MCP 在前端技术中有三种主要含义：‌‌：这是前端性能优化的核心方法论，通过测量、计算和绘制三个阶段来提升页面渲染性能1。‌‌：指浏览器主线程的计算能力，直接影响页面流畅度和用户体验2。‌‌：一种让AI模型与外部工具交互的标准协议，已成为AI与前端结合的关键技术56。

MCP 在前端技术中有三种主要含义：‌‌：这是前端性能优化的核心方法论，通过测量、计算和绘制三个阶段来提升页面渲染性能1。‌‌：指浏览器主线程的计算能力，直接影响页面流畅度和用户体验2。‌‌：一种让AI模型与外部工具交互的标准协议，已成为AI与前端结合的关键技术56。

GPT-5通过视觉编码器（如ViT）与语言模型的深度融合，可直接解析X光、CT、MRI等影像的细微特征。例如，在肺部CT扫描中，模型能识别肿瘤的形态、密度变化，并结合病理学知识生成描述性报告。多模态AI通过整合文本、图像、音频等数据，显著提升医疗诊断的全面性和准确性。GPT-5作为下一代多模态模型，在医疗影像分析与病理报告生成中展现出突破性潜力，能够实现跨模态数据关联与推理。案例显示，在乳腺癌病理

神经形态芯片通过模拟生物神经系统的结构和功能实现高效计算，其核心在于事件驱动（Spike-based）的异步处理机制。不同于传统冯·诺依曼架构，它采用存算一体设计，减少数据搬运能耗，典型能效比可达传统GPU的1000倍以上。：神经形态芯片天然适配稀疏计算，如BrainChip Akida芯片通过硬件级稀疏化处理，将人脸识别能耗降至0.2mJ/次。需配合剪枝（Pruning）和量化（Quantiza

神经形态芯片通过模拟生物神经系统的结构和功能实现高效计算，其核心在于事件驱动（Spike-based）的异步处理机制。不同于传统冯·诺依曼架构，它采用存算一体设计，减少数据搬运能耗，典型能效比可达传统GPU的1000倍以上。：神经形态芯片天然适配稀疏计算，如BrainChip Akida芯片通过硬件级稀疏化处理，将人脸识别能耗降至0.2mJ/次。需配合剪枝（Pruning）和量化（Quantiza