Medusa多头投机解码：LLM推理加速的工程演进与深度实战
从经典Speculative Decoding理论出发，深入Medusa多头投机架构的工程实现，涵盖Draft Model选择策略、树形验证结构、投机宽度动态调节、Medusa-2与LayerSkip变体，以及vLLM/TensorRT-LLM生产集成
人工智能
Agent技能学习与自适应进化：从静态工具调用到动态能力扩展，让智能体在运行中持续成长
2026年AI Agent技能工程实践全景：从工具使用的声明式编排到技能的自主习得与组合，深度解析Function Calling的进阶形态、Skill Progressive Self-Play、能力图谱构建、在线技能市场机制，以及技能学习与安全边界的协同设计。
AI Agent 上下文工程实战：从上下文腐烂到 Compaction、Offloading 与多智能体隔离
深入剖析 AI Agent 长时运行中的上下文腐烂问题：四种失败模式、上下文预算建模，以及 Write/Select/Compress/Isolate/Cache/Forget 六大策略，附上下文管理器、两阶段压缩、子智能体隔离与前缀缓存布局的完整 Python 实现。
解锁长上下文：大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景
从生产级部署的深度视角，拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈：位置编码外推（PI/NTK/YaRN）、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。
投机解码深度实战：从草稿-验证采样到 EAGLE 树状草稿，把 LLM 解码延迟砍一半
从内存墙出发推导投机解码的第一性原理，给出可直接运行的接受-拒绝采样完整实现与残差重采样推导，对比独立草稿模型/Medusa/MTP/EAGLE/n-gram 五条路线，讲透树状草稿与 tree attention mask，最后给出 vLLM、SGLang 生产配置、四种不该开启的场景与真实接受率调优方法论。
LLM 推理系统韧性工程：PD 分离架构下 KV Cache 热迁移与分级降级实战
随着 LLM 推理服务进入大规模生产部署阶段，系统韧性成为比峰值吞吐更关键的工程指标。本文深入剖析 Prefill-Decode 分离架构下的 KV Cache 热迁移、分级降级策略和故障恢复机制，给出可直接应用于生产环境的工程方案和实测数据。
GitOps 2.0：AI驱动的智能部署与自愈系统
深度解析GitOps 2.0如何通过AI驱动实现智能部署、自动回滚和自愈式基础设施管理
MoE大模型专家并行与动态路由优化——从DeepSeek-V3到生产级推理架构
深入解析MoE稀疏激活架构下的Expert Parallelism设计，从原理推导到生产实战，涵盖Top-K Gating、Auxiliary Loss、All-to-All通信优化、Expert Offloading以及DeepSeek-V3的Aux-Free负载均衡策略。
光子计算与神经形态芯片2026：从硅光集成到脉冲神经网络与类脑计算突破
深入分析2026年光子计算与神经形态芯片的关键突破，涵盖硅光集成规模量产、脉冲神经网络实用化、类脑计算的产业化进展
当AI成为科学家：950个Claude智能体21小时零干预发现全新酶系统
2026年9月23日，Anthropic公布人类历史上首个AI完全自主科学发现——950个Claude智能体在21小时内零人工干预，从19.4亿个蛋白簇中发现全新酶系统ART，结构酷似基因剪刀CRISPR。同日，阿里云栖大会宣布Qwen团队探索递归式自我改进，预测机器思考总量将达人类1000倍。AI正在从工具变成研究者。
2026年大语言模型推理优化与生产部署：从KV Cache管理到vLLM高并发服务的完整工程指南
2026年大模型推理优化完整工程指南：从KV Cache管理、PagedAttention机制、模型量化压缩到vLLM/SGLang推理引擎实战，涵盖FlashAttention加速、连续批处理、分布式并行推理、投机解码等核心技术，助力构建高可用、低延迟的生产级推理服务。
Milvus 2.4 版本解读：多向量检索与标量倒排索引
---title: Milvus 2.4 版本解读：多向量检索与标量倒排索引keywords: - Milvus 2.4 - 多向量检索 - 倒排索引 - 模糊匹配 - CAGRAdescription: 总结 Milvus 2.4 的核心更新，包括多向量检索框架、标量倒排索引与正则/模糊匹配支持，并给出性能与成本优化建议。date: 2025-11-26source...
2026年大语言模型微调与对齐实战：从SFT到RLHF再到DPO的工程化完整指南
2026年大语言模型微调与对齐完整实战指南：从SFT监督微调原理与数据构建、RLHF奖励模型训练与PPO优化、DPO直接偏好绕过奖励模型的技术推导，到LoRA/QLoRA参数高效微调、工程化部署与评估体系，全面覆盖LLM对齐技术栈的最新进展与生产实践。
Intl.Segmenter 多语言文本分词与选择：语义分片与性能实践
---title: Intl.Segmenter 多语言文本分词与选择：语义分片与性能实践tags: [Intl.Segmenter, 文本分词, 国际化, 选择范围, 性能]description: 使用 Intl.Segmenter 对不同语言文本进行语义分词与选择优化，改进高亮与编辑体验，并提供经验证的性能与准确指标。categories: - 文章资讯 - 技术教程---...
Agent治理与对齐工程：从意图对齐到生产级治理框架的系统化构建
系统讲解Agent治理与对齐工程：从LLM对齐技术(RLHF/DPO/Constitutional AI)到可执行行为约束(规则引擎/动态监控/工具治理)、可解释性架构(推理追踪/决策透明)、审计合规(行为/质量/影响/合规)、组织级治理架构(三道防线/生命周期治理)、对齐深层挑战(古德哈特定律/局限性)。
