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
LLM
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。
大语言模型推理优化全栈实战：从KV Cache到投机解码的深度剖析
深入剖析大语言模型推理优化从KV Cache内存管理到投机解码的全栈技术，涵盖PagedAttention、Flash Attention、GPTQ/AWQ量化、Continuous Batching等核心机制的原理与工程实践。
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。
AI Agent开发实战：从原型到生产部署的完整指南
深入探讨AI Agent架构设计、工具编排、记忆管理、安全边界与生产部署的实战指南，涵盖规划器、工具层、记忆系统、执行引擎四大核心模块，以及注入攻击防御、延迟优化、可观测性等工程实践。
大模型微调实战：从LoRA到QLoRA的高效参数微调技术
深入讲解大模型高效参数微调技术，涵盖LoRA、QLoRA、数据准备和训练工具链
AI编程工具：重塑软件开发的工业革命
深度解析AI编程工具如何重塑软件开发：从Copilot到Agent，Cursor百亿估值背后的逻辑，以及对开发流程和中国市场的深远影响
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
分组查询注意力（GQA）与多查询注意力（MQA）深度实战：从 KV 缓存瓶颈、头维度折叠到推理吞吐与显存占用的工程全解
> 自回归大模型推理的真实瓶颈，往往不在算力而在**显存带宽与 KV 缓存占用**。当模型层数、上下文长度、并发数同时放大，多头注意力（MHA）为每个查询头都保留一份独立的 Key/Value，KV 缓存体积随头数线性膨胀，最终把解码速度牢牢钉在 HBM 带宽上限上。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）与多查询注意力（Multi-Query Attention…
AI Agent 架构设计深度解析：从 ReAct 到多智能体协作的演进之路
深度解析AI Agent架构设计，涵盖ReAct框架、记忆管理系统、工具调用机制、多智能体协作模式、关键挑战与未来演进方向，为构建生产级Agent系统提供完整技术路线图。
