Milvus 2.6.6 更新：地理/时间类型与过滤优化
概述 Milvus 2.6.6 的新增能力与性能改进，包含地理与时间类型、Boost 排序、JSON 路径索引与多项过滤优化，指导复杂过滤与检索实践。
优化
MediaSource Extensions（MSE）流媒体播放优化：缓冲管理、码率自适应与指标验证
使用 MediaSource Extensions 构建浏览器端流媒体播放，覆盖 SourceBuffer 管理、分片追加与码率自适应策略，提供可验证的启动时延与重缓冲指标
"Long Tasks API：主线程阻塞监测与优化"
"介绍 Long Tasks 的阻塞检测与采集，用 PerformanceObserver 识别长任务来源，结合切片/并行与调度策略降低交互延迟与阻塞时间。"
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
"LCP 深入解析：Largest Contentful Paint 的定位与优化"
"系统解析 LCP 的定义、形成机制与定位方法，结合 RUM/CrUX 与 DevTools 子阶段拆解，给出四大类优化路径与验证参考。"
Largest Contentful Paint（LCP）：测量与优化路径
使用 PerformanceObserver 采集 LCP 并围绕服务器与前端的关键路径进行优化，涵盖资源提示、优先级与渲染阻塞治理。
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）一、供给与约束Provisioner：按区域/实例家族/容量限制定义供给策略。亲和与污点：隔离工作负载，保障关键服务。二、实例与成本预留与可抢占：核心服务用预留，波动任务用可抢占。实例选择：按 CPU/内存/网络特性匹配负载。三、伸缩与回收伸缩信
IntersectionObserver 与虚拟列表性能优化：可见性检测、回收与占位策略
使用 IntersectionObserver 构建高效虚拟列表，实施可见性检测、项回收与占位策略，显著降低渲染与内存开销，并提供可验证的滚动与帧率指标
Interaction to Next Paint（INP）：交互响应指标与优化
采集并优化 INP（交互到下一次绘制），通过 PerformanceObserver 或 web-vitals 库监测交互延迟，结合长任务拆分与优先级调度降低响应时间。
