边缘AI部署革命：在手机和IoT设备上运行大模型的工程实战
从云端到边缘：AI推理在手机和IoT设备上的部署革命，详解量化、投机解码与端侧框架选型
边缘AI
RISC-V开源指令集架构深度解析：从伯克利实验室到芯片民主化革命
本文深入解析RISC-V指令集架构的设计哲学、模块化扩展机制、全球生态格局和应用场景，探讨这场开源芯片运动从学术理想到产业现实的蜕变历程。
边缘智能新范式：TinyML 与边缘 AI 推理引擎的架构设计与工程实践
深入剖析边缘AI推理引擎的完整工程化路径：从TinyML基础概念到微控制器上的模型部署，涵盖INT8/FP16量化压缩、算子级优化、内存约束下的图编译策略、CMSIS-NN与Ethos-U NPU加速推理，并通过CIFAR-10分类器与关键词唤醒实战展示端到端推理流水线
WebAssembly边缘计算深度实战：从WASM运行时到毫秒级冷启动的生产级落地
边缘计算的核心诉求是在靠近数据源的网络边缘侧提供计算和存储能力，以降低延迟、减轻带宽压力、提升数据隐私性。然而，传统的容器化方案（如Docker）在边缘场景下面临着资源开销大、启动速度慢、安全性不足等挑战。WebAssembly（WASM）作为一种新的虚拟化技术，凭借其轻量、快速、安全、可移植的特性，正在边缘计算领域崭露头角。
eBPF 驱动的边缘 AI 推理全链路可观测性工程实践
探讨 eBPF 如何在边缘 AI 推理场景下实现零插桩、全量采样的全链路可观测性，涵盖 GPU 排队延迟追踪、系统调用剖析与上下文传播的工程实践。
边缘智能：AI 推理从云端下沉到设备端的技术革命
随着物联网设备的爆发和隐私保护需求的增长，AI 推理正在从云端走向边缘。本文深入分析边缘智能的关键技术路径与产业落地。
神经形态计算与类脑芯片2026：脉冲神经网络、忆阻器器件与边缘智能架构
深度分析2026年神经形态计算与类脑芯片技术全景，涵盖Intel Loihi 3/IBM NorthPole 2等最新处理器架构、脉冲神经网络第三代算法（代理梯度/SNN-Transformer）、忆阻器存内计算器件、传感-计算一体化设计，以及边缘智能场景的能效基准对比。
RISC-V架构AI芯片的崛起：从SiFive到平头哥玄铁，开源指令集如何重塑AI推理生态
深入分析RISC-V架构AI芯片的崛起，涵盖指令集扩展、主要产品对比、开源生态及对ARM的挑战。
边缘端大模型部署2026：模型压缩、量化与端侧推理框架的工程实践全景
系统梳理边缘端大模型部署的核心技术栈，涵盖模型压缩（剪枝、蒸馏、LoRA）、量化策略、端侧推理框架选型及工程化落地最佳实践。
