从卷积神经网络到视觉Transformer：图像识别架构的范式转移与工程实战
系统梳理从卷积神经网络到Vision Transformer的架构演进：深入剖析CNN的归纳偏置与局限、ViT的核心原理与训练策略、Swin Transformer的工程革新，以及CNN与ViT在实际业务中的选型指南与推理优化技巧。
深度学习
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景：从量化压缩到大模型部署实战
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景，涵盖MXFP4量化、FlashAttention-4、MoE加速、SGLang、Specular Decoding等最新技术进展
反向传播算法深度实战：从链式法则到现代深度学习引擎
从微积分链式法则出发，详解反向传播算法的数学原理与工程实现，涵盖PyTorch autograd引擎、梯度消失/爆炸解决方案、混合精度训练、Feedback Alignment与Z-Prop等现代变体，附完整NumPy实现。
GPU 并行计算深度实战：从 CUDA 核心编程到内存层次的全栈优化
从GPU硬件微架构出发系统梳理CUDA编程核心抽象、内存层次优化策略以及性能调优方法论，覆盖SIMT模型、合并访问、Bank Conflict、Register Tiling、Tensor Core编程、Roofline分析等主题。
AI推理优化实战：模型压缩与服务化部署全链路
深入研究AI模型推理优化技术，覆盖知识蒸馏、量化、剪枝、推理服务化和AI芯片加速等核心方向
解码生命的算法密码：当AI遇见精准医学，一场正在发生的医疗革命
AI与基因组学深度融合正在推动精准医学从理论走向大规模临床应用，从变异解读到影像解码，从多基因风险评分到实时药物响应预测，本文全景式解析这场医疗革命的底层技术与未来图景。
深度学习方法科学与认知科学指南：从理论到实践的完整框架
本文基于认知科学最新研究，系统梳理大脑学习机制，构建完整的深度学习方法框架。涵盖神经可塑性、记忆三阶段模型、认知负荷理论、测试效应、间隔重复、元认知调节、心流状态、睡眠与运动等核心主题，提供OASA学习循环和个人知识管理体系等实操工具。
数字时代的专注力管理：在信息洪流中重建深度思考的能力
探讨数字时代人类专注力下降的科学原因与应对策略，从认知神经科学和行为心理学角度剖析注意力经济的运作机制，并提供经过科学研究验证的实用方法帮助读者重建深度思考能力。
PyTorch 2 torch.compile 深度工程实战：Dynamo 追踪与 Inductor 后端优化全链路剖析
本文从编译器工程视角，完整拆解 Dynamo 的前端追踪机制、Graph Capture 中的 Graph Break 处理策略、以及 Inductor 后端的 lowering 与 Triton kernel 生成路径，结合生产环境性能调优实战，帮助工程师理解编译管线的每一层细节。
时序预测的深度模型架构演进：从 Transformer 到 PatchTST 的工业级工程实践
深度学习时序预测架构从Transformer到PatchTST的演进全解析：剖析Informer的ProbSparse注意力、PatchTST的补丁化革新、iTransformer的变量翻转范式，结合生产级代码示例与多维度选型对比，构建完整的工程实践框架。
