LLM推理优化技术深度分析：KV Cache、量化与推测解码的工程实践
深度分析大语言模型推理优化三大核心技术：KV Cache缓存机制与Paged优化、GPTQ/AWQ等量化方案对比、推测解码算法原理与Medusa变体，涵盖生产环境部署最佳实践与前沿趋势。
大语言模型
大语言模型推理部署优化：从KV Cache到张量并行的工程实践
深入探讨LLM推理部署中的核心优化技术，包括KV Cache管理、张量并行、量化压缩和批处理策略
大语言模型推理部署实战：从KV Cache优化到分离式架构的深度解析
深入解析LLM推理部署核心技术，涵盖模型量化（GPTQ/AWQ）、vLLM PagedAttention、TensorRT-LLM与SGLang框架对比、生产级高并发架构设计、Prefill-Decode分离式推理等前沿方案，附性能基准数据与实战优化策略。
大语言模型推理优化实战：从 KV Cache 推测解码到生产级部署
深入剖析大语言模型推理优化核心技术，涵盖KV Cache机制、PagedAttention内存管理、推测解码算法原理、模型量化策略（GPTQ/AWQ/FP8）及vLLM生产部署实践
LLM推理部署实战：vLLM与TGI深度对比与工程实践
深度对比vLLM与TGI两大LLM推理框架，涵盖PagedAttention内存管理、Continuous Batching、性能基准测试、Docker化部署、高可用架构设计与生产监控最佳实践。
大语言模型推理部署实战：从 vLLM 到量化加速与 KV Cache 优化
系统性解析LLM推理部署核心技术栈，涵盖vLLM的PagedAttention与Continuous Batching、TensorRT-LLM部署、GPTQ/AWQ/GGUF量化加速、KV Cache优化策略、投机解码及生产环境最佳实践
Prompt Engineering深度实战：从基础技巧到高级范式
本文深入探讨Prompt Engineering的核心技术与实战应用，从基础的零样本、少样本提示，到思维链（CoT）、ReAct、自洽性等高级范式，涵盖提示词注入防御与安全实践，帮助开发者掌握与LLM高效协作的关键技能。
大语言模型高效微调实战：从LoRA到QLoRA——参数高效微调技术全景解析
深度解析大语言模型高效微调技术：从LoRA的低秩适应理论到QLoRA的量化创新，全面覆盖AdaLoRA、DoRA、PiSSA等变体家族，以及LoRA Hub多适配器服务架构与企业级实战指南。
LLM推理部署实战：从模型优化到生产级服务
深入讲解大语言模型推理部署完整技术栈：模型量化、推理框架选型(PagedAttention/TensorRT-LLM)、KV Cache优化、动态批处理及生产级部署架构
Prompt Engineering 系统化工程实战：从链式推理到生产级部署
系统解构 Prompt Engineering 的核心解剖结构、链式推理（CoT/ToT/ReAct）、结构化输出与 Function Calling、元 Prompt 自优化、生产环境 Prompt 管理与 AB 测试、Prompt 注入攻防实战、缓存成本优化，附完整代码示例与最佳实践。
LLM 推理优化实战：从 KV Cache 到推测解码的全栈性能工程
系统解构LLM推理优化全栈技术体系：PagedAttention分页注意力、KV Cache量化与淘汰策略、连续批处理调度、推测解码原理与实践方案对比、量化部署工程指南、生产部署最佳实践与前沿趋势。
推荐系统深度实战：从协同过滤、召回排序到深度学习与多目标精排的工程全解
> 推荐系统是现代互联网最隐秘也最赚钱的 AI 应用：它不直接"生成"内容，却决定了用户看到的世界。从抖音的沉浸式 feed，到电商的"猜你喜欢"，再到广告的精准投放，背后都是一套精密的多阶段漏斗。本文从第一性原理拆解推荐系统的四阶段范式，给出协同过滤、向量召回、Wide&Deep / DeepFM 排序与重排的可落地实现，并附上一份可直接对照的生产陷阱清单。
多模态大模型：从视觉语言模型到跨模态生成的前沿探索
全面解析多模态大模型的技术前沿，涵盖视觉编码器、模型架构、图文推理和多模态生成
Prompt Engineering进阶：从Few-shot到思维链的系统方法论
系统梳理Prompt Engineering从入门到进阶的方法论，涵盖思维链CoT、RAG和工具调用
大模型推理部署：从vLLM到TensorRT-LLM的高性能服务化
深度解析大模型推理部署的核心技术，涵盖显存优化、推理引擎对比和性能指标体系
