事实上，技术进步能够给我们带来的好处是，变量X的提高使得我们训练模型所需要的时间正在逐步减少，因此对于搭建自有的大模型来说，训练多大的规模参数就需要有多大规模的算力。初代大模型的推出是具有跨时代的意义，这不仅仅是让人们充分利用到大语言模型的便利性，也为更多大语言的推出铺平了道路，例如：ChatGPT训练了几乎所有能在公开渠道找到的数据，包括全部的推特数据（事实上，今年马斯克已经限制了推特API的采

MCP是由Anthropic主导的开放协议标准，如同AI世界的"USB-C接口"，使大模型能统一连接各种外部工具和数据源。它解决了传统Function Call的平台依赖问题，提供更安全、高效的交互方式。文章详细介绍了MCP的架构原理、工具选择机制、开发实践，展示了如何通过MCP Server实现AI与外部世界的无缝交互，为构建强大AI应用提供了标准化解决方案。

人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低

AGI成为AI演进关键节点，2025年被视为"智能体元年"。智能体实现从被动响应到主动解决问题的跨越，AI硬件持续迭代升级。推理能力、强化学习、算力基建和开源生态是驱动AGI发展的关键因素。全球AI企业积极布局，智能体、多模态模型和世界模型成为未来发展方向。

大模型的新一轮军备竞赛要开始了。通俗地讲，Scalinglaw就是通过更大规模的数据量和更高的算力，再加上更大参数的模型，让大模型能够处理更复杂的任务。最终，各家基础大模型公司的竞争方向就是砸钱堆算力。但这似乎是个无底洞，一些公司选择了更正确的方式，开始通过积极寻求大模型商业化来应对这场持久战，并以实际应用的反馈来提升大模型的能力，百度便是其中之一。最新发布的2023年Q4和全年财报显示，2023

什么？炼个大模型还嫌贵？到底哪里贵了！？？争先恐后训练大模型，搞得现在“算力慌”“一卡难求”，算力当然水涨船高了!“特供版”GPU又贵又缩水，大家自己愿意当“冤大头”囤卡，还好意思埋怨贵了？这么多年有没有认真工作？为什么这么多算力还依赖进口!自己为什么不能制造芯片?有没有在自主化上想想办法？数据需要存，接入AI模型需要网，部署AI模型需要终端。哪个不需要投入了!任何一个地方出现短板，就会出现木桶效

你是否注意到：最近的系统架构评审会上，“AI原生应用”出现的频率越来越高？你精心设计的RESTful接口，突然需要支持流式响应以适配大模型的token生成？那些你熟悉的Kafka管道，现在流动的不再只是用户行为数据，还有向量化的知识片段和模型推理请求？

在程序员的技术交流群里，“转型"绝对是近三年的高频热词。当AI技术像潮水般席卷各行各业，大模型从实验室走进企业生产线，一个清晰的趋势已然浮现：懂大模型的程序员，正在成为人才市场的"香饽饽”。但对于每天和业务代码打交道的普通程序员来说，转型AI大模型到底是机遇还是陷阱？难度几何？值不值得投入时间深耕？这篇文章为你一次性说透。

本文深入剖析大语言模型(LLM)推理优化的多维度策略，包括数据级别优化(输入压缩与输出组织)、模型级别优化(高效结构设计与压缩)及系统级别优化(推理引擎与服务系统)。文章详细分析了影响推理性能的关键因素(模型大小、注意力机制、解码机制)，并介绍KV缓存、量化、稀疏化、连续批处理等技术，为解决LLM部署中的高延迟、低吞吐问题提供了系统化的解决方案。

今年是 AI 应用的元年，自 DeepSeek 的冲击后，全球的 AI 竞赛立即打响，从 Meta CEO 扎克伯格上亿美元争夺 AI 人才起，这股火势已经蔓延至即将到来的 2026 年人才校招，我们来一睹这份最新的校招 AI 人才有什么趋势。