在构建基于 AI 的摄影辅助小程序时，我们面临了一个非常经典且棘手的端侧 AI 架构矛盾。理想情况下，我们希望通过视觉大模型（VLM）实时分析手机镜头的画面，直接在屏幕上叠加高精度的 AR 构图引导。最大的痛点就在于设备的算力与包体积硬约束：“”（小程序无法在本地运行 Gemini Nano 或 MiniCPM-V 这样的大模型。无论是 2MB/20MB 的包体积限制，还是 JS 沙盒的性能瓶颈，

在构建基于 AI 的摄影辅助小程序时，我们面临了一个非常经典且棘手的端侧 AI 架构矛盾。理想情况下，我们希望通过视觉大模型（VLM）实时分析手机镜头的画面，直接在屏幕上叠加高精度的 AR 构图引导。最大的痛点就在于设备的算力与包体积硬约束：“”（小程序无法在本地运行 Gemini Nano 或 MiniCPM-V 这样的大模型。无论是 2MB/20MB 的包体积限制，还是 JS 沙盒的性能瓶颈，

最近在 Windows 上用 OpenClaw 跑 AI Agent，光是搭环境就折腾了大半天。相信不少 Windows 开发者也有同样的痛苦——AI Agent 框架基本都活在 Linux 生态里，Windows 用户永远是二等公民。于是我做了，一个预装 OpenClaw 的 WSL2 发行版，把环境搭建从 30 分钟压缩到 2 分钟。项目已开源。

在构建基于 AI 的摄影辅助小程序时，我们面临了一个非常经典且棘手的端侧 AI 架构矛盾。理想情况下，我们希望通过视觉大模型（VLM）实时分析手机镜头的画面，直接在屏幕上叠加高精度的 AR 构图引导。最大的痛点就在于设备的算力与包体积硬约束：“”（小程序无法在本地运行 Gemini Nano 或 MiniCPM-V 这样的大模型。无论是 2MB/20MB 的包体积限制，还是 JS 沙盒的性能瓶颈，

最近在 Windows 上用 OpenClaw 跑 AI Agent，光是搭环境就折腾了大半天。相信不少 Windows 开发者也有同样的痛苦——AI Agent 框架基本都活在 Linux 生态里，Windows 用户永远是二等公民。于是我做了，一个预装 OpenClaw 的 WSL2 发行版，把环境搭建从 30 分钟压缩到 2 分钟。项目已开源。

（类似 PyTorch），在运行时调整计算路径，从而减少不必要的计算步骤。然而，目前 AI 计算市场仍然由 OpenAI、Meta、NVIDIA 主导，DeepSeek 是否能真正撼动其地位，还有待观察。随着 2025 年 AI 计算市场的加速发展，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 以其。，深入解析 DeepSeek 如何优化 AI 计算性能，以及它是否能改变 AI 计算市场格局

DeepSeek 通过。