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 模型微调 2026年09月25日 0 点赞 0 评论 81 浏览
TensorRT-LLM 深度工程实践:从模型到生产级推理服务 深度剖析 TensorRT-LLM 架构设计哲学、编译-运行时协作模式、跨算子融合、请求调度、KV Cache 管理与并行策略优化,含与 vLLM 对比及生产级部署实践。 推理部署 2026年10月01日 0 点赞 0 评论 81 浏览
Multi-LoRA 多租户推理:共享基座模型驱动的微调服务架构革命 深入剖析Multi-LoRA推理引擎的系统架构、内存管理、内核融合与调度算法,基于vLLM/SGLang/TensorRT-LLM给出生产级实现方案和性能基准测试数据。 模型微调 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 81 浏览
2026年LLM推理优化技术全解析:从KV Cache革新到推测解码量产 深度解析2026年LLM推理优化技术全景:KV Cache革新、推测解码量产、混合精度推理突破与端侧推理进展。 推理部署 2026年09月23日 0 点赞 0 评论 82 浏览
LLM应用评估工程2026:从Red Teaming到持续监测的评测体系与落地实践 系统梳理2026年LLM应用评估工程的关键技术与从开发到生产的全流程评测体系 大语言模型 2026年09月23日 0 点赞 0 评论 82 浏览
多模态Agent架构演进——从ReAct到Plan-and-Execute,MCP协议与工具编排的2026工程实践 2026年多模态Agent技术深度解析:从ReAct到层级化反思架构的演进、MCP协议如何重塑工具集成生态、DAG动态编排与工具路由优化 多模态大模型 2026年09月24日 0 点赞 0 评论 82 浏览
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。 推理部署 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 82 浏览
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。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 82 浏览
多Agent协作系统深度实战:2026年CrewAI、AutoGen、LangGraph架构对比与工程落地 2026年多Agent协作框架深度对比:CrewAI、LangGraph、AutoGen架构差异解析,附选型决策矩阵与生产级落地的五大工程实践。 大语言模型 2026年09月21日 0 点赞 0 评论 83 浏览
2026年多模态推理突破:视觉语言模型从感知到认知的演进之路 深入分析2026年多模态大语言模型从感知到认知的技术突破,涵盖统一推理架构、思维链可视化和长视频推理等前沿方向。 多模态大模型 2026年09月23日 0 点赞 0 评论 83 浏览
AI Agent框架生态2026:ABDS设计系统在AIOps中的工程落地 解读2026年ABDS(AI Agent设计系统)在AIOps领域的工程实践,对比LangChain/AutoGen/Google ADK框架特性。 大语言模型 2026年09月24日 0 点赞 0 评论 83 浏览
2026年AI Agent协议战争:MCP、A2A与智能体互联网的诞生 当AI Agent从单体工具进化为分布式智能网络时,通信协议成为新的战略制高点。Anthropic的MCP与Google的A2A正展开一场关于"智能体如何对话"的标准之争,这不仅是技术路线的分歧,更将决定未来十年AI生态的权力格局。 大语言模型 2026年09月25日 0 点赞 0 评论 83 浏览
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 2026年09月30日 0 点赞 0 评论 83 浏览
LLM 流式推理的自适应调度引擎:背压传播、批处理优化与过载保护 在 LLM 推理服务中,Streaming(流式)输出带来了极致的用户体验,但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统,涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 83 浏览
用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡 深度实战:用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层,揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 83 浏览