LLM 驱动的自动漏洞挖掘：从 Fuzzing Harness 生成到崩溃分析的 Agent 系统
深入剖析LLM驱动的自动漏洞挖掘系统——从Fuzzing Harness自动生成、崩溃智能分析到自主变异Agent的工程实战，包含完整代码实现与生产部署经验。
LLM
LLM 推理服务生产化：从 POC 到高吞吐低延迟的系统工程实践
本文从 KV Cache 内存管理、Continuous Batching 调度、投机解码加速、模型量化策略四个维度，深入拆解 LLM 推理服务从实验室 Demo 走向千级 QPS 生产系统的工程实践。
DeepSeek-V3 Multi-head Latent Attention (MLA) 深度工程：低秩 KV Cache 压缩与分布式推理优化
深度解析 DeepSeek-V3 核心创新 MLA 机制：通过低秩联合压缩将 KV Cache 内存占用降低 320 倍，同时保持完整注意力表达能力。涵盖数学原理、CUDA kernel 融合实现、分布式推理优化以及与 MoE 的协同效应。
Rust + GPU 计算着色器：跨平台 AI 推理引擎的工程实践
深入探讨 Rust 配合 GPU 计算着色器（wgpu/WGSL）构建跨平台 AI 推理引擎的技术选型方案、显存管理策略、INT8量化矩阵乘 kernel 实现，以及生产部署中的六大常见陷阱与性能数据对比。
AI应用推理成本优化实战：七大工程支柱让推理成本降低90%
系统性讲解AI应用推理成本优化的七大工程支柱：多级缓存架构、智能模型路由、Token预算控制、离线预处理、请求合并批处理、智能降级、成本可观测性，帮助在保持用户体验前提下将AI推理成本降低60%-90%
2026年LLM上下文窗口革命：从百万Token到无限记忆的架构演进与工程实践
深度解析2026年LLM上下文窗口技术的架构演进：稀疏注意力2.0、线性注意力实用化等变革。
推测解码技术2026年行业落地：Speculative Decoding推理加速的工程实践
解析推测解码技术原理与2026年工程落地，对比vLLM/SGLang/TensorRT-LLM等框架实现，给出生产部署调优策略。
SGLang：结构化生成与 RadixAttention 推理引擎深度实战
深度剖析 SGLang 框架如何通过 RadixAttention 前缀缓存和压缩有限状态机（Compressed FSM）两大核心机制，在生产环境中实现 3-10 倍的结构化生成吞吐提升
Linux Kernel THP 与 HugeTLB 调优：LLM 推理场景中 TLB Miss 与内存足迹的深度优化
从 Linux 内核页表管理底层机制出发，深入剖析 Transparent Huge Pages 和显式 HugeTLB 在 LLM 推理中的实战调优方案，包含与 vLLM/SGLang 集成的完整配置、性能基准测试数据和部署最佳实践。
AI Agent工程实践（第39部分）：记忆系统设计与长期上下文管理——从Working Memory到四层架构模型
系统拆解AI Agent记忆系统的四层架构模型——感知缓冲区、工作记忆、情景记忆、语义记忆，涵盖Token预算下的压缩策略、向量检索工程实现、知识冲突消解、记忆污染防御、三级缓存优化等完整工程实践方案。
