LLM 推理加速：投机解码 (Speculative Decoding) 工程实践深度指南
LLM推理优化领域最实用的投机解码技术深度指南：从数学原理到工程实现，涵盖Draft模型选择、KV Cache管理、温度采样处理、自适应k值策略，以及Medusa/EAGLE/Lookahead等前沿变体详解，附性能基准与vLLM/SGLang/TGI部署实践。
推理部署
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
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
LLM 推理引擎内部原理：PagedAttention、Continuous Batching 与现代推理架构剖析
深入剖析现代 LLM 推理引擎的核心机制——PagedAttention 内存管理和 Continuous Batching 调度策略，揭示 vLLM 如何将吞吐量提升 2-4 倍
LLM 推理引擎显存与调度深度实战：从 PagedAttention 到 Continuous Batching 与 Prefix Caching 的生产调优
从显存算术出发拆解LLM推理成本：KV Cache容量模型、PagedAttention分页管理、Continuous Batching迭代级调度、Prefix Caching前缀复用，以及vLLM/SGLang生产级调优清单与踩坑记录。
构建一个有手有脑的 AI Agent：ReAct 推理循环、函数调用与多智能体编排实战
深入剖析生产级 AI Agent 的工程实现：ReAct 推理闭环、function calling 强类型工具契约、分层记忆与主管-Worker 多智能体编排，附可运行 Python 代码与上线四道保险。
机密 AI 推理实战：在 Intel TDX / AMD SEV-SNP 可信执行环境中部署 LLM 推理服务
深入探讨如何利用现代CPU的可信执行环境（TEE）构建机密AI推理体系，在Intel TDX和AMD SEV-SNP硬件保护下部署LLM推理服务，确保数据在使用过程中（Data-in-Use）始终处于加密保护状态。
AI 推理引擎的批处理与内存管理：从 Continuous Batching 到 PagedAttention 的工程实践
本文深入剖析现代推理引擎解决吞吐-延迟-显存矛盾的两大核心技术：Continuous Batching（迭代级批处理）和 PagedAttention（分页KV Cache）。从操作系统内存管理视角，详解其CUDA实现内核、Prefix Caching机制、分离式架构演进，并提供生产环境调优与避坑指南。
LLM 推理引擎架构演进：PagedAttention、Continuous Batching 与 vLLM/SGLang 深度工程
深度解析现代 LLM 推理引擎 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，结合 vLLM 与 SGLang 工程案例，完整拆解 KV Cache 内存管理、Iteration-Level 调度、RadixAttention 缓存复用的底层原理与生产最佳实践。
Agent自主决策与博弈工程：从策略推理到生产级博弈智能的系统化构建
本文系统阐述Agent自主决策与博弈工程的核心理论体系与工程实践，涵盖非合作博弈纳什均衡计算、合作博弈Shapley值分配、机制设计与激励相容、拍卖理论四大类设计、多Agent策略交互的马尔可夫博弈建模、虚拟博弈与强化学习的均衡求解算法、以及从DeFi做市到频谱拍卖的行业应用全景。
Agent因果推理工程：从相关性到因果性的认知跃迁
深入解析Agent因果推理工程的核心方法论，从结构因果模型、因果发现算法、反事实推理引擎、因果表征学习四个维度构建具备真正因果理解能力的Agent系统，探讨从统计关联到因果认知的工程实现路径。
Agent认知架构工程：从简单推理循环到完整认知架构的系统化构建
深入解析AI Agent认知架构的工程化构建路径，从认知科学经典的SOAR和ACT-R架构到大语言模型时代的认知架构复兴，系统解读工作记忆、长时记忆、元认知、注意力机制等核心组件的工程实现，为构建具备持续学习与自我反思能力的Agent提供完整指南。
Agent推理工程：从链式思维到元认知架构，让智能体学会"思考自己的思考
2026年AI Agent推理工程实践全景：从链式思维工程化到推理路径智能规划，从多轮反思纠错到元认知架构设计，深度解析如何让AI Agent从'语言生成器'进化为真正的'思考者'——涵盖动态CoT、MCTS树搜索、Self-Consistency共识、推理缓存与降级策略，以及推理与记忆系统、上下文工程、安全防线、经济模型、可观测性平台的深度融合。
AI时序感知革命：从静态推理到时变因果建模的范式跃迁
2026年大模型正在经历从'空间智能'向'时空智能'的关键跃迁。时序感知、因果推理与物理交互的深度融合，正在催生真正理解'变化'的AI系统——这是通往具身智能与通用人工智能的关键一步。
边缘智能：AI 推理从云端下沉到设备端的技术革命
随着物联网设备的爆发和隐私保护需求的增长，AI 推理正在从云端走向边缘。本文深入分析边缘智能的关键技术路径与产业落地。
