AI应用后端工程化生产实践(第4部分：AI系统性能优化与缓存策略)
深度解析AI应用后端性能优化与缓存策略全栈架构，从模型推理优化到语义缓存体系设计，再到边缘-中心协同的多级缓存架构，为AI系统提供毫秒级响应和成本优化的工程实践方案。
模型推理
io_uring 零拷贝模型权重热加载：持续推理服务的深度工程实践
深入剖析 io_uring 在 LLM 推理服务中的零拷贝模型权重加载技术栈，涵盖 Registered Buffers、Splice、分层滚动热更新架构及生产落地实践。
AI应用后端工程化生产实践(第2部分：模型服务集群架构与推理路由的工程落地)
系统拆解AI应用后端工程化实践第二篇章：从单模型API调用到工业级推理服务平台的演进，覆盖推理服务部署形态、自建推理集群、智能推理网关设计、多模型协同架构、自动伸缩策略、生产级可观测性、成本控制方法论
AI基础设施开源2026：大模型训练与推理的完整工具链全景
全景式盘点2026年AI基础设施领域的开源项目生态，涵盖模型训练框架、推理加速引擎、数据管道和LLMOps平台的技术演进与选型指南。
