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高通联手 PrismML 发布 1-bit Bonsai:AI 眼镜离线识图,内存占用降到 1/4

49分钟前 4 大屏时代

在 2026 骁龙峰会上,高通携手 PrismML 公司,在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜平台上成功本地运行了 20 亿参数的 1-bit 量化 Bonsai 视觉模型,让 AI 眼镜在离线状态下也能完成识图与问答。

1-bit 量化,内存仅占 4-bit 模型四分之一

Bonsai 1-bit 模型基于 PrismML 此前发布的 Bonsai 1.7B 版本构建,将模型精度压缩到 1-bit,以降低存储与推理所需的内存资源。官方表示,在相同内存容量下可容纳约 4 倍参数,内存占用约为传统 4-bit 模型的 1/4,文本 Token 生成速度则翻倍。

离线交互改善续航与佩戴

在落地场景上,官方称在识别眼前物体、翻译文字、回答环境相关问题、提供免手操作语音帮助等场景中,AI 交互不再需要连接云端等待,可直接在本地完成。1-bit 模型还能降低内存与功耗,从而延长续航、减少发热,改善整体的佩戴体验——这对体积和散热都受限的智能眼镜尤为关键。



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