AI 趣闻见识

👩‍💻 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、

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