大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化，全面解析LLM推理加速的核心技术与工程实现。
模型微调
大模型推理量化技术深度剖析：GPTQ/AWQ/GGUF与KV Cache工程优化
深入解析大模型推理中的量化技术：GPTQ基于Hessian矩阵的量化优化、AWQ激活感知权重量化、GGUF混合精度格式与llama.cpp生态、以及KV Cache的PagedAttention优化策略
LLM微调与推理部署实战：2026年LoRA/QLoRA/AWQ/vLLM/TensorRT-LLM全链路工程指南
面向AI应用工程师的LLM微调与推理部署全覆盖实战指南
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。
2026年MoE架构大模型实战：万亿参数高效推理与微调全攻略
深入解析2026年MoE架构大模型的高效推理技术，从原理到实战，覆盖DeepSeek-V3、Qwen3等主流模型的优化策略。
大模型微调工程实践：LoRA变体与参数高效微调全景指南
2026年大模型微调工程实践全景指南，深入分析LoRA变体系列、多LoRA推理、训练基础设施简化策略和领域微调最佳实践。
AI基础设施开源2026：大模型训练与推理的完整工具链全景
全景式盘点2026年AI基础设施领域的开源项目生态，涵盖模型训练框架、推理加速引擎、数据管道和LLMOps平台的技术演进与选型指南。
多模态大模型的RLHF对齐优化：从DPO到KPO的演进路径与训练效率提升
深入分析多模态大模型对齐优化技术，从DPO到KPO的演进路径，探讨RLHF在多模态场景的局限性及工程实践方案。
大模型知识编辑与持续学习2026：参数高效微调、知识注入与灾难性遗忘工程实践
深入解析2026年大模型知识编辑与持续学习技术全景，涵盖ROME/MEMIT/GPT-Modify等知识编辑方法、LoRA-MoE/PISSA等参数高效微调技术、灾难性遗忘多层防护策略，以及企业级知识管理系统的工程实践。
LLM对齐与安全治理2026：从RLHF到宪法AI与自动化红队评测
深入分析2026年大语言模型安全对齐技术的演进路径，从RLHF成熟形态到宪法AI规模化应用，再到自动化红队评测体系
从云栖到骁龙：AI智能体引爆算力军备竞赛，DeepSeek公开Agent训练基础设施（2026年9月24日科技周报）
本周科技资讯盘点：2026云栖大会发布国产最强AI芯片真武V900，性能达上代3倍；高通骁龙峰会展示智能体AI PC生态；DeepSeek梁文锋署名论文公开Agent训练沙盒平台DSec；AICC大会发布智能体基础设施报告；联合国安理会聚焦AI安全治理
当大模型开始训练自己的下一代：2026云栖大会揭示RSI递归式自我改进革命
2026云栖大会揭示大模型自我进化革命：Qwen3.8-Max在人类零参与下完成33轮RSI迭代、推理框架自主优化提升96%、芯片物理设计面积缩减42%；阿里计划训练5-10T参数Qwen4/5；Agentic AI与RSI形成正反馈循环，AI研发从人工调参转向自主进化
LLM 后训练量化深度实战：从 GPTQ/AWQ 到 FP8 与 KV Cache 量化的显存-带宽极限工程
从 Roofline 模型定量证明 decode 阶段 Tensor Core 利用率仅 0.33% 的内存墙困境出发，系统拆解 LLM 后训练量化的完整工程栈：group-wise 量化粒度、SmoothQuant 的 outlier 迁移、GPTQ 的 Hessian 误差补偿、AWQ 的激活感知缩放、FP8 延迟缩放与 KV Cache 分级量化，并给出逐层重建误差定位法与生产选型决策树。
AI 模型量化技术深度实战：从 GPTQ 到 BitNet 的推理降本工程
2026年大模型推理成本已成为AI商业化落地的核心瓶颈。本文系统梳理从训练后量化（PTQ）到量化感知训练（QAT），再到1.58-bit BitNet的技术演进路径，结合工程实践剖析GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GGUF等主流方案的原理差异与适用场景。
