CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
人工智能
AI Agent通信协议深度实战：MCP与A2A协议的架构演进、安全模型与生产部署
深入剖析AI Agent通信领域两大核心协议——Anthropic的MCP和Google的A2A，涵盖架构设计、安全模型、生产部署实战与未来趋势。
视觉语言模型推理引擎工程实战：从 vLLM 到 SGLang 的架构演进
深入解析视觉语言模型(VLM)推理引擎的核心工程挑战与解决方案，涵盖视觉编码器优化、KV Cache异构管理、两阶段调度策略、CUDA Graph兼容性以及生产部署中的显存建模与长视频Token预算管理。
AI 基础设施的"杰文斯悖论"：为什么效率翻倍，算力消耗反而暴涨？
探索AI推理效率提升反而导致算力总消耗暴涨的杰文斯悖论现象。从FlashAttention、推测解码、KV Cache优化等技术浪潮出发，分析效率引擎如何成为需求膨胀的催化剂，并提供数学建模与工程应对之道。
Inside FlashAttention-3：面向 Hopper 架构的 IO-Aware 精确注意力机制深度解析
FlashAttention-3 通过深度挖掘 NVIDIA Hopper GPU 的 TMA、异步事务屏障、warp 级矩阵运算等硬件特性，在不牺牲数值精度的前提下将 HBM 访问降低到理论下限的 1/4。本文从算法原理、硬件协同设计、工程实现三个维度揭开 FlashAttention-3 的底层逻辑。
AI Agent 的记忆系统：从上下文窗口到长期知识图谱的工程实践
深入拆解 AI Agent 记忆系统的核心挑战、架构设计与实现方案，涵盖向量检索、图谱增强、记忆压缩与遗忘策略等关键技术，构建生产级 Agent 记忆系统。
从零构建自动微分引擎：对偶数、计算图与反向传播的 Rust 深度实战
从零实现一个完整的自动微分引擎，深入理解对偶数、计算图构建、反向模式微分以及高阶导数的实现原理，用 Rust 实战演示 XOR 网络训练。
LLM 推理 Disaggregated Architecture：Prefill-Decode 分离架构深度实战
随着大模型推理规模从单机走向多机，Prefill与Decode阶段的计算特征差异成为系统瓶颈的根本原因。本文深入剖解NVIDIA Dynamo、Mooncake等工业界Disaggregated Inference架构的设计哲学，涵盖KV Cache传输优化、分布式调度算法、负载均衡策略，并结合真实生产环境数据给出工程实践指南。
机密计算 × GPU AI 推理 —— TEE 环境下的隐私保护机器学习实战
深度解析GPU TEE技术在AI推理场景的实战应用，涵盖NVIDIA Confidential Computing架构、远程证明流程、Kubernetes部署、性能优化策略和攻防实战
机密 AI 的崛起：在可信执行环境中运行大模型推理的工程实践
探讨在可信执行环境（TEE）中运行大模型推理的工程实践，覆盖 Intel TDX、AMD SEV-SNP、NVIDIA Confidential Computing 的复合证明架构与性能优化
RAG 检索增强生成的生产级架构优化：混合检索、语义分块与上下文压缩的工程实战
深度剖析生产级RAG系统的四大核心优化维度：递归语义分块策略、混合检索引擎(向量+BM25+Reranker)、上下文窗口压缩编排，以及Rust高性能检索管道的实现方案，附2026年最新基准对比数据。
AI Agent 工具执行的硬件辅助沙箱安全架构——从内存安全到纵深防御的工程实践
探讨构建 AI Agent 工具执行安全沙箱的完整纵深防御架构，覆盖 CPU 硬件安全特性(MTE/PAC/BTI)、操作系统策略(LSM-BPF/Seccomp)、机密计算(Intel TDX/ARM CCA)及工程权衡。
GQA/MQA/MLA 深度实战：注意力变体如何重塑 KV Cache 内存工程与推理引擎设计
从工程实践角度深入剖析 GQA、MQA、MLA 三种注意力变体如何影响 KV Cache 的内存布局、量化策略和推理引擎设计，包含 vLLM 和 SGLang 的实战部署案例。
AI Agent 长期记忆系统的工程实践：从向量相似度到认知一致性
深入分析 AI Agent 长期记忆系统的四层架构设计（上下文窗口、工作记忆、情景记忆、语义记忆），涵盖存储引擎选型、混合检索排序、记忆更新与遗忘一致性保障，以及完整的生产部署架构方案。
Mooncake 与分离式 LLM 推理：KV Cache 传输、缓存与 Prefill-Decode 解耦深度工程实战
深度解析分离式LLM推理架构的设计哲学与工程实现，聚焦KV Cache传输协议、分布式缓存管理、RDMA高效传输、生产部署实践，以Mooncake/Prefill-Decode解耦为例
