LLM Inference 编译器图优化全栈实战：从算子融合到自动调优的深度工程解析
深入剖析 LLM 推理引擎的图优化技术栈：算子融合策略与实现、从 AITemplate 到 FlagGems 的算子库演进、Meta Schedule 自动调优机制、以及基于 Triton 的算子手写优化。通过完整 Transformer 层融合优化实战案例，揭示从计算图到高性能 CUDA kernel 的全链路工程方法论。
人工智能
LLM Tokenizer 深度工程实战：从 BPE 合并算法、预分词正则到压缩率与多语言词表设计的生产级全解
拆解 LLM 分词器的工程内核：BPE 合并的增量训练实现、GPT-2 预分词正则的设计动机（数字为何三位一组）、字节级回退的边界处理、tiktoken 风格并行预分词与块边界一致性、压缩率与生育率的量化评估方法，附多语言词表设计与生产坑位清单。
AI Agent 记忆系统架构：为自主智能体构建长期记忆
深入解析 AI Agent 记忆系统架构：从工作记忆的 Context Window 管理，到情景记忆的事件日志与级联压缩，再到语义记忆的混合检索与知识图谱，以及程序性记忆的技能提炼。覆盖 Memory Consolidation、多 Agent 共享记忆、隐私合规与成本控制等工程实践。
MoE 推理架构深度实战：从 Expert Parallelism 到 DeepSeek-V3 的工程落地
深入解析 Mixture of Experts（MoE）推理架构的工程实现，涵盖 Expert 路由机制、分层 All-to-All 通信优化、Prefill/Decode 阶段调度策略、Expert Cache 管理，以及 DeepSeek-V3 级别模型的部署实战。
