Prompt 工程实践：结构化输出、思维链与工具调用设计
Prompt 工程实践：结构化输出、思维链与工具调用设计——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
AI 工程
大模型的推理优化：PagedAttention、连续批处理与 KV Cache
大模型的推理优化：PagedAttention、连续批处理与 KV Cache——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
大模型推理的 KV Cache 管理：分页注意力、前缀复用与显存带宽优化
大模型推理的 KV Cache 管理：分页注意力、前缀复用与显存带宽优化——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
大模型的 SFT 数据工程：数据清洗、去重与质量评估
大模型的 SFT 数据工程：数据清洗、去重与质量评估——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
大模型的训练加速：混合精度、梯度累积与分布式训练
大模型的训练加速：混合精度、梯度累积与分布式训练——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
AI Agent 架构：规划、记忆、工具调用与多智能体协作
AI Agent 架构：规划、记忆、工具调用与多智能体协作——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
大模型的量化技术：GPTQ、AWQ 与 GGUF 格式的工程实践
大模型的量化技术：GPTQ、AWQ 与 GGUF 格式的工程实践——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
大模型的上下文窗口扩展：位置编码外推、稀疏注意力与 Ring Attention
大模型的上下文窗口扩展：位置编码外推、稀疏注意力与 Ring Attention——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
LLM 部署架构：vLLM、TGI 与 Triton 的对比选型
LLM 部署架构：vLLM、TGI 与 Triton 的对比选型——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
向量检索工程：HNSW 参数调优、量化索引与混合检索
向量检索工程：HNSW 参数调优、量化索引与混合检索——从底层原理到生产落地的工程化思考，包含完整代码示例与性能数据。
