2026年，AI不再只是“会聊天”的助手。如果你还在用大模型干“问一句、复制粘贴、关掉窗口”这种事，那你可能已经落后了整整一个时代。真正改变游戏规则的，是 Agent Skills（智能体技能） —— 它正成为2026年最值得关注、最具实战价值的大模型使用方式。但与此同时，另一个概念也频繁出现在技术圈：MCP（Model Context Protocol）。很多人混淆二者，甚至误以为它们是竞争关系

向量数据库是语义理解时代的检索基石，它将非结构化数据转化为可计算的距离，解决了“按意索骥”的问题，是当前构建AI应用（如RAG、推荐、搜索）不可或缺的组件。张量数据库则是高维复杂数据时代的分析引擎，它直面数据的原生多维结构，旨在解决“按图索骥”和“解构分析”的双重挑战，为未来更复杂的科学探索和工程应用铺平道路。

GPU在推理场景中的表现，并非由单一参数决定，而是如同一个“木桶”，其效能取决于多项参数协同作用下的最短木板。通过建立参数与性能指标的关联模型，并结合典型业务场景分析，为不同推理需求下的GPU选型提供了明确的优先级指导与决策框架。：生成第一个Token前，GPU需将整个模型的参数从显存加载至芯片上的高速缓存。等分布式推理时，更多GPU核心和更高的互联带宽（如NVLink）能有效分摊计算负载，降低延

它们通过在海量文本上进行预训练，学习语言的结构、语义和知识，从而能够理解并生成流畅、连贯、上下文相关的文本。从人工智能的宏大愿景，到机器学习的数据驱动范式，再到深度学习的表征能力，最终催生出能够“创作”的生成式AI与大语言模型——这条技术演进路径不仅体现了算法的进步，更反映了人类对“智能”理解的深化。传统AI和机器学习主要聚焦于“判别”任务（如分类、预测），而生成式人工智能（Generative