AI 趣闻见识

各位开发者朋友，当你在 Web 页面上敲下 “帮我生成一篇关于太空旅行的短文”，按下回车后，是愿意等待一杯咖啡凉透，还是希望答案像闪电般出现在屏幕上？答案不言而喻。实时 AIGC（生成式人工智能）在

适读人群：工程师、研究者、产品经理，以及正在与模型“分手又复合”的你 文风提示：专业 + 底层原理 + 一点幽默 + 可落地方案 语言与工具：示例代码为 JavaScript 温馨说明：本文避免使用传

本文是给工程师、研究者、以及想让浏览器“原地开智”的你的一份教学实战指南。我们一边扒原理、一边讲工程；一边谈架构，一边插科打诨。涉及数学时，用文字解释，不塞公式；代码示例全部使用 JavaScript

1. 为什么 WebAI 的上下文理解离不开注意力？ WebAI 的典型输入是长上下文：页面 DOM、聊天历史、用户偏好、检索片段、甚至图像特征。 传统序列模型逐字“流水线处理”，不能显式跨位置对齐信

扩散模型是近几年生成式 AI 的中流砥柱，从学术论文走入浏览器，支撑起各式各样的 Web 端图像生成应用。本文试图以专业但不板正的口吻，带你从底层机制到工程实践，理解它如何在 Web 端“开枝散叶”。

1. 为什么“清洗与标注”成了 AIGC 的地基工程？ 生成式模型（文本、图像、音频、视频）对数据质量的敏感度，比传统识别模型更高。原因很直白： 分布广：从百科到论坛，从代码到诗歌，风格与体裁跨度大。

1. 序章 自从 AI 模型从实验室冲进浏览器的怀抱，前端工程师们的日常就变成了： 这时，问题来了：WebAI 的推理到底应该放在边缘（Edge）还是云端（Cloud）？ 这可不是随便选个服务器这么简

开场白 🌌 在 Web AIGC（AI Generated Content）的世界里，Prompt Engineering（提示工程） 已经成为一门“新魔法”。 有人说它是“AI 驯兽术”，有人说它是

各位程序员、研究员、产品经理、以及偶尔路过的吃瓜群众们，欢迎光临这场“未来工坊”！今天我们要探讨的是一个既前沿又充满想象力的主题：AIGC（AI Generated Content）多模态大模型在 W

🛰️ 序章：什么是 BS 架构？ BS（Browser-Server）架构，顾名思义就是 浏览器与服务器的双人舞。 Browser（浏览器） ：前端舞台，用户点击、输入、发起请求。 Server（服务

在数字宇宙中，Web 本是一个静态的舞台，JavaScript 为其注入生命，而 AI，如今则为它赋予了灵魂。特别是大语言模型（LLM, Large Language Model）的出现，彻底颠覆了

1. 开场：把 AI 请进网址栏 公元前 2025 年，一位前端工程师在键盘上敲下 npm create aigc-app@latest， 浏览器瞬间变成了一座 24h 不打烊的剧院： 观众是用户 演

📜 目录（点击瞬移） 🌌 MCP 为何物？—— 从“对话”到“上下文” 🧠 底层原理：一条 SSE 流如何串起三大洲 🏗️ 对 Web 行业的五连击 🪄 实战：30 行 JS 搭一个“会自己写代码”的

0️⃣ 开场三行诗 1️⃣ 故事背景：当 AI 遇见 Markdown 想象一只名叫 Gena 的 AI，它每天都在云端胡言乱语： 我们需要把这段胡话： 用 纯文本 Markdown 存起来（轻量、可

🧠 开篇：当神经网络遇上浏览器 想象一下，当你在浏览器里输入 "生成一只会写代码的猫"，屏幕上瞬间跳出憨态可掬的像素猫捧着键盘敲代码 —— 这背后，是 Web AIGC 前端工程师们搭建的魔法桥梁。作

开场白：为什么你的 AI 像便秘？ 想象一下你在咖啡馆里，隔壁桌的程序员小哥对着屏幕怒吼：“快出来啊！” 你以为他在催稿，结果他只是调 OpenAI 的接口——等待 8 秒一次性返回 800 个 to

引言：在比特洪流中建造智能方舟 想象你站在数字世界的渡口，左手是满屏闪烁的代码瀑布，右手是呼啸而过的算法风暴。成为 AI 工程师的旅程，就像在二进制海洋中驾驶一叶扁舟，既要懂得洋流（数学原理）的规律，

在这个 AI 大模型如雨后春笋般涌现的时代，让前端应用与本地大模型来一场 “亲密接触”，就像给你的 React 应用装上一个 “本地智囊团”。今天，我们就来实现一个看似高深实则简单的需求：用 Reac

在现代 Web 应用的世界里，数据展示早已不再是枯燥的表格，而是一场视觉盛宴。 就像数据是食材，AI 是大厨，Chart.js / Recharts 是精致的餐具——最终的 UI 是那道端上用户桌面的

开场三句话 用户说：“发张图。” 用户说：“发段语音。” 你说：“稍等，我让浏览器先开个 AI 小灶。” 今天，我们要写一个聊天 UI 的上传组件，它既能识图又能辨音，还要保持界面优雅，像一位会魔法的