地模型在常规代理任务上的平均响应时间为2.8秒，比云端Claude Opus 4.5快2.1倍，尽管后者在复杂推理上仍领先约20%。本地模型输出更简洁，云端模型则在结构和代码规范性上更优。随着本地模型性能提升，将计算负载转向本地以应对云端成本已成为必然趋势。
MachinaCheck是一款基于多智能体AI的系统，旨在革新小型CNC机加工车间的报价分析流程。传统上，车间经理需花费30-60分钟手动分析图纸，而该系统在上传STEP文件及材料、公差等简单输入后，能在30秒内生成完整的可制造性报告，明确指出零件能否制造、所需工具及生产前需采取的行动。其核心在AMD MI300X加速卡上本地运行Qwen 2.5 7B模型，利用192GB HBM3显存确保客户设计数据无需离开本地，满足了制造业对数据隐私的严格要求。系统采用五组件流水线，结合精确的几何特征提取与LLM的制造知识推理，最终输出结构化报告。
CyberSecQwen-4B 是基于 Qwen3-4B-Instruct-2507 微调的 4B 参数防御性网络安全模型，在 CTI-Bench 上以半参数（4B vs 8B）对标 Cisco Foundation-Sec-Instruct-8B：CTI-MCQ 得分 0.5868，领先 8.7 个百分点；CTI-RCM 得分 0.6664，保留后者 97.3% 的准确率。可运行于单张 12 GB 消费级 GPU，训练使用 AMD Instinct MI300X，LoRA 微调（r=64, lr=5e-5），数据来自 MITRE/NVD 的 2021 CVE→CWE 映射及合成分析师问答，以 Apache-2.0 许可发布。专为需本地部署的敏感安全场景设计。
学习型编解码器相比传统硬编码方法的显著优势在于能直接针对人类视觉系统进行优化，但目前尚未出现兼具感知质量与实用性的图像编解码方案。本研究通过全面分析关键建模选择，旨在填补这一空白，探索在感知质量与运行效率间的联合优化方案，并在消融实验中引入了若干新技术。研究进一步采用性能感知的神经架构优化方法，为构建真正实用化的学习型图像压缩系统提供了系统性的设计指南与实验基准。
在2026北京车展上，面壁智能联合清华大学车辆与运载学院、中国汽车报发布行业白皮书《智能座舱：定义AGI时代的汽车新范式》，以“默契之境，智动于心”为主题举办发布会暨研讨会。白皮书探讨端侧AI如何成为智能汽车演进的核心引擎，实现从感知到主动服务的汽车与人的“默契”体验。
2026北京车展上，面壁智能展出了端侧大模型解决方案，包括全模态+全双工交互、AI Box算力魔方、SuperMate无感智舱和EmbodiedClaw物理Agent。AI Box已与Intel等合作，预计2026年底30万辆汽车搭载面壁端侧模型。SuperMate覆盖上车、行程、事故处理等全场景，实现感知→记忆→推理→执行闭环，不依赖云端。EmbodiedClaw让车辆成为24小时在线物理Agent，可完成拿取物品等简单物理任务。
面壁智能与瑞芯微宣布达成战略合作，双方将围绕端侧“芯片+模型”协同方案，推动座舱智能化升级。此次合作聚焦于将面壁智能的端侧大模型能力与瑞芯微的芯片平台结合，提升车载场景下的推理效率与响应速度，实现更低延迟、更高隐私保护的本地智能交互体验。合作具体涉及模型部署优化与芯片适配，旨在加速智能座舱产品的落地应用。
面壁智能与安波福达成战略合作，双方将共同推动面壁智能的端侧AI座舱方案进入全球市场，助力该方案在全球范围落地。
面壁智能（MiniCPM）通过技术创新推动汽车智能化变革，重点布局端侧智能座舱（智舱）领域，旨在提升车载AI的本地化处理能力与响应效率。
AI推理市场正快速分化，各模态如文本、图像、视频和音频发展出独立推理技术栈。自ChatGPT发布后，NVIDIA数据中心收入三年内增长17倍，凸显市场爆发。分化根本原因在于工作负载差异：图像视频生成需高计算力，长上下文消耗更多内存，边缘设备则受功耗限制。市场按延迟分为实时、近实时和批量三层；按模态分为文本、图像视频音频；按部署分为云端和边缘。Hugging Face上已有超9万个图像生成模型，整个AI推理市场规模预计约1000亿美元，这种专业化趋势正为各细分领域创造领导者机会。
面壁智能与英特尔在近日的北京车展上联合展示了全球首个大规模量产的 AI Box，该产品面向端侧 AI 场景，标志着双方在端侧大模型推理领域的合作进一步深化。AI Box 专为车载等应用提供本地化推理能力。
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Nano Omni 模型，这是一个专为处理长上下文多模态任务设计的轻量级模型。该模型能够同时理解并处理文档、音频和视频数据，旨在赋能新一代多模态智能体。其核心变化在于将长上下文能力与多模态理解结合到一个小型化模型中，提升了在复杂跨模态场景下的处理效率与应用灵活性。
inclusionAI团队宣布推出Ling-2.6-flash-int4模型，作为其通过开源与开放科学推动人工智能技术进步与普及的重要举措。该版本延续了团队降低AI应用门槛、促进技术民主化的核心使命，以轻量化技术方案进一步优化模型性能与部署效率。
inclusionAI 团队发布了 Ling-2.6-flash-fp8 模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。该版本采用 FP8 精度优化，显著提升了推理效率并降低了计算资源消耗，是其在推进技术民主化进程中的最新实践。
inclusionAI发布了Ling-2.6-flash模型。该模型是其开源语言模型系列的最新成员，旨在通过开源与开放科学推动人工智能的进步与民主化。此次发布延续了团队降低AI技术使用门槛、促进更广泛社区参与开发的使命。
面壁智能（MiniCPM）正式发布《智能座舱：定义AGI时代的汽车新范式》白皮书。该白皮书围绕AGI时代下智能座舱的技术演进、架构设计与行业应用展开论述，提出面向通用人工智能的汽车座舱新范式。
该项目致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。团队正持续推进技术民主化进程，旨在让更广泛的群体能够接触并利用先进AI工具。其核心路径是依托开放协作模式，降低技术门槛，促进创新生态的构建。
面壁智能（MiniCPM）携SuperMate端侧智能座舱方案全新升级版本，亮相北京车展。该方案聚焦端侧AI部署，面向智能汽车场景提供本地化推理能力。