「前后端融合」共找到 1174 篇相关文章
对话谷歌前 CEO Eric Schmidt：数字超智能将在十年内到来，AI 将创造更多更高薪的工作
谷歌前 CEO Eric Schmidt 做客播客，探讨 AI 未来。他认为 AI 被严重低估，数字超智能十年内或到来，瓶颈是电力。还谈及 AI 对就业、商业、教育等方面的影响，以及潜在风险和应对建议。
马斯克22万张GPU救场后，Claude勉强恢复“三个月前体验”，Gary Marcus却警告：GPU将严重过剩，很快不值钱
当地时间5月6日，Anthropic宣布用SpaceX算力，提升Claude服务能力。此前其算力紧缺致口碑下滑，此次合作让Claude恢复到3个月前体验。同时，纽约大学学者警告GPU将过剩，而Anthropic发新功能争企业客户。
30天狂刷60万亿Token，光“榜一”就烧掉140万美元！Meta员工搞出“AI Token排行榜”，结果小扎连前250都进不了？
Meta员工开发“Claudeonomics”仪表盘统计员工AI Token使用量，引发“Tokenmaxxing”风潮，上线两天因数据“外泄”下线。30天内全公司Token使用超60万亿，“榜一”花超140万美元，扎克伯格未进前250。
LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念，再从两者视角分析 MCP，指出 MCP 是两者复合体，难归一边。最后预测 MCP 未来发展，要明确功能划分，前后端独立演进。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
一把Claude Code 的解剖刀
文章介绍用抓包技巧了解Claude Code，还推荐项目claude - trace。它能查看Claude Code系统提示、工具输出等信息，有对话索引功能，采用前后端架构，可助学习构建AI Agent。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
中国移动副总经理陈怀达：AI时代，真正的竞争力不在于单一技术的领先
10月19日，中国移动副总经理陈怀达在2025世界VR产业大会演讲指出，VR与AI深度融合，‘AI+’时代有‘三个加速融合’趋势。他还提出关注方向，分享了中国移动‘VR+AI’融合发展体系实践。