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AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
推荐！5分钟上手Chrome MCP，替代5个付费AI
作者测试发现Chrome MCP能替代大部分付费AI工具，如Cubox、音频工具等。它能让Claude控制浏览器，操作简单，1小时可配置，还能年省2000元，提升效率。
如何通俗的读懂算力？
文章以拼图比赛作比，介绍了通用、科学、智能、AI专用这四种算力类型及其作用，指出摩尔定律失效下工程师探索创新提升算力。还阐述算力生态各环节，最后点明未来AI成算力市场核心引擎，中国算力发展亮眼。
2026年半导体涨价已成常态，谁在狂欢？谁在承压？
2026年半导体行业进入AI驱动的超级周期，涨价常态化、供需失衡、竞争逻辑重构。AI服务器对芯片需求大，产能转移致供应缺口，成本推动价格上涨，全产业链受影响，终端厂商困境凸显，行业分化加剧。
智谱 AutoClaw 深度测评：一键把电脑变成 AI Agent，是神器还是半成品？
本文深度测评智谱最新推出的桌面应用AutoClaw。它宣传能让电脑成AI Agent，引发两极评价。文章从安装、界面、功能、成本等方面测评，指出其优缺点，认为虽不完美但方向值得肯定。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
三个月、零基础手搓一块TPU，能推理能训练，还是开源的
加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。
Wassette：微软基于 Rust 构建的 Wasm 与 MCP 之间的桥梁
微软 Azure Core Upstream 团队发布 Wassette，它基于 Rust，搭建起 WebAssembly 组件与 MCP 间的桥梁，让 AI 智能体可自主获取和执行工具，还保障了安全，且未来有更多发展规划。
八爪鱼微电子：打造感算一体的智能识别生态
八爪鱼微电子成立于2019年，是国内智能门锁芯片与模组领域领先企业。它构建‘感算一体’底层技术体系，还通过标准共建、创新平台构建等推进生态建设，欲以技术与生态驱动行业创新。