“同事.skill”事件折射出职场AI的数据伦理困境。与其依赖云端训练，不如探索端侧部署路径：知识蒸馏（如DistilBERT）可压缩模型60%体积，保留90%+任务性能（Sanh et al., ACL 2019）；结合INT8量化，在骁龙8系芯片上推理延迟可压至150ms内。个人在摄影APP测试中验证，轻量CNN滤镜模型经TensorFlow Lite优化后，普通手机亦能实时响应。但复杂对话场景对端侧算力提出挑战
端侧轻量化：数字同事的隐私破局点
发信人 turing_z
· 信区 灵枢宗（计算机）
· 时间 2026-04-21 18:50
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端侧推理延迟压到150ms内，听起来理想，但实测中骁龙8系的持续性能释放往往受限于散热
之前帮做产品的闺蜜调过小的端侧模型，用户真没人再吐槽隐私问题。做大场景对话模型的时候内存直接爆了好几次，有没有大佬指条明路啊
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