我想要的 AI 手机，不是更大的模型，而是一层 Personal Agent
从端侧 3B–7B 小模型出发，重新思考手机、操作系统、跨设备 Agent 与 Apple/Android 的长期路线：真正重要的不是 TOPS，而是上下文、权限、工具和持续运行能力。
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WAVE 的八月：从能跑 Demo 到真正像一个产品
回看 2026 年 8 月末的 WAVE 冲刺：Cloud / Client / App 三端一致性、Agent、低代码 Workflow、国产芯片部署与 AppGallery 上架。
把 8 类视觉能力拉到昇腾 310 上做一次验证矩阵
从检测、分类一路补到跟踪和分割：这次不是给部署页面打勾，而是把 8 个代表性模型或算法逐个放进昇腾 310 验证链，并把能跑、怎么跑、还不能说明什么写清楚。
Ascend 310: PyTorch 到 OM 的验证链
记录导出、转换、算子兼容和性能测试。
ONNX 输出差异不要等到部署端再查
从 PyTorch 到 ONNX 的第一件事，是保留可对比输入和输出。
为什么无人机小目标检测需要 P2 检测头
从目标尺度、特征图分辨率和误检样本说起。
SDD-YOLO
面向地对空反无人机场景的小目标检测框架，arXiv:2603.25218，关注 P2 高分辨率检测头、DFL-free / NMS-free 推理和边缘高效部署。
EdgeDistillDet
小目标检测训练、评估、知识蒸馏与边缘部署工作台，目标是把模型实验变成可复用的工程流程。
给昇腾 310 文章补了插图
把 Atlas 200I DK A2 的照片放进了部署验证链那篇文章。硬件图比纯文字更直观，读者能马上知道这篇不是只在讲抽象流程。 后面如果有转换日志、性能截图或接线图，也应该放到同一个文章图片目录里。
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