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pi-mono 深度拆解：libGDX 作者的 4 万 Star AI Agent 全家桶，不到 1000 token 的 System Prompt 凭什么成为 OpenClaw 的引擎

pi-mono 深度拆解：libGDX 作者的 4 万 Star AI Agent 全家桶，不到 1000 token 的 System Prompt 凭什么成为 OpenClaw 的引擎
2026-07-28 05:13:25 +0800 CST view 140
深度拆解 libGDX 作者 badlogic 的 4 万 Star 项目 pi-mono：7 包 Monorepo 架构、pi-ai 统一 LLM 层、不到 1000 token 的极简 System Prompt 与学徒哲学，附自定义工具实战与 Claude Code/Codex 对比选型。
pi-mono AI Agent Coding Agent TypeScript LLM 开源 OpenClaw 开发者工具 vLLM 终端工具

Rolldown 1.0 深度实战：当 Vite 用 Rust 重写打包器，10–30 倍性能背后到底发生了什么？

Rolldown 1.0 深度实战：当 Vite 用 Rust 重写打包器，10–30 倍性能背后到底发生了什么？
2026-07-11 00:44:38 +0800 CST view 201
2026年6月 Rolldown 1.0 正式发布，作为 Vite 8 默认打包器比 Rollup 快 10-30 倍。本文从架构、代码、性能三维度深度拆解：双引擎原罪、OXC 并行解析、bitset 可达性 tree-shaking、智能分块，配可运行实战与迁移指南。
Rolldown Vite 8 Rust 前端工程化打包器构建工具 OXC Rollup 性能优化 Tree Shaking

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南
2026-07-05 18:13:38 +0800 CST view 414
深度解析SGLang高性能大模型推理框架：RadixAttention自动前缀缓存、零开销C++调度器、PD分离架构、多LoRA批处理、推测解码。含完整代码实战与vLLM/TensorRT-LLM对比。
SGLang RadixAttention LLM 推理引擎大模型 vLLM GPU 高并发 AI基础设施性能优化

SGLang 深度解析：RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」

SGLang 深度解析：RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
2026-06-30 11:16:18 +0800 CST view 283
深度解析 SGLang 大模型推理框架：RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术，对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型，提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang 大模型推理 RadixAttention 前缀缓存结构化输出推测解码 PD分离 vLLM TensorRT-LLM

SGLang 深度解析：RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南

SGLang 深度解析：RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
2026-06-30 11:17:15 +0800 CST view 330
深度解析 SGLang 大模型推理框架：RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术，对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型，提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang 大模型推理 RadixAttention 前缀缓存结构化输出推测解码 PD分离 vLLM TensorRT-LLM

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）
2026-07-18 13:17:37 +0800 CST view 163
深度拆解 vLLM 0.5 的 PagedAttention 核心原理、连续批处理架构、MoE 推理优化、分布式部署策略，以及 2026 年四大推理框架生产级性能横评。
vLLM PagedAttention LLM推理 ContinuousBatching MoE FusedMoE 量化分布式推理

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力
2026-05-17 10:21:56 +0800 CST view 621
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战
2026-05-17 10:22:13 +0800 CST view 620
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

万字深度解析 Andrej Karpathy Skills：当 AI 编程遇见行为约束——从 CLAUDE.md 四原则到生产级 AI 编码工作流的工程化实践（2026）

万字深度解析 Andrej Karpathy Skills：当 AI 编程遇见行为约束——从 CLAUDE.md 四原则到生产级 AI 编码工作流的工程化实践（2026）
2026-07-01 05:13:58 +0800 CST view 289
2026年Andrej Karpathy Skills在GitHub狂揽11.7万Star。深度解析CLAUDE.md四核心原则：先思考再编码、简洁性优先、精准修改、目标驱动执行，以及生产级AI编程工作流工程化实践。
Andrej Karpathy Skills CLAUDE.md AI编程 Vibe Coding LLM 行为约束 AI Agent Cursor

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）
2026-07-13 05:12:59 +0800 CST view 210
深度对比 vLLM 与 SGLang 两大 LLM 推理引擎：从 KV Cache、PagedAttention、RadixAttention、连续批处理、分块预填充、推测解码、P/D 分离到量化部署，配可直接运行的生产级代码与基准测试。
vLLM SGLang LLM推理大模型部署 PagedAttention RadixAttention

samber/cc-skills-golang：给 AI 编程助手的 Go 技能包，让 AI 写 Go 少一点玄学

samber/cc-skills-golang：给 AI 编程助手的 Go 技能包，让 AI 写 Go 少一点玄学
2026-06-13 08:23:38 +0800 CST view 412
cc-skills-golang是一组面向AI编程助手的Go技能包，将Go工程判断、编码约定、排查方法整理成指令文档，让Claude Code/Codex/Cursor等AI在写Go时按统一口径工作，With Skill准确率98% vs 56%。
cc-skills-golang Go Claude Code Codex Cursor AI编程代码规范 Agent Skill Code Review

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）
2026-07-02 08:42:52 +0800 CST view 303
深度解析 LMCache 开源项目：LLM 推理 KV 缓存管理层，涵盖架构设计、多级存储、Multiprocess 模式、非前缀复用、PD 拆分等核心技术，15+ 可运行代码示例。
LMCache LLM推理 KV缓存 vLLM SGLang AI推理优化 GPU优化分布式缓存

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）
2026-07-20 17:18:01 +0800 CST view 209
深度解析SGLang推理框架核心技术：RadixAttention基数树KV缓存、连续批处理与CPU-GPU调度重叠、约束解码结构化输出、CVE-2026-5760安全漏洞修复、生产部署实战，以及与vLLM的完整对比选型指南。
SGLang LLM RadixAttention PagedAttention 推理优化 Python 深度学习向量检索 Agent RAG vLLM CVE Rust 高性能计算

io_uring 深度解剖：Linux 异步 I/O 的性能王者，为何又被 Google 全线封禁——从 SQE/CQE 环形队列到零拷贝、SQPOLL 与安全攻防

io_uring 深度解剖：Linux 异步 I/O 的性能王者，为何又被 Google 全线封禁——从 SQE/CQE 环形队列到零拷贝、SQPOLL 与安全攻防
2026-07-26 04:13:40 +0800 CST view 125
深度拆解 Linux io_uring：SQ/CQ 环形队列内存模型、SQE/CQE 生命周期、liburing 文件读写与 echo 服务器实战、SQPOLL/注册缓冲区/链式操作/multishot/零拷贝发送进阶特性，并剖析为何性能炸裂却被 Google 在 ChromeOS/Android/GKE 全线封禁，附内核 6.6 安全加固与生产决策清单。
io_uring Linux内核异步IO 高性能 SQPOLL 零拷贝 epoll 网络编程系统编程安全

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南
2026-07-14 18:47:11 +0800 CST view 162
深度拆解 LMCache 项目：从 Transformer Attention 机制出发，详细讲解 KV Cache 原理、三层存储架构、生产部署实战、Docker Compose 配置、CacheGen 压缩算法、PD 分离、跨实例 KV Cache 共享，以及与 vLLM/SGLang 的集成，配完整代码示例与性能调优指南。实测 DeepSeek 多轮对话 3~5 倍 TTFT 改善。
LMCache KV Cache LLM推理 vLLM SGLang 推理优化 DeepSeek 分布式缓存

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST view 792
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案：如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速，超越 EAGLE-3 与 llama.cpp，附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理投机解码块扩散 DFlash 推理加速 Transformer优化 GPU CUDA SGLang vLLM

OpenWorker 深度解析：吴恩达的桌面 AI 智能体，从 aisuite 到生产级 Agent 架构的完整演进

OpenWorker 深度解析：吴恩达的桌面 AI 智能体，从 aisuite 到生产级 Agent 架构的完整演进
2026-07-26 12:13:55 +0800 CST view 239
深度解析吴恩达开源的桌面AI智能体OpenWorker：aisuite统一模型接口、Agent运行时架构、权限沙箱、记忆系统、任务规划、ReAct执行循环、工具系统、多模型策略、成本优化与实战应用。
OpenWorker AI Agent aisuite 桌面智能体吴恩达 Andrew Ng 多模型 Ollama 本地LLM Agent架构

Ollama Tool Calling × 本地 AI Agent：JSON Schema 协议 × 生产级多工具系统 × 安全防护实战

Ollama Tool Calling × 本地 AI Agent：JSON Schema 协议 × 生产级多工具系统 × 安全防护实战
2026-07-03 08:45:53 +0800 CST view 234
深度解析 Ollama v0.20 Tool Calling，从协议原理到生产级多工具 Agent 实战，含天气查询、数据库查询、Web搜索三大实战案例与安全防护策略。
Ollama AI Agent Tool Calling 本地大模型

【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）

【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）
2026-07-03 08:47:18 +0800 CST view 254
深度长文：Ollama v0.20 Tool Calling 从协议原理到生产级多工具 Agent 实战，含天气查询、数据库操作、Web搜索三大案例与安全防护策略（2026）。
Ollama AI Agent Tool Calling 本地大模型生产级

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型
2026-07-15 10:13:07 +0800 CST view 176
深度拆解 vLLM 核心架构：从 PagedAttention 分页内存管理、Continuous Batching 动态调度，到 Speculative Decoding、Prefix Caching 等高级特性，配完整代码示例与生产部署指南。
vLLM PagedAttention LLM推理深度学习 GPU优化 Continuous Batching

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST view 159
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术：从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署，包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析，不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding LLM推理加速推测解码 vLLM DSpark

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）
2026-07-09 09:17:24 +0800 CST view 394
深入剖析 2026 年大模型推理引擎核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、Chunked Prefill、RadixAttention 前缀缓存、投机解码与 AWQ/GPTQ/FP8 量化，结合 vLLM 与 SGLang 部署实战，把 GPU 利用率榨到极限的生产级完全指南。
LLM推理引擎 vLLM SGLang 推理优化量化部署投机解码 GPU利用率 KV Cache PagedAttention

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 118
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

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
2026-08-03 09:43:58 +0800 CST view 9
深度拆解vLLM V1引擎四大核心架构：PagedAttention V2融合块表与前缀树缓存、分离式推理Prefill/Decode架构、KV Connector标准化接口、LMCache三层KV Cache管理，附完整部署配置与性能基准测试
vLLM PagedAttention LMCache 分离式推理大模型推理 KV Cache 推理引擎 LLM Serving GPU优化开源

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