大模型安全实战2026：AI红队对抗、Prompt安全框架与模型供应链保护
2026年大模型安全实战全指南：涵盖提示注入/越狱/数据投毒/模型窃取等AI攻击面，Garak/PAIR自动化红队技术，Llama Guard防御体系，模型供应链安全与MLOps治理。
大语言模型
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。
渐进式模型热更新：基于 CUDA IPC 与权重原子交换的 LLM 零停机部署工程实践
探讨如何利用 CUDA IPC 显存共享和双缓冲原子交换实现 LLM 推理服务的零停机模型更新。包含 C++ RAII 封装、VersionedTensor 引用计数、多 GPU 零拷贝同步等实现细节，以及基于 vLLM 的改造实践和自动回滚机制。
Elastic Quarantines: Engineering Rowhammer Mitigation for AI Training Clusters with ECC and TRR
从DRAM物理特性出发，深入分析Rowhammer攻击对AI训练集群的威胁，以及工程层面如何通过ECC、TRR、pTRR、DDR5新特性和操作系统级缓解措施构建纵深防御。
Agent推理规划工程实战：从思维链到自主认知架构的系统化构建
系统讲解Agent推理规划工程的全栈方法论：从CoT到ToT/GoT的推理范式演进、ReAct/Plan-then-Execute/LATs等规划架构对比、元认知/执行认知/社会认知三层认知模型、搜索增强推理的工程实现、以深层信息检索Agent为例的三层路由Tier架构实战落地。
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。
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。
2026年AI办公效率革命：从提示词工程师到个人智能体管理员的进阶手册
2026年AI办公效率革命完整手册：个人AI团队搭建、高级提示词工程、自动化工作流设计与知识管理2.0
OpenAI攻克纳维-斯托克斯：AI破解数学世纪难题背后的荣耀、争议与人类科研的十字路口
2026年9月深度分析：OpenAI宣布用约1万个AI智能体在短短88小时内解决了困扰数学界90余年的纳维-斯托克斯存在性与光滑性问题，引发数学界震动与署名权、研究成果归属的激烈争议。陶哲轩警告"好问题正在成为稀缺资源"，克雷数学研究所正式声明该问题"似乎已获解决"。从一场关于AI是否能够真正做科学的哲学辩论，到奥尔特曼亲自登上联合国安理会汇报AI安全治理，这场风波折射出人工智能正在根本上重塑人类知识生产的边界与规则。
Agentic AI评估工程：衡量多智能体协作效能与涌现能力，构建智能时代的度量衡体系
2026年AI Agent评估工程实践全景：从LLM评测到Agent评估的范式转变，组件级→系统级→涌现层三级评估体系，4A涌现度量框架（Additionality/Adaptability/Autonomy/Alignment），CI/CD评估流水线设计，影子评估工程化，评估反模式识别，以及Agent评估标准化与伦理问题。
Agent测试工程：从单元验证到系统级评估的方法体系
Agent工程实践系列第十二篇：构建Agent测试四层金字塔——单元验证（prompt模板、工具调用签名、单步推理）、行为测试（场景驱动、边界探测、鲁棒性）、集成测试（E2E流水线、多轮一致性、外部依赖）、系统评估（LLM-as-Judge、对抗测试、回归测试床），覆盖Agent特有的四大失效模式（幻觉级联、工具调用漂移、上下文泄露、对抗性解译），提供可落地的CI流水线和质量指标仪表盘设计。
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）。
AI Agent运行时架构：从Function Calling到多层级ReAct的工程实践
深入解析AI Agent运行时工程架构，从单循环ReAct到多Agent协作的完整工程化路径，涵盖工具注册体系、上下文窗口管理、层级化推理、可靠性工程等核心议题。
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。
