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日本惠普认为，决定在云端还是本地运行人工智能，应从数据敏感性和处理性质出发，而不是基于固定的技术偏好。公司的经验表明，用户数量、服务连续性、运营成本以及结果采纳机制，与模型或设备的选择同样重要。
曼彻斯特大学的研究人员与 NVIDIA Earth-2 团队合作，开发出一款用于预测英国范围内空气污染的模型，空间分辨率介于 2 至 3 公里之间。该模型在 Isambard-AI 超级计算机上用时两天完成训练，并可在桌面 DGX Spark 设备上运行推理和规模更小的训练。
Perplexity 推出 Portable Computer 平台，让其代理在用户设备上本地运行，首批支持 Nvidia DGX Spark 和配备至少 24GB 显存 RTX 显卡的 Linux 电脑。默认情况下，系统会将模型、文件和任务保留在设备上，并可在将特定步骤升级到更强大的云端模型之前请求用户批准。