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。
推理部署
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。
边缘端大模型部署2026：模型压缩、量化与端侧推理框架的工程实践全景
系统梳理边缘端大模型部署的核心技术栈，涵盖模型压缩（剪枝、蒸馏、LoRA）、量化策略、端侧推理框架选型及工程化落地最佳实践。
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
AI Agent通信协议深度实战：MCP与A2A协议的架构演进、安全模型与生产部署
深入剖析AI Agent通信领域两大核心协议——Anthropic的MCP和Google的A2A，涵盖架构设计、安全模型、生产部署实战与未来趋势。
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
本地LLM推理引擎深度对比：llama.cpp、Ollama、vLLM、LocalAI架构解析与性能优化
全面剖析四款主流本地LLM推理引擎的架构差异：llama.cpp（CPU加GGUF量化）、Ollama（全封装桌面流）、vLLM（GPU高吞吐服务化）、LocalAI（OpenAI兼容API），涵盖推理内核、量化策略、并发模型与性能优化实践。
GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战：连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程
随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署，推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发，深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节，给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。
Mamba 状态空间模型：从理论到生产级推理的 CUDA 内核优化实战
深入解析Mamba状态空间模型的核心原理与生产级推理部署：从选择性机制的数学基础，到Scan算法的硬件感知设计，再到CUDA/Triton内核优化实战。涵盖Mamba2的SSD理论、状态缓存优化、投机解码兼容性，以及在百万token长序列场景下的性能基准。
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。
端侧大模型量化压缩与高效推理2026：从混合精度分解到低比特稀疏架构的消费级硬件部署
2026年端侧大模型推理技术深度分析，覆盖混合精度分解、稀疏架构创新、编译优化与消费级硬件实测的完整技术体系。
CUDA Graph 动态形状捕获与 LLM 推理内存池优化深度实战
深入剖析 CUDA Graph 在 LLM 推理中的录制机制与动态形状挑战，提出 Chunked Prefill + 两阶段内存池 + 参数热更新的生产级优化方案
AI科学家崛起：当大模型加速科学发现，实验室迎来智能范式革命
从蛋白质设计到新材料发现，AI正从研究工具进化为科学家的同事。分子之心C轮融资估值突破20亿美元、华为云盘古气象大模型精度达世界水平、之江实验室ScienceOne多模态科学基础模型部署多领域——AI for Science加速崛起。
Agentic AI长程推理与结构化输出——从思维链到可编程推理引擎的范式跃迁
从思维链到可编程推理引擎——2026年Agentic AI的推理深度增强、结构化输出工程与企业级架构实践
AI Agent的规划与推理系统设计（第31部分）：从ReAct到分层规划的全链路工程实践
深入解析AI Agent规划与推理系统的完整工程实践：ReAct推理-行动循环、思维链提示工程、Tree of Thought探索策略、Plan-and-Solve分层规划、以及生产环境中的推理优化、成本控制与可靠性保障
