LLM推理优化与部署实战：从vLLM到TensorRT-LLM的生产级性能调优指南
从vLLM到TensorRT-LLM，深入讲解LLM推理优化的核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、投机解码、量化加速。包含Docker/K8s部署方案、性能基准对比与生产级监控配置。
人工智能
AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
TLA 形式化验证多 Agent 协作协议：从协议规范到工程实践
用TLA 对多Agent协作协议进行形式化验证的实战指南，涵盖MCP资源订阅协议的建模、TLC模型验证、CI/CD集成及Agent系统安全性质分析
构建一个有手有脑的 AI Agent：ReAct 推理循环、函数调用与多智能体编排实战
深入剖析生产级 AI Agent 的工程实现：ReAct 推理闭环、function calling 强类型工具契约、分层记忆与主管-Worker 多智能体编排，附可运行 Python 代码与上线四道保险。
Agent应用工程：从大语言模型能力到生产级智能应用的系统化构建
探讨Agent应用工程的方法论——如何将大语言模型能力转化为生产级智能应用，提出五层参考架构(交互层/编排层/能力层/知识层/保障层)、核心开发流程、性能优化实践、UX设计原则、企业级案例分析和能力成熟度模型。
Agent原生计算范式：从指令驱动到意图驱动的计算范式跃迁
深入讲解Agent原生计算范式：从冯·诺依曼指令驱动到Agent意图驱动的历史跃迁，LLM作为中央推理单元、上下文作为程序内存、工具调用作为系统接口、记忆作为存储层级的完整映射体系，以及Agent原生软件的设计原则与工程方法论。揭示AI时代计算范式的根本转变。
Agent工作流编排与状态机引擎工程实践
深入解析AI Agent工作流编排的核心架构模式，涵盖有限状态机、DAG有向无环图、事件驱动编排等关键技术，构建可靠的多步骤Agent协作系统
大模型知识编辑与持续学习2026：参数高效微调、知识注入与灾难性遗忘工程实践
深入解析2026年大模型知识编辑与持续学习技术全景，涵盖ROME/MEMIT/GPT-Modify等知识编辑方法、LoRA-MoE/PISSA等参数高效微调技术、灾难性遗忘多层防护策略，以及企业级知识管理系统的工程实践。
2026年RAG架构进化：从检索增强到知识图谱深度融合
深入分析2026年RAG架构从向量检索到知识图谱深度融合的演进路径，涵盖GraphRAG 2.0、多级检索路由、Agentic RAG等前沿趋势。
AI智能体开发与编排实战：从单Agent到多Agent协作系统的工程实践
从单Agent原型到多Agent协作系统的工程实践全指南：核心架构模式、Function Calling机制、记忆与状态管理、多Agent编排框架对比与生产级实战
AI Agent 混沌工程：构建具有故障注入和自愈协议的弹性自治系统
深入探讨AI Agent系统的混沌工程实践：从LLM推理退化、工具调用级联失败、多智能体协作死锁等特有故障模式出发，用Rust实现层次化故障注入框架和自愈协议，构建生产级弹性运行时
异构计算环境下的 AI Agent 任务调度：GPU/NPU/CPU 协同执行引擎
探讨AI Agent在异构计算环境中的任务调度策略，包括GPU/NPU/CPU协同执行引擎、统一内存管理、KV Cache优化及零拷贝技术等深度工程实践。
AI 模型量化技术深度实战：从 GPTQ 到 BitNet 的推理降本工程
2026年大模型推理成本已成为AI商业化落地的核心瓶颈。本文系统梳理从训练后量化（PTQ）到量化感知训练（QAT），再到1.58-bit BitNet的技术演进路径，结合工程实践剖析GPTQ、AWQ、SmoothQuant、GGUF等主流方案的原理差异与适用场景。
2026外滩大会：AI新经济范式已至，智能体经济如何让"交易"不再需要人类？
2026 Inclusion·外滩大会深度解读：AI从"会聊天"走向"会办事"，智能体经济重构商业交易逻辑，Gartner预测2028年90%的B2B采购将由AI智能体完成，MIT微型飞行机器人速度提升450%标志着Physical AI元年的到来。
多模态大模型视觉推理2026：从CLIP/GPT-4V到Gemini 2.5 Pro的空间认知与细粒度视觉理解突破
深入解析2026年多模态大模型在空间认知、细粒度视觉理解和因果推理方面的技术突破，涵盖CLIP/GPT-4V到Gemini 2.5 Pro/GPT-5 Vision的架构演进与产业应用。
