模型

只有经过多个模型验证的共性能力，才会进一步沉淀为共享模块。

它把原本依赖少数专家的模型适配、优化与验证，沉淀成了一套可被持续复用并且可被Agent使用的工作流程。

右边每一项变量都在急剧变大：本体型号在增加，芯片多样化，而模型的迭代周期还在极速缩短。

如果这部分工作仍然依赖少数专家手工完成，那永远也跟不上具身模型的迭代。

把模型部署到本体上的总工作量≈（一次接入+一次调优）×本体型号数×芯片平台数×模型迭代次数。

模型结构、权重布局、内存空间、算子融合方案和执行顺序都直接体现在代码中；

这种设计让优化能够深入模型结构和硬件特性，在算子选择、内存布局与执行流程上进行针对性调整，减少为了兼容通用场景而引入的额外开销。

APXInf，一款面向具身模型的端侧推理引擎。

APXInf的解法是把这套工程能力本身产品化：把原本散落在少数专家经验里的模型接入、前后处理、本体适配、性能调优与部署验证，沉淀为代码Agent可以理解、调用和持续迭代的工程流程。

如果你正在把π0.5这类具身模型部署到机器人上，手上有RTX4090、JetsonThor或Orin，或者希望为APXInf接入新的模型、芯片乃至参与模型接入Skill与Agentic部署流程本身的建设，都欢迎上手体验、提交Issue或贡献PR。