多模态 AI 推理的服务化架构：视觉-语言模型的批处理与调度优化
深入剖析多模态AI推理服务化的核心架构设计，涵盖异构批处理策略、Vision Encoder调度、KV Cache分层管理、动态分辨率分配等关键工程实践，含Python/Rust代码示例。
Vision Transformer
Vision Language Model 多模态推理引擎：动态分辨率、图像 Tile 分级调度与跨模态注意力融合深度工程实践
系统拆解 Vision Language Model 推理引擎的核心工程挑战：动态分辨率图像编码、图像 Tile 分级批处理、跨模态注意力融合零拷贝实现、视觉与语言 KV Cache 分层管理、多模态投机解码可行性边界。基于 Llava/Qwen2-VL/InternVL3 在 A100/H100 实测数据，含完整 Rust 与 Python 代码。
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。
