瑞芯微龙虾平台“ClawChips”——端云协同·安全省耗·高效适配
当下 OpenClaw（龙虾）类 AI Agent 解决方案热度飙升，但落地过程中却深陷三大痛点：Token 成本高，日常简单交互也需调用云端大模型，持续消耗 Token；隐私难保障，设备日志、用户指令等本地数据全量上云，办公、家居等场景数据安全风险突出；行业落地难，工业、机器人等需要外设交互和稳定可靠的场景，需要深度匹配，且高度受限于网络条件。 在 AIoT2.0 重塑智能硬件的产业浪潮下，瑞芯
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# 端侧大模型
关于「端侧大模型」的技术文章、设计资料与工程师讨论，持续更新。
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Compass AI 平台何以丝滑？安谋科技“周易” X3 打通端侧大模型开发“最后一公里”
Compass AI **平台何以丝滑？安谋科技“周易” X3 打通端侧大模型开发“最后一公里”** 硬件是端侧 AI 的骨架，而软件生态是其血肉。即使拥有领先的硬件架构，若缺乏易用、开放的软件工具链，开发者仍需面对“适配难、周期长、门槛高”的困境——例如某智能汽车厂商曾为适配一款端侧 NPU，花费 3 个月调试模型兼容性，最终因无法自定义核心算子而放弃。安谋科技“周易” X3 NPU IP 配套