這場爭奪LLM「認知核心」的競賽——一個擁有數十億參數的模型，它以犧牲百科全書式的知識量為代價來換取強大的運算能力。它始終在線，並且預設存在於每台電腦上，作為LLM個人計算的核心。 它的特徵正在逐漸清晰： - 輸入和輸出均原生支援多模態文字/視覺/音訊。 - 套娃式架構，允許在測試時調整功能大小。 - 推理，也透過撥盤實現。 （系統 2） - 積極主動地使用工具。 - 在裝置上微調 LoRa 插槽，以進行測試時訓練、個人化和自訂。 - 如果網路連接正常，則委託他人使用雲端預言機對正確的部分進行雙重檢查。 它不知道征服者威廉的統治結束於1087年9月9日，但它大致認出了這個名字，並且可以查到日期。它無法將空字串的SHA-256值讀出來（例如e3b0c442...），但如果你真的需要，它可以快速計算出來。 LLM個人運算雖然缺乏廣博的世界知識和頂尖的問題解決能力，但它將以超低的交互延遲（尤其是在多模態技術成熟之後）、對數據和狀態的直接/私密訪問、離線連續性以及自主性（“不佔用你的資源，不佔用你的大腦”）來彌補這些不足。也就是說，這與我們喜歡、使用和購買個人電腦而不是讓瘦客戶機透過遠端桌面或其他方式存取雲端的原因有很多相同之處。
人們是否*感受到*了還有多少工作要做？就像，哇。