Mind Lab通过Mixture-of-LoRA架构实现了万亿参数模型的持续学习，验证了“后训练”优于单一预训练的效率逻辑。这一路径不仅重塑了AI商业模式，更开启了以持续经验积累为驱动的AI进化新纪元。

OPPO推出的AndesVL开源多模态大模型，以其0.6B-4B的灵活尺寸、极致的端侧优化（如稀疏化、QALFT、OKV）和在多项基准测试中SOTA的表现，重新定义了AI手机的性能与隐私界限。这一战略性开源不仅强化了OPPO的市场竞争力，更通过软硬件协同和开放生态，加速了行业向高性能、高隐私、低延迟的“即时智能”体验迈进，预示着手机AI将从云端走向真正以用户为中心的个人化新时代。

小米小爱同学团队在端侧大模型部署方面取得了显著进展，通过自研推理框架、动态优化、投机推理、量化以及创新的“共享基座+LoRA”架构，成功克服了移动设备资源限制，实现了高性能、多任务并发。文章深入剖析了小米的技术策略，并展望了未来硬件与模型架构（如Linear Attention）在推动端侧AI普惠化中的关键作用。