本地

随后，参赛团队依次进行现场演示与评委答辩，集中展示48小时内完成的核心功能和本地运行效果。

随着生成式AI加速进入企业与个人工作流，应用落地对数据可控、本地运行、低延迟与持续服务提出了更明确的需求。

自7月24日中午启动以来，11支队伍、31名选手在48小时线下开发周期内，围绕本地大模型应用、模型微调、AIAgent与多模态创作等方向，依托技嘉AITOPATOM完成方案搭建、模型部署、功能调试与本地运行验证，并在7月26日的成果展示与答辩环节集中呈现开发成果。

评审不仅关注项目是否具有新意，也重点考察核心功能能否真实运行、本地算力是否直接参与关键流程，以及团队提出的性能、成本、准确率、隐私或效率优势能否获得合理证据支持。

技嘉AITOPATOM以适合桌面端的紧凑尺寸提供GraceBlackwell的强大功能，为模型原型验证、推理、微调、数据科学与边缘AI等工作负载提供本地算力基础。

赛事以真实应用和可运行成果为导向，为开发者提供从本地算力、模型部署到应用构建的完整实战环境，进一步验证桌面级AI算力在不同场景中的应用价值。

分别从场景价值与问题解决能力、作品完成度与现场表现、本地硬件与算力应用、创新性、工程质量与可复现性五个维度进行综合评价。

各团队以本地大模型应用与私有化知识库、模型微调与专属模型、本地AIAgent与多模态创作为主要方向，并根据实际项目需求进行跨方向组合。

未来，技嘉将继续携手生态伙伴，连接更多开发者、技术社区与行业用户，推动本地大模型、AIAgent、多模态应用和垂直行业智能化方案走向更广泛的实践。

依托技嘉AI TOP ATOM完成方案搭建、模型部署、功能调试与本地运行验证，并在7月26日的成果展示与答辩环节集中呈现开发成果

自7月24日中午启动以来，11支队伍、31名选手在48小时线下开发周期内，围绕本地大模型应用、模型微调、AI Agent与多模态创作等方向，依托技嘉AI TOP ATOM完成方案搭建、模型部署、功能调试与本地运行验证