斯坦福開源本地 AI 框架 OpenJarvis：近九成日常查詢可在端側跑通
斯坦福團隊開源本地優先的個人 AI 助手框架 OpenJarvis。測試顯示，本地模型足以處理 88.7% 的日常單輪查詢與推理，僅 11.3% 需呼叫雲端。最值得關注的是，它將最佳化痕跡與能耗評測留在本地，讓個人 AI 不再受制於外部伺服器與隱私條款。
斯坦福大学
Spectrum 開源：預判擴散軌跡，讓影像影片模型提速超 4 倍
字節跳動與斯坦福大學研究團隊開源擴散加速框架 Spectrum。它通過切比雪夫多項式預判未來的特徵軌跡，無須重新訓練即可疊加到現有流程中，讓 FLUX.1 和 Hunyuan Video 等模型提速 3.5 到 4.7 倍，且生成質量幾乎不受影響。