人工智能
神经网络的形式化验证：从抽象解释到SMT驱动的鲁棒性证明
深度解析神经网络形式化验证的技术体系：从区间抽象解释到Zonotope抽象域的精度演进，从SMT编码到Marabou专用求解器的精确判定，再到验证感知训练如何让网络天生可验证。
深入理解大语言模型推理优化：从 KV Cache 到 Flash Attention 的全栈实战
深入剖析大语言模型推理优化技术链，覆盖 KV Cache 算法本质、内存瓶颈分析、Flash Attention 从 IO 感知到精确注意力计算、PagedAttention 与 vLLM 内存管理、投机解码原理与实现、以及量化技术在推理加速中的应用。
AI Agent 2026：从单体智能到群体协作的范式跃迁
深入解析AI Agent从单体架构向多智能体群体协作演进的技术趋势，涵盖核心架构模式、关键技术突破、生产级实践框架与未来展望。
PyTorch 2 torch.compile 深度工程实战：Dynamo 追踪与 Inductor 后端优化全链路剖析
本文从编译器工程视角，完整拆解 Dynamo 的前端追踪机制、Graph Capture 中的 Graph Break 处理策略、以及 Inductor 后端的 lowering 与 Triton kernel 生成路径，结合生产环境性能调优实战，帮助工程师理解编译管线的每一层细节。
分布式推理中的 KV Cache 管理与跨节点缓存共享：从理论到生产实践
深入探讨分布式推理系统中KV Cache的核心挑战、主流架构设计、传输协议实现以及生产环境优化策略。涵盖RDMA零拷贝传输、前缀缓存共享、一致性模型等关键技术，附完整代码示例与性能基准测试。
WebNN：跨浏览器标准化神经网络推理的工程实践
深入解析 W3N Web NN 标准化浏览器推理 API 的架构设计、算子支持现状、与 WebGPU 的融合策略，以及生产环境中的性能优化与降级方案。
Rust Candle 深度学习框架深度工程实践：从张量原语到 LLM 推理引擎
深入剖析 Hugging Face Candle 框架核心架构，通过完整代码示例展示如何从零构建生产级 LLM 推理引擎，涵盖张量系统、设备抽象、KV-Cache 管理、KV 缓存分页、采样策略、连续批处理、4bit 量化部署等内容。
