LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
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OpenTelemetry 远端采样与导出策略（Tail Sampling、Batch 与验证）
使用OpenTelemetry Collector配置尾部采样与批量导出，按错误与服务维度优先保留关键链路，并提供端到端采样率与延迟验证方法。
