反向传播算法深度实战：从链式法则到现代深度学习引擎
从微积分链式法则出发，详解反向传播算法的数学原理与工程实现，涵盖PyTorch autograd引擎、梯度消失/爆炸解决方案、混合精度训练、Feedback Alignment与Z-Prop等现代变体，附完整NumPy实现。
深度学习
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景：从量化压缩到大模型部署实战
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景，涵盖MXFP4量化、FlashAttention-4、MoE加速、SGLang、Specular Decoding等最新技术进展
PyTorch 2 torch.compile 深度工程实战：Dynamo 追踪与 Inductor 后端优化全链路剖析
本文从编译器工程视角，完整拆解 Dynamo 的前端追踪机制、Graph Capture 中的 Graph Break 处理策略、以及 Inductor 后端的 lowering 与 Triton kernel 生成路径，结合生产环境性能调优实战，帮助工程师理解编译管线的每一层细节。
异构推理引擎的统一调度：在单一服务中同时运行 Transformer、SSM 与 MoE 模型的工程实践
深入拆解异构推理统一调度的核心挑战：在单一服务中同时部署和管理 Transformer、Mamba/RWKV 等 SSM 模型、MoE 模型。涵盖计算特性分析、Rust异步调度器实现、GPU显存统一管理及生产级性能基准。
WebNN：跨浏览器标准化神经网络推理的工程实践
深入解析 W3N Web NN 标准化浏览器推理 API 的架构设计、算子支持现状、与 WebGPU 的融合策略，以及生产环境中的性能优化与降级方案。
时序预测的深度模型架构演进：从 Transformer 到 PatchTST 的工业级工程实践
深度学习时序预测架构从Transformer到PatchTST的演进全解析：剖析Informer的ProbSparse注意力、PatchTST的补丁化革新、iTransformer的变量翻转范式，结合生产级代码示例与多维度选型对比，构建完整的工程实践框架。
RWKV-6：当 RNN 学会遗忘——线性注意力与 WKV 核的工程实现
从指数衰减到CUDA kernel，详解如何用 O(1) 内存完成百万 token 的生成式推理。深入RWKV-6的WKV递推机制、通道独立衰减的RNN改造、量化部署与工业级陷阱。
图神经网络推理引擎的工程本质：消息传递、稀疏采样与生产部署
深入剖析图神经网络推理引擎的工程挑战：从CSR/COO图存储、Layer-wise邻居采样、稀疏内核优化到DGL/PyG/GraphStorm选型，覆盖GCN/GAT/GraphSAGE内核差异、GPU SpMM优化、端到端推理服务部署及五条生产戒律。
光子计算与硅光芯片架构深度解析：从光子神经网络到片上光互连的系统设计
深度解析光子计算与硅光芯片架构：从MZI矩阵运算单元到光子神经网络设计，涵盖Reck/Clements分解、Envise系统、相变材料非线性、COUPE先进封装技术
昇腾NPU融入PyTorch官方生态：中国AI硬件的开源突围之路
华为昇腾NPU作为首个中国硬件进入PyTorch官方支持，CI/CD达到L3标准。从vLLM Ascend长序列优化到ACAGEMMs算子自动生成，详解中国AI硬件如何借助开源打破CUDA生态垄断。
WebGPU 计算着色器深度实战：浏览器端 GPGPU 通用计算与深度学习推理
全面解析 WebGPU Compute Shader 编程模型：WGSL 着色器语言、Compute Pipeline 架构、Workgroup 内存优化、主机-设备数据交互实战。涵盖大规模矩阵乘法的 Tiling 优化、并行归约（Parallel Reduction）、2D 卷积GPU加速，以及与 CUDA/SYCL 的性能对比分析。
WebGPU Compute Shader 深度实战：从 WGSL 并行算法到浏览器内 CNN 推理引擎
深度解析 WebGPU Compute Shader GPGPU 编程：从 WGSL 语言基础、分块矩阵乘法、并行归约、Blelloch 前缀和到 2D 卷积与算子融合，搭建基于 VGG19 的浏览器内实时风格迁移系统。含 2026 年主流硬件性能实测与 CUDA 生态对比。
神经形态计算芯片——脉冲神经网络、忆阻器交叉阵列与端侧能效优化的2026产业化突破
2026年神经形态计算产业化突破：SNN训练算法与事件相机融合、忆阻器交叉阵列混合集成、Intel Loihi 3/BrainChip Akida端侧能效优化实践
Rust 实现深度学习推理引擎：从计算图到异构硬件加速
从零构建Rust深度学习推理引擎：张量抽象、计算图拓扑排序、算子融合优化、内存Arena规划、CUDA/Metal多后端调度，以及Flash Attention与PagedAttention的工程实践。
从零构建自动微分引擎：对偶数、计算图与反向传播的 Rust 深度实战
从零实现一个完整的自动微分引擎，深入理解对偶数、计算图构建、反向模式微分以及高阶导数的实现原理，用 Rust 实战演示 XOR 网络训练。
