解锁长上下文：大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景
从生产级部署的深度视角，拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈：位置编码外推（PI/NTK/YaRN）、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。
大模型
大模型语料去重工程实战：从 MinHash-LSH 的概率曲线到 10TB 语料流水线
拆解预训练语料去重的三层漏斗：归一化精确去重、MinHash-LSH 近重复召回、embedding 语义兜底。从 MinHash 的无偏估计性质与 1-(1-s^r)^b 分带概率曲线出发，给出签名、分桶、候选复核与连通分量的可运行代码，并总结倾斜桶、阈值拍脑袋、去重后分布偏斜等生产级坑点与验收清单。
大模型蒸馏与小型化深度工程实战：从 Logit、中间特征对齐到合成数据流水线的生产级全解
拆解大模型蒸馏的四类知识表示（Logit/特征/关系/偏好）、温度与梯度 T^2 刻度的真实数学、中间层维度不匹配的投影对齐与关系蒸馏、在线自蒸馏的算力权衡，以及决定蒸馏上限的合成数据流水线：种子分层、拒绝采样验证器、MinHash 去重、难度课程化与评测去污染，附 PyTorch 可运行代码与生产陷阱清单。
2026年LLM推理优化技术全解析：从KV Cache革新到推测解码量产
深度解析2026年LLM推理优化技术全景：KV Cache革新、推测解码量产、混合精度推理突破与端侧推理进展。
分布式大模型训练 Checkpoint 工程——TB 级状态的高效保存、恢复与容错存储系统设计
深入剖析分布式大模型训练中 Checkpoint 系统的工程实现——从分片保存、异步重叠、分层存储到恢复精度验证，覆盖万亿参数模型 TB 级状态的高效保存与恢复全流程。
分布式训练并行策略体系：ZeRO / FSDP / 3D Parallelism / Pipeline Bubble 优化实战
大模型分布式训练并行策略深度实战——从ZeRO三阶段显存优化到FSDP工程实现，从张量并行与流水线并行的拓扑映射到Bubble消除策略（1F1B/Interleaved/ZBV），附生产级配置模板。
当大模型开始训练自己的下一代：2026云栖大会揭示RSI递归式自我改进革命
2026云栖大会揭示大模型自我进化革命：Qwen3.8-Max在人类零参与下完成33轮RSI迭代、推理框架自主优化提升96%、芯片物理设计面积缩减42%；阿里计划训练5-10T参数Qwen4/5；Agentic AI与RSI形成正反馈循环，AI研发从人工调参转向自主进化
从零微调你的第一个大语言模型：LoRA 与 QLoRA 在消费级显卡上的完整实践指南
从 LoRA 的低秩分解数学原理到 QLoRA 的 4-bit 量化技术，手把手教你用 RTX 3060/4060 微调 7B 大模型。包含完整 Python 代码、显存优化技巧与生产级 vLLM 部署方案。
FP8 混合精度训练工程实践：从 H100 到大模型训练的范式跃迁
深入解析 FP8 混合精度训练的硬件原理与生产实践，覆盖 E4M3/E5M2 格式设计、Loss Scaling 策略、Transformer Engine 实战、分布式训练协同优化，以及 Blackwell 未来展望。
万亿参数大模型推理系统架构：从显存墙到多节点部署的实战工程
深入剖析万亿参数大模型推理的系统化工程架构，涵盖TP/PP/EP/DP四维并行策略组合、KV Cache三级存储/H2O淘汰策略、MXFP4/FP8量化协同、vLLM多节点部署实战（含docker-compose配置）、PD分离架构与Ray调度层调优、关键监控指标与自适应batch调度，以及HBM4-PIM/光学互连/联邦推理等前沿方向展望。
