大模型推理优化实战：从KV Cache到推测解码的全栈加速方案
深入解析大模型推理加速技术栈：PagedAttention、推测解码、INT4量化与算子融合等全栈优化方案
深度学习
2026年最值得关注的5个深度学习应用场景
梳理2026年最值得关注的五大深度学习应用场景，涵盖内容创作、医疗诊断、交通出行、科学研究和软件工程
大语言模型的涌现能力：从规模到智能的跃迁
探索大语言模型涌现能力的本质：为何智能会在某个临界规模突然出现，以及这对AI未来发展的深远影响
深度学习优化算法深度实战：从SGD到AdamW的自适应学习率全景解析
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Transformer架构深度解析：从自注意力机制到大语言模型的演进之路
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LLM推理优化全栈实战：从PagedAttention到TensorRT-LLM
LLM推理优化全栈实战：PagedAttention显存管理、Continuous Batching调度、GPTQ/AWQ/FP8量化、投机采样、FlashAttention、张量/流水线并行、vLLM与TensorRT-LLM部署、生产架构设计
Mamba状态空间模型深度解析：挑战Transformer的下一代序列建模范式
深度解析Mamba架构的核心创新——选择性状态空间模型，对比Transformer的计算复杂度差异，涵盖S4到Mamba-2的技术演进、硬件感知算法设计、多模态扩展及Jamba混合架构等前沿进展。
深度解析Transformer架构：从自注意力机制到现代大模型的基石
全面解析Transformer神经网络架构的核心组件——Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、Positional Encoding、Layer Normalization，以及编码器-解码器结构的设计哲学。
语言如何从大脑中涌现：神经语言学与深度学习的交叉探索
从大脑Broca-Wernicke语言回路到大型语言模型的语义涌现，探索人类语言处理机制与AI语言学习的深刻平行性，涵盖fMRI语义映射、手势优先假说、语言组合性突破与脑机接口最新进展
