人工智能
AI Inference Gateway 的请求调度与动态批处理：从 Continuous Batching 到 vLLM 生产级实现的深度工程实战
深入剖析 vLLM 中 Continuous Batching、Chunked Prefill 以及 Prefill-Decode Disaggregation 等关键技术的实现原理，结合生产级配置与基准数据给出可落地的调优方案。
AI Agent 长任务编排引擎：任务分解、状态机管理与错误恢复深度工程实践
从工程实践角度系统拆解 AI Agent 长任务编排引擎的核心组件：任务分解、DAG驱动的并行调度、持久化状态机管理、带熔断退避的重试策略、LLM驱动自校正机制，以及完整的人机协作审批流程。包含Production-ready的Python代码示例。
异构推理引擎的统一调度：在单一服务中同时运行 Transformer、SSM 与 MoE 模型的工程实践
深入拆解异构推理统一调度的核心挑战：在单一服务中同时部署和管理 Transformer、Mamba/RWKV 等 SSM 模型、MoE 模型。涵盖计算特性分析、Rust异步调度器实现、GPU显存统一管理及生产级性能基准。
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。
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。
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。
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。
