大语言模型
Cache Storage 实战：版本化与清理策略
总结 Cache/CacheStorage 的核心操作与版本化清理最佳实践，解释与 HTTPS、安全配额与浏览器清理行为的关系，并给出工程示例与参考。
2026年大语言模型微调与对齐实战：从SFT到RLHF再到DPO的工程化完整指南
2026年大语言模型微调与对齐完整实战指南：从SFT监督微调原理与数据构建、RLHF奖励模型训练与PPO优化、DPO直接偏好绕过奖励模型的技术推导，到LoRA/QLoRA参数高效微调、工程化部署与评估体系，全面覆盖LLM对齐技术栈的最新进展与生产实践。
Origin-Agent-Cluster：站点隔离与进程安全
---title: Origin-Agent-Cluster：站点隔离与进程安全keywords: - Origin-Agent-Cluster - OAC - 站点隔离 - 进程模型 - 安全强化description: 使用 `Origin-Agent-Cluster: ?1` 将页面置于独立的 agent cluster，增强隔离与安全，减少跨文档共享造成的风险，并...
Agent治理与对齐工程：从意图对齐到生产级治理框架的系统化构建
系统讲解Agent治理与对齐工程：从LLM对齐技术(RLHF/DPO/Constitutional AI)到可执行行为约束(规则引擎/动态监控/工具治理)、可解释性架构(推理追踪/决策透明)、审计合规(行为/质量/影响/合规)、组织级治理架构(三道防线/生命周期治理)、对齐深层挑战(古德哈特定律/局限性)。
GPU Direct Storage：GPU 直接存储访问在 AI 推理数据管道中的工程实践
GDS让GPU显存直接与NVMe控制器建立DMA链路。深入剖析nvidia-fs驱动架构、cuFile API异步批量提交、GPU内存注册双缓冲策略，结合PyTorch容器化部署给出性能调优参数矩阵。
2026年大语言模型推理优化与生产部署：从KV Cache管理到vLLM高并发服务的完整工程指南
2026年大模型推理优化完整工程指南：从KV Cache管理、PagedAttention机制、模型量化压缩到vLLM/SGLang推理引擎实战，涵盖FlashAttention加速、连续批处理、分布式并行推理、投机解码等核心技术，助力构建高可用、低延迟的生产级推理服务。
MoE 专家并行深潜：从 All-to-All 通信瓶颈到 DeepEP 的工程突围
从 MoE 层的两次 All-to-All 出发量化分析专家并行的通信瓶颈，解析路由负载均衡、capacity 截断、EP 与 TP 的适用性差异，以及 DeepEP 的双域 buffer、纯 RDMA 低延迟 kernel 与通信计算重叠设计，并给出生产环境落地 checklist。
解锁长上下文：大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景
从生产级部署的深度视角，拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈：位置编码外推（PI/NTK/YaRN）、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。
AI Agent 上下文工程实战：从上下文腐烂到 Compaction、Offloading 与多智能体隔离
深入剖析 AI Agent 长时运行中的上下文腐烂问题：四种失败模式、上下文预算建模，以及 Write/Select/Compress/Isolate/Cache/Forget 六大策略，附上下文管理器、两阶段压缩、子智能体隔离与前缀缓存布局的完整 Python 实现。
从SGLang RadixAttention到KV Cache复用革命：LLM推理服务的前缀感知调度与缓存池化架构
深度解析SGLang RadixAttention如何通过Radix Tree数据结构实现跨请求的KV Cache前缀复用，涵盖底层实现、调度策略、分布式部署及LMCache/Mooncake等下一代架构
Linux 内核 VFIO 深度实战：从 IOMMU 隔离到 GPU 直通与生产级虚拟化架构
从IOMMU硬件架构到VFIO三层抽象，完整解析Linux内核VFIO设备直通框架：涵盖GPU直通、NVMe直通、SR-IOV、中断虚拟化、DMA映射与生产级部署策略
2026年技术变革前瞻：从AI原生应用到量子-经典混合计算的商业化元年
2026年前沿技术变革全景：AI原生应用范式普及、量子-经典混合计算商业化、边缘智能成熟与隐私计算革命
Agent技能学习与自适应进化：从静态工具调用到动态能力扩展，让智能体在运行中持续成长
2026年AI Agent技能工程实践全景：从工具使用的声明式编排到技能的自主习得与组合，深度解析Function Calling的进阶形态、Skill Progressive Self-Play、能力图谱构建、在线技能市场机制，以及技能学习与安全边界的协同设计。
