AI 趣闻见识

🌍 前言 通用型大模型（例如 GPT、LLaMA 等）就像一个备受欢迎的全能学生，知识广泛但缺乏行当里的“江湖气”。 当你让它解释“钢筋绑扎的安全规范”，它可能满篇礼貌废话，却忘记绑扎时钢筋搭接长度的

在数字世界的剧场里，数据是演员，算力是舞台，AI 模型就是导演。观众越来越多，但剧场的位置有限，总不能把所有人都塞到剧院（云端）里看戏。怎么办？答案是 —— 把街边也开辟成小剧场！（边缘计算） 。 于

🎬 引言 我们处在一个 AIGC 模型狂飙 的年代。ChatGPT、Stable Diffusion、音频生成……每一个都在消耗海量算力。 但是用户并不想等三秒钟后才看到结果，他们需要 实时感知，哪怕

一、引子：模型像茶叶蛋，越滚越香？ 在人工智能生成内容（AIGC, AI-Generated Content）的江湖里，模型的迭代速度几乎堪比朋友圈上新“网红零食”。 今天你拿着 V1，明天工程师发你

1. 前言：为什么要容器化？ 想象一下：你在实验室里辛苦调好了一个 AIGC（AI Generated Content） 模型，结果把它塞到服务器上运行时，环境报错比模型的 loss 曲线还要陡峭。😱

1. 开篇小调：为什么要模块化？ 想象一下，你在写前端代码时把所有逻辑都塞进一个index.js，那感觉就好像把 锅、碗、瓢、盆、米、面、油、盐全都扔进一个锅里乱炖。端出来时，谁也不知道这道菜到底该叫

低代码平台的定位，就像是“咖啡机”：用户按几个按钮，就能得到一杯花式拿铁，但背后却是复杂的磨豆、萃取、打奶泡。 而 AIGC（AI Generated Content） 技术的引入，则相当于在咖啡机里

在这个“人人都想让 API 飞起来”的时代，AIGC 的 API 接口就像一只饥饿的仓鼠：外面有源源不断的请求颗粒，里面却只有有限的 CPU 和内存“胃口”。如何在不给服务器喂“胃药”的情况下，让它吃

——计算机科学家的闲聊与架构师的严肃设计 在数字江湖里，AI 服务已经成了各大门派的法宝。可惜，AI 模型很聪明，服务很脆弱： 模型动辄几百 MB 甚至几个 GB，就像大象进了瓷器店； GPU 不便宜

当你在浏览器里跑一个 AI 生成模型（比如 Stable Diffusion、LLM、或者实时语音合成），你的笔记本风扇可能立刻化身 歼-20 涡轮引擎。 为什么？因为 JavaScript 在干它不

在这个 “AI 生成内容（AIGC）” 盛行的时代，模型不像以前一样只在实验室里喝电、在服务器里冒烟了。它们迫切希望“上网冲浪”，直接驻扎在用户的浏览器里，为 Web 应用增添一点点灵性。问题来了：我

1. 整体链路鸟瞰 🪂 设想一个场景： 用户对着麦克风说话 🗣️ 浏览器捕获音频流 🎙️ 前端通过 WebSocket 将音流推给后端 🔄 后端接入语音转写服务，生成文字 📜 文字送交 AIGC 模型

👩‍💻 作者视角：当一个写代码的人尝试写点带咖啡香气的文章 前言：当AI遇见前端 Web设计的历史就像是一部奇幻小说： ⌨️ 从最初静态的“黑白报纸网站”； 🎨 到后来的“动效即正义”的Flash世界

在计算机科学的漫长历史里，人们曾担忧磁带不够长、内存不足、线程要死锁。如今我们有了一个更文艺的烦恼：如何在浏览器里舒舒服服地生成万字文章，而不会把用户的笔记本烤熟、把服务器的 CPU 炸裂？ 本文试图

在当今这个人工智能（AI）和生成内容（AIGC）迅猛发展的时代，轻量化模型的出现如同一位神秘的魔法师，令我们在移动端Web应用中实现了更高效的内容生成。然而，如何让这一魔法在移动设备上如鱼得水，是我们

——当算法遇见诗意，推荐就成了艺术 🎨🛒 前言 想象一下：你刚在电商网页上点开了一瓶可乐，页面下一秒就给你推送了薯片。是不是感觉浏览器背后躲着一个贴心小跟班？ 其实，这就是AIGC（AI Genera

🧩 背景：为什么需要实时反馈？ 传统的 AIGC（AI Generated Content） 常常是这样的模式： 用户点一下 —— 等个十几秒 —— 哐！一整块结果扔给你。 但 人类天生缺乏耐心。想象

互联网就像一个三部曲： Web1.0：静态页面时代，像广播电台，单向输出。 Web2.0：社交平台时代，人人皆创作者，但平台成了“超级中介”。 Web3.0：去中心化时代，内容所有权、价值分配和治理权

在互联网的江湖里，内容管理系统 (CMS) 一直扮演着“仓库管理员”的角色。它负责存、管、发： 存储文章、图片、视频 管理权限、分类、标签 发布到网页、APP、微信小程序等各种渠道 但随着 AIGC

🧠 + 🎨 + 🎧 + 🎬 = 🌐 创作飞轮 目录 为什么是多模态 AIGC？ 多模态在浏览器的“落地难题”与解决思路 架构全景图：前端、边缘、后端的协作（含数据流） 关键能力拆解：文本、图像、音频、