边缘端模型推理优化：量化与张量分解的协同加速实战
深度解析边缘设备上大型AI模型推理加速的协同优化策略。从模型量化（GPTQ/AWQ/SmoothQuant）到张量分解（SVD/Tucker/CP），再到硬件感知编译优化，全面覆盖端侧推理的技术栈与实践要点。
大语言模型
LoRA与QLoRA实战：大语言模型微调的成本优化终极指南
深度解析LoRA和QLoRA两种参数高效微调技术的原理与实战，从矩阵分解数学基础到完整代码实现，全面对比显存占用、训练速度和模型性能，助你以最低成本完成大语言模型定制。
Prompt Engineering 实战进阶：从零到精通的系统化方法论
系统讲解Prompt Engineering的核心原则、进阶技巧和实战案例，从基础概念到CoT、Few-Shot、ReAct等高级方法论，适合AI从业者和希望提升LLM使用效果的技术人员阅读。
大模型推理引擎核心技术：PagedAttention、Continuous Batching与SGLang的深度剖析
从零深入剖析LLM推理引擎核心技术：记忆分页管理PagedAttention如何消除KV Cache的内存碎片、Continuous Batching如何消除GPU空闲等待、推测解码如何实现推理加速。全面对比vLLM与SGLang两大开源推理框架的架构差异与性能表现，涵盖直觉解释、工程细节到分布式部署最佳实践。
多模态大模型技术演进与工程实践：从CLIP到GPT-4o
从CLIP到GPT-4o，多模态大模型正在重塑人工智能的边界。本文深入解析多模态融合的技术演进路径、核心架构设计与工程落地面临的关键挑战。
大语言模型模型微调技术深度分析：从理论到实践
深入分析大语言模型模型微调的主流技术方案，包括全量微调、LoRA、QLoRA、Prefix Tuning等方法的核心原理、工程实践与评估体系，为AI工程师提供全面的微调技术参考。
推测解码与连续批处理深度实战：突破自回归生成的双重瓶颈
深入解析大模型推理优化的两大核心技术——推测解码（Speculative Decoding）和连续批处理（Continuous Batching），从数学原理到vLLM/TensorRT-LLM的工程实现，全面拆解高性能推理系统。
Transformer量化压缩技术全景：从GPTQ到AWQ的演进之路
深入解析Transformer模型量化压缩技术全景，涵盖GPTQ、AWQ、SmoothQuant、FP8等主流方法的原理、实现与工程实践，从训练后量化到量化感知训练，全面解读LLM压缩部署的最佳方案。
KV Cache 与 PageAttention深度实战：大模型推理优化的两大基石
深入剖析大模型推理优化的两大核心基石——KV Cache键值缓存与PageAttention虚拟内存分页管理，从数学原理、显存分析、传统方案缺陷到vLLM的工程实现，全面拆解高性能推理系统的设计哲学。
LLM推理优化实战：从KV Cache到推测解码的性能飞跃
深入剖析LLM推理优化核心技术栈：KV Cache内存管理、推测解码加速原理、GPTQ/AWQ/W8A8量化部署、FlashAttention IO优化，以及vLLM/TensorRT-LLM/SGLang推理框架架构对比
vLLM 与 LLM 推理部署实战：从 PagedAttention 到生产级服务架构
深入解析 vLLM 框架核心原理，涵盖 PagedAttention 内存管理、Continuous Batching 调度、并行策略、量化技术和生产级部署架构，附实战调优案例与参数速查表。
LLM推理优化技术深度分析：KV Cache、量化与推测解码的工程实践
深度分析大语言模型推理优化三大核心技术：KV Cache缓存机制与Paged优化、GPTQ/AWQ等量化方案对比、推测解码算法原理与Medusa变体，涵盖生产环境部署最佳实践与前沿趋势。
大语言模型推理部署优化：从KV Cache到张量并行的工程实践
深入探讨LLM推理部署中的核心优化技术，包括KV Cache管理、张量并行、量化压缩和批处理策略
大语言模型推理部署实战：从KV Cache优化到分离式架构的深度解析
深入解析LLM推理部署核心技术，涵盖模型量化（GPTQ/AWQ）、vLLM PagedAttention、TensorRT-LLM与SGLang框架对比、生产级高并发架构设计、Prefill-Decode分离式推理等前沿方案，附性能基准数据与实战优化策略。
