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Unsloth 深度拆解：当 LLM 微调学会「省显存」——2倍速+70%显存节省背后的 QLoRA 工程革命

Unsloth 深度拆解：当 LLM 微调学会「省显存」——2倍速+70%显存节省背后的 QLoRA 工程革命
2026-07-15 17:47:08 +0800 CST view 195
深度拆解Unsloth技术栈：QLoRA量化原理、4-bit NF4精度机制、Triton内核重写、8-bit Adam优化器、梯度检查点优化，以及从Notebook到Ollama/vLLM生产部署的完整工程路径，含完整代码实战
Unsloth LLM微调 QLoRA LoRA 4-bit量化深度学习模型训练

Unsloth实战：当QLoRA让27B模型在RTX 4090上跑起来——从Qwen3.5微调到Ollama部署的完整工程链

Unsloth实战：当QLoRA让27B模型在RTX 4090上跑起来——从Qwen3.5微调到Ollama部署的完整工程链
2026-07-15 17:48:36 +0800 CST view 177
深度拆解Unsloth技术栈：QLoRA量化原理、4-bit NF4精度机制、Triton内核重写、8-bit Adam优化器、梯度检查点优化，以及从Notebook到Ollama/vLLM生产部署的完整工程路径，含完整代码实战
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vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南

vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南
2026-07-27 03:44:38 +0800 CST view 142
从显存字节到 CUDA kernel 源码级拆解 vLLM：PagedAttention 分页显存管理、Continuous Batching 连续批处理调度、Prefix Caching 前缀缓存与量化/投机解码实战，附完整代码与生产调参踩坑清单。
vLLM PagedAttention 大模型推理 KV Cache 显存优化连续批处理量化 LLM Serving

当 Redis 之父遇上 DeepSeek V4 Flash：ds4.c 如何用 900 行代码重写本地大模型推理

当 Redis 之父遇上 DeepSeek V4 Flash：ds4.c 如何用 900 行代码重写本地大模型推理
2026-07-15 18:15:32 +0800 CST view 244
Redis创始人antirez开源ds4.c：用C语言+Metal GPU手写DeepSeek V4 Flash推理引擎，26 tok/s性能，2-bit MoE量化，KV缓存磁盘分层管理
ds4.c DeepSeek V4 Flash Metal推理 Redis之父 MoE量化 KV缓存分层

Kronos 深度解析：金融市场基础模型的崛起——从120亿K线数据中炼金的AI革命

Kronos 深度解析：金融市场基础模型的崛起——从120亿K线数据中炼金的AI革命
2026-04-17 15:45:39 +0800 CST view 905
Kronos是首个开源金融K线基础模型，在45个交易所120亿条数据上预训练，零样本价格预测RankIC提升93%。本文深入解析其Tokenizer架构、预训练范式，并提供代码实战指南。
Kronos 金融AI 基础模型时间序列 K线量化交易

LLM 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）

LLM 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）
2026-05-30 15:42:55 +0800 CST view 554
深度解析 LLM 推理优化的核心技术：PagedAttention 内存管理革命、投机解码加速策略、INT4/FP8 量化技术、MoE 架构优化，从架构原理到代码实战，让大模型推理成本下降 70%。
LLM 推理优化 vLLM PagedAttention 投机解码量化 MoE

ds4 深度解析：Redis 作者的最后一战？—— DwarfStar 4 本地推理引擎的技术革命

ds4 深度解析：Redis 作者的最后一战？—— DwarfStar 4 本地推理引擎的技术革命
2026-05-15 17:47:40 +0800 CST view 900
深入解析 antirez（Redis 作者）新开源项目 ds4：DwarfStar 4 本地推理引擎，专门为 DeepSeek V4 Flash 打造，支持 Metal/CUDA 后端，2-bit 量化可在 96GB 内存 MacBook 上运行 284B 参数模型。
AI推理本地部署 DeepSeek Redis Apple Silicon CUDA Metal MoE 量化

Qwen3.8-Max 深度拆解：2.4万亿参数的MoE巨兽如何重新定义大模型天花板——从稀疏混合专家到1M上下文的全栈架构哲学

Qwen3.8-Max 深度拆解：2.4万亿参数的MoE巨兽如何重新定义大模型天花板——从稀疏混合专家到1M上下文的全栈架构哲学
2026-08-03 17:14:27 +0800 CST view 116
深度拆解Qwen3.8-Max 2.4万亿参数MoE大模型架构：稀疏混合专家路由机制、混合注意力1M上下文、GQA KV Cache优化、量化部署实战、vLLM推理优化，附完整代码示例与性能基准分析
Qwen3.8 MoE 大模型阿里巴巴通义千问混合专家 1M上下文稀疏注意力量化部署 vLLM 开源

Ollama 本地大模型部署实战：从零到生产级应用的完全指南（2026）

Ollama 本地大模型部署实战：从零到生产级应用的完全指南（2026）
2026-06-10 01:20:57 +0800 CST view 644
2026年Ollama本地大模型部署完全指南：从架构原理、GGUF量化、ModelFile自定义、多语言集成(Python/JS/Go)、RAG实战到Docker/K8s生产部署，8500字深度长文。
Ollama 本地部署大模型 LLM 生产级 GGUF 量化

TensorRT-LLM 深度实战：从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命

TensorRT-LLM 深度实战：从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命
2026-05-22 06:19:51 +0800 CST view 705
深入解析TensorRT-LLM推理框架，从Paged KV Cache、连续批处理到INT4/INT8/FP8量化实战，覆盖Blackwell架构适配、Triton部署与K8s生产方案
TensorRT-LLM LLM推理量化 INT4 Blackwell GPU优化

当 C/C++ 遇上 Rust：llama.cpp 与 LiteBox 深度架构对比——2026 年本地 LLM 推理框架的心智模型之战

当 C/C++ 遇上 Rust：llama.cpp 与 LiteBox 深度架构对比——2026 年本地 LLM 推理框架的心智模型之战
2026-07-16 12:50:04 +0800 CST view 213
深度对比 llama.cpp 与 LiteBox 两大本地 LLM 推理框架：GGUF 格式设计、K-Quant 量化内核、KV cache 管理、多后端抽象、并发架构，配完整代码实战与性能实测数据。
llama.cpp LiteBox GGUF 量化 KV cache 本地LLM 推理框架 Rust C/C++ 模型压缩

小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越

小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越
2026-06-15 21:20:49 +0800 CST view 295
深入解析小米MiMo UltraSpeed如何通过SWA架构在通用GPU上突破1000 tokens/s推理速度，从O(n²)困境到极致跨越的完整技术指南。
SWA Sliding Window Attention LLM推理小米MiMo 推理优化 Transformer PagedAttention 量化推理端侧AI

2026 大模型推理优化：TensorRT-LLM v0.19 + Blackwell + 低比特量化实战手册

2026 大模型推理优化：TensorRT-LLM v0.19 + Blackwell + 低比特量化实战手册
2026-04-09 03:15:44 +0800 CST view 1063
2026年TensorRT-LLM v0.19全面解析：Skip Softmax稀疏注意力、Paged KV Cache显存管理、INT8/INT4低比特量化完整实战，Blackwell架构适配指南，70B模型单卡部署方案
TensorRT-LLM 低比特量化 Blackwell INT8 INT4 推理优化 NVIDIA

ZeroClaw 深度拆解：3.4MB 二进制、5MB 内存跑起完整 AI Agent，全 Rust「零开销哲学」如何把部署成本打下来 98%

ZeroClaw 深度拆解：3.4MB 二进制、5MB 内存跑起完整 AI Agent，全 Rust「零开销哲学」如何把部署成本打下来 98%
2026-07-28 01:43:22 +0800 CST view 151
深度拆解全 Rust 开源项目 ZeroClaw：3.4MB 单二进制、<5MB 内存、<10ms 启动的自主 AI 助手基础设施，Trait 驱动插件架构解析、性能数字拆解、树莓派实战部署与生产优化指南。
ZeroClaw Rust AI Agent 树莓派边缘计算自托管 OpenClaw 轻量化开源

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核
2026-04-28 10:55:20 +0800 CST view 748
深度剖析 DeepSeek 开源的 TileLang DSL 和 TileKernels GPU 内核库：从 GEMM 到 MoE，从 TVM 编译基础设施到生产级量化内核，揭示用 Python 写接近硬件极限性能 GPU 代码的秘密。
TileLang GPU内核 DeepSeek 高性能计算 CUDA GEMM MoE 量化 TVM 开源项目

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 01:17:28 +0800 CST view 741
llama.cpp 是端侧 LLM 推理的事实标准（180K+ Stars）。本文从源码架构、GGUF 格式、量化方法、跨平台后端、生产部署、性能优化到 DeepSeek V4 Flash 实战，全方位讲解本地 AI 推理。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理本地AI C/C++ Apple Silicon

Dolt 2.0 深度拆解：当 Git 决定「吞掉 SQL」——从 Prolly 树到向量版本控制，一个 17K Star 的数据库如何重新定义数据管理的终极范式

Dolt 2.0 深度拆解：当 Git 决定「吞掉 SQL」——从 Prolly 树到向量版本控制，一个 17K Star 的数据库如何重新定义数据管理的终极范式
2026-08-04 00:43:09 +0800 CST view 45
深度拆解Dolt 2.0版本控制型SQL数据库：Prolly树内容寻址架构、自动垃圾回收、归档压缩存储去重、向量版本控制、MySQL兼容协议，附完整代码示例与性能基准对比
Dolt Git 版本控制 SQL数据库 Prolly树向量数据库数据管理开源性能优化

MemPalace 深度解析：记忆宫殿架构如何让 AI Agent 告别"金鱼记忆"

MemPalace 深度解析：记忆宫殿架构如何让 AI Agent 告别"金鱼记忆"
2026-06-10 11:48:11 +0800 CST view 377
深度解析 MemPalace——54k Stars 的开源 AI Agent 记忆系统，用记忆宫殿架构实现 96.6% R@5 召回率，无需 API key 完全本地运行。
AI Agent MemPalace 记忆系统 MCP 向量检索 LongMemEval

sqlite-vec 深度拆解：用 60KB 二进制把向量搜索塞进 SQLite，这个「零依赖」方案凭什么成为 AI Agent 的记忆引擎

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2026-07-28 08:45:18 +0800 CST view 112
深度拆解 sqlite-vec：60KB 二进制、零依赖的 SQLite 向量搜索扩展，从架构原理、IVF/DiskANN 索引、性能 Benchmark 到完整的 RAG 记忆系统实战代码，解析为什么 OpenClaw、Hermes、claude-mem 都选择了它。
sqlite-vec 向量搜索 SQLite AI Agent RAG

Redis 8 深度实战：当 antirez 亲手写下 Vector Set，Redis 如何长成内存里的多模型数据库

Redis 8 深度实战：当 antirez 亲手写下 Vector Set，Redis 如何长成内存里的多模型数据库
2026-07-10 19:43:38 +0800 CST view 194
深度拆解 Redis 8 的多模型进化：Vector Set 向量检索、原生 JSON、Bloom/Cuckoo/CMS/Top-K/T-Digest 概率结构、TimeSeries 与统一查询引擎，配可运行代码与 RAG 语义缓存实战。
Redis 8 Vector Set 向量数据库 RedisJSON 概率数据结构 RAG

MySQL 9.x VECTOR 实战：开源版没有向量索引也没有 DISTANCE，手把手把 MySQL 改造成 RAG 向量库

MySQL 9.x VECTOR 实战：开源版没有向量索引也没有 DISTANCE，手把手把 MySQL 改造成 RAG 向量库
2026-07-23 05:14:15 +0800 CST view 142
扒开 MySQL 9.x VECTOR 类型的底：社区版没有向量索引也没有 DISTANCE 函数，手把手用 SQL 预过滤 + NumPy 把 MySQL 改造成可用的 RAG 向量库。
MySQL 9.x VECTOR 类型向量检索 RAG embedding MySQL 社区版

sqlite-vec 技术深度解析：60KB 零依赖向量搜索，OpenClaw/Hermes/claude-mem 的记忆引擎选型逻辑

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2026-07-28 08:45:41 +0800 CST view 121
深度拆解 sqlite-vec：60KB 二进制、零依赖的 SQLite 向量搜索扩展，从架构原理、IVF/DiskANN 索引、性能 Benchmark 到完整的 RAG 记忆系统实战代码，解析为什么 OpenClaw、Hermes、claude-mem 都选择了它。
sqlite-vec 向量搜索 SQLite AI Agent RAG

RAG-Anything 深度解析：19K Star 的多模态 RAG 终极解决方案，让 AI 真正读懂图文表公式

RAG-Anything 深度解析：19K Star 的多模态 RAG 终极解决方案，让 AI 真正读懂图文表公式
2026-04-28 21:16:14 +0800 CST view 796
深度解析 GitHub 19K Star 的 RAG-Anything 多模态 RAG 框架：All-in-One 架构设计、MinerU 文档解析、多模态知识图谱、向量-图谱融合检索，完整覆盖从原理到生产部署的技术细节。
RAG 多模态知识图谱 LightRAG MinerU AI 向量检索文档处理

PostgreSQL 18 深度解析:异步 I/O、向量搜索与数据库克隆如何重塑数据基础设施

PostgreSQL 18 深度解析:异步 I/O、向量搜索与数据库克隆如何重塑数据基础设施
2026-07-05 06:45:30 +0800 CST view 281
深度解析 PostgreSQL 18 的革命性特性:异步 I/O 子系统实现 3 倍性能提升、向量搜索集成内核、毫秒级数据库克隆技术,以及 UUIDv7 时间有序标识符。包含源码级原理分析、实战代码示例和性能基准测试。
PostgreSQL 数据库异步I/O 向量搜索数据库克隆

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