斯坦福开源本地 AI 框架 OpenJarvis：近九成日常查询可在端侧跑通
斯坦福团队开源本地优先的个人 AI 助手框架 OpenJarvis。测试显示，本地模型足以处理 88.7% 的日常单轮查询与推理，仅 11.3% 需调用云端。最值得关注的是，它将优化痕迹与能耗评测留在本地，让个人 AI 不再受制于外部服务器与隐私条款。
斯坦福大学
Spectrum 开源：预判扩散轨迹，让图像视频模型提速超 4 倍
字节跳动与斯坦福大学研究团队开源扩散加速框架 Spectrum。它通过切比雪夫多项式预判未来的特征轨迹，无须重新训练即可叠加到现有流程中，让 FLUX.1 和 Hunyuan Video 等模型提速 3.5 到 4.7 倍，且生成质量几乎不受影响。