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32:20EN → 简体中文本地 AI 究竟适合谁?成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权,与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。
9:15EN → 简体中文六个开源项目:本地 AI、智能体与 3D 设计Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍运行和训练模型、扩展智能体能力、协同工作、自动浏览以及生成 3D 网格的工具。
9:47EN → 简体中文Gemma 4:面向本地 AI 的小型开放权重模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 着眼于本地智能体,回顾 Google 的模型规模、多模态功能和报告中的基准成绩。
18:09EN → 简体中文使用可验证奖励训练 GPT-OSS 的 2048 策略Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示本地 Unsloth 笔记本、奖励检查,以及一次在 RTX 5090 上运行的 2048 训练。
7:41EN → 简体中文CES 2025 见闻:在 RTX 5090 上运行 DeepSeek R1 蒸馏模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 参观 CES 的人工智能演示,并在 NVIDIA GPU 上本地运行两个量化的 DeepSeek R1 蒸馏模型。
5:27EN → 简体中文体验 DeepSeek R1 的方式:托管与本地蒸馏模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 DeepSeek 聊天、Groq 托管的蒸馏版,以及 LM Studio 本地模型。
0:55ENA Quick RTX 5090 Local AI TestMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman runs an 8B DeepSeek R1 distillation locally and reports the speed of one generation.
8:52EN → 简体中文业界对 DeepSeek R1 于 2025 年发布的反应Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 DeepSeek R1 发布初期的反应,涉及开放权重推理模型、本地硬件、基准结果和 API 价格。
0:28EN → 简体中文比较三个本地编程模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍一项赞助比较:在工作站上运行 DeepSeek Coder V2、Yi-Coder 和 Qwen Coder。
19:03EN → 简体中文2024 年 10 月 AI 新闻:Apple Intelligence、编程助理、搜索与智能体Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple Intelligence 首次发布、新编程工具、AI 搜索争议、本地模型以及浏览器智能体相关报道。
9:15EN → 简体中文Llama 3.2 增加视觉能力与更小的端侧模型Matthew Berman · Forward Future在一段与 Meta 合作的 2024 年视频中,Matthew Berman 解读该模型系列、工具及一次托管的 1B 模型简短演示。
13:18EN → 简体中文在双 RTX 6000 工作站上测试本地 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 Dell 和 NVIDIA 提供的 Dell Precision 塔式工作站上测试语言模型、并发推理和图像生成。
17:03EN → 简体中文Qwen2 0.5B 与 72B:实际测试比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的演示中,使用编程、算术和推理提示词测试 Qwen2 最小和最大的模型。
9:53EN → 简体中文本地测试 Microsoft Phi-3 Medium:编码与推理结果不一Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 MacBook 上运行量化版 Phi-3 Medium,测试编码、算术和推理提示。
25:00EN → 简体中文Microsoft Build 2024:Copilot+ PC、Phi-3 与 AI 演示Matthew Berman, Satya Nadella, Sam Altman, Seth Juarez · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Microsoft 主题演讲中选出的公告、产品演示和与 Sam Altman 的对话。
21:47EN → 简体中文Phi-3 Mini:Microsoft 的小模型、手机部署与一场身份存疑的本地测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Microsoft 的 2024 年技术报告并进行非正式提示测试,但演示中的模型标签存在未解之处。
9:25EN → 简体中文Matthew Berman 用贪吃蛇游戏测试 Meta 的 Code Llama 70BMatthew Berman · Forward Future回顾 Meta 在 2024 年发布的编程模型、针对 SQL 微调的版本,以及一次未能成功运行的上手测试。
0:42EN → 简体中文LLaVA 1.6 支持理解更高分辨率的图像Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 1 月发布的 LLaVA 1.6,以及通过 Ollama 在本地运行它的方式。
13:19ENRunning a Local Language Model as an Offline BackupMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman demonstrates a 2024 local-model setup, from selecting a quantized model and storing it on an external drive to planning backup power.
5:53EN → 简体中文Petals:将大语言模型推理分布到多台设备Matthew Berman · Forward Future2023 年,Matthew Berman 介绍 Petals 如何通过参与计算机组成的网络使用大模型,而无需在一台设备上加载所有模型层。
4:36EN → 简体中文测试 WizardCoder 15B:本地运行的编程助手Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在本地运行 2023 年发布的 WizardCoder 模型,测试小型 Python 练习和较长的 Snake 游戏程序。
10:40EN → 简体中文本地测试 Nous Hermes 13B:推理表现不一与不安全回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管和本地硬件上比较一款 2023 年的量化模型,发现其编码、逻辑和安全表现不一致。
1:13:52EN → 简体中文Andriy Mulyar 谈 GPT4All、数据质量与开放的本地模型Matthew Berman, Andriy Mulyar · Forward FutureNomic AI 联合创始人讲述 GPT4All 的起源、训练数据的重要性,以及本地 AI 与中心化 AI 的取舍。









