先别急着微调模型：Greg 让本地 AI 先读 10 张工单，连续跑 10 次
想用本地 AI 处理工作，第一步一定是微调或买硬件吗？
本地部署
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AI会写GPU Kernel之后，真正难的是评测、通信和系统拆分
AI 能快速生成 GPU kernel 后，怎样判断它真的更快，又该优化系统的哪一层？
开放模型越来越多，为什么把它们接起来反而更值钱
开放模型越来越多，开发者为什么还需要一层把它们接起来的工具？
GLM-5.2 以 MIT 许可开放了 753B 参数，为什么“能下载”还不等于“能在公司里跑起来”？
GLM-5.2 以 MIT 许可开放权重，但企业能下载模型，还要决定怎样以合理成本运行它。
本地跑模型还不够：Dylan Couzon 用无人机解释为什么 AI 记忆也该归你
把模型搬到个人设备后，助手仍可能忘掉用户多次纠正过的偏好。
个人 AI 如果真的懂你，谁来决定它该学什么？
个人 AI 越了解用户、越能替人行动，谁来决定它学什么、在哪里运行？
Alex Finn 的本地 AI 机群：本地模型跑全天，前沿模型做复核，人用火箭表情放行
本地模型较慢、能力也不同，怎样把多台设备组织成能持续工作的 Agent 队伍？
Hermes Agent Desktop 怎么用进日常工作：先管好上下文，再让 Agent 持续找问题
怎样把个人 Agent 从零散聊天变成每天可管理的工作流？