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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 206
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

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）
2026-07-03 03:14:31 +0800 CST view 376
深度解析LMCache KV Cache管理层：从TTFT优化原理、GPU/CPU/Disk三级存储架构、跨引擎KV复用、分布式P2P共享，到与vLLM深度集成的生产级部署实战，含完整代码和性能调优指南。
LMCache LLM推理 KV Cache vLLM TTFT优化 GPU优化 AI推理加速分布式缓存

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 935
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

RAG-Anything 深度实战：港大开源全模态 RAG 框架，让知识库真正看懂图片、表格和公式

RAG-Anything 深度实战：港大开源全模态 RAG 框架，让知识库真正看懂图片、表格和公式
2026-04-25 00:31:11 +0800 CST view 852
深度解析港大开源RAG-Anything框架：从多模态文档解析到跨模态知识图谱构建，包含完整代码实战、自定义模态处理器开发、性能优化与生产部署指南
RAG 多模态知识图谱 HKUDS LightRAG MinerU VLM 文档理解

LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施

LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施
2026-06-27 12:44:29 +0800 CST view 395
2026年LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention、连续批处理、量化技术到生产级K8s部署，万字长文覆盖vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI四大框架架构原理与实测对比
LLM推理 vLLM PagedAttention SGLang 推理优化 TensorRT-LLM 生产部署 KV Cache 量化

KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进

KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进
2026-08-01 15:47:00 +0800 CST view 183
从第一性原理深度剖析 KV Cache 显存困境，系统拆解 PagedAttention 核心原理，对比 vLLM/TensorRT-LLM/SGLang 三大推理框架技术路线，涵盖 FP8/INT4 量化、前缀缓存、StreamingLLM 等 2026 年最新压缩技术，含完整代码示例与生产调优指南。
KV Cache PagedAttention vLLM TensorRT-LLM SGLang LLM推理 GPU优化显存优化量化深度学习

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 249
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 255
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

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）
2026-06-08 22:52:24 +0800 CST view 779
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
2026-06-08 22:53:03 +0800 CST view 491
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

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 512
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

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 621
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

Vera Rubin 深度实战：NVIDIA AI 工厂全栈平台——从七芯架构到 Agentic AI 推理的终极指南（2026）

Vera Rubin 深度实战：NVIDIA AI 工厂全栈平台——从七芯架构到 Agentic AI 推理的终极指南（2026）
2026-06-28 16:15:57 +0800 CST view 439
2026年NVIDIA Vera Rubin平台深度解析：从七芯协同架构到Agentic AI推理优化，含HBM4内存、NVLink 6、动态拓扑、Dynamo框架等核心技术的完整指南
NVIDIA Vera Rubin AI Agent HBM4 NVLink 6 GPU 推理优化 Agentic AI

FreeOcc 深度解析：机器人具身智能的「无监督觉醒」——首个无需训练的开放词汇三维占据预测系统

FreeOcc 深度解析：机器人具身智能的「无监督觉醒」——首个无需训练的开放词汇三维占据预测系统
2026-05-15 21:48:41 +0800 CST view 652
深度解析港科大开源FreeOcc：首个无需训练的开放词汇三维占据预测系统，无需3D标注即可实现语义占据地图构建，在RSS 2026发表
FreeOcc RSS2026 3D占据预测具身智能三维重建 3DGS SLAM VLM 开放词汇 Robotics

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58 +0800 CST view 773
深度解析分布式 LLM 推理架构，从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
LLM vLLM 分布式推理 Kubernetes Ray 推理引擎

vLLM 0.5 深度解析：PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战

vLLM 0.5 深度解析：PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
2026-07-04 18:15:46 +0800 CST view 455
深度解析 vLLM 0.5 的 PagedAttention 架构原理，涵盖 KV Cache 分页管理、MoE 优化、分布式推理、量化技术，并通过代码实战和性能对比，帮助开发者掌握生产级 LLM 推理最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 CUDA KV Cache 深度学习 AI基础设施 Python 生产部署性能优化

MiniMind-O 深度实战：从0训练0.1B全模态Omni模型——2026年极简大模型工程化完全指南

MiniMind-O 深度实战：从0训练0.1B全模态Omni模型——2026年极简大模型工程化完全指南
2026-05-24 16:30:13 +0800 CST view 783
MiniMind-O 以仅0.1B参数实现能听能说能看的全模态Omni能力，4张RTX 3090仅需4小时完成训练。本文深入剖析Thinker-Talker双路架构、编码器融合技术，并提供从数据处理到推理部署的完整工程化指南。
MiniMind-O 全模态模型 Omni模型大模型训练多模态AI 边缘计算

Models.dev：OpenCode团队开源3.6K Star的AI模型数据库

Models.dev：OpenCode团队开源3.6K Star的AI模型数据库
2026-05-07 07:11:58 +0800 CST view 851
OpenCode团队开源的AI模型数据库，3.6K Star，219+贡献者维护。标准化整合数十家主流AI模型的价格、能力、规格信息，提供JSON API，支持精确成本估算，TOML格式数据
AI模型模型对比成本计算 OpenCode开源 TOML JSON API 模型规格

自建大模型统一网关：多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战

自建大模型统一网关：多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战
2026-07-23 02:41:45 +0800 CST view 329
从协议碎片化病根讲起，拆解生产级 LLM 网关必须解决的六类工程问题，并用手写 Go 网关+Python 语义缓存跑通路由、熔断、重试与成本记账。
LLM Gateway 大模型网关多模型路由故障转移成本治理 LiteLLM OmniRoute

Kimi K2.6 开源深度测评：国产模型首次登顶全球代码榜首，开发者必须知道的那些事

Kimi K2.6 开源深度测评：国产模型首次登顶全球代码榜首，开发者必须知道的那些事
2026-04-28 15:51:45 +0800 CST view 1344
2026年4月20日月之暗面发布Kimi K2.6，在SWE-Bench Pro拿下58.6分首次超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6。本文从技术架构、代码实测、API集成、性能优化、工具链集成等维度进行深度测评。
AI大模型代码工具 Kimi 月之暗面开源模型 SWE-Bench 开发者工具代码审查

Google TimesFM 深度解析：14K Star 的时间序列基础模型如何用 200M 参数颠覆零样本预测

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2026-04-28 18:22:55 +0800 CST view 727
深度解析 Google TimesFM：200M 参数如何在 1000 亿时间点上预训练后实现零样本超越有监督模型，覆盖架构原理、代码实战、性能对比与生产部署完整指南。
AI大模型时间序列预测 Google TimesFM 零样本预测深度学习 GitHub开源预训练模型

MusaCoder 深度实战：当国产GPU遇见AI驱动的Kernel生成——从PyTorch到CUDA/MUSA原生算子的全栈训练完全指南（2026）

MusaCoder 深度实战：当国产GPU遇见AI驱动的Kernel生成——从PyTorch到CUDA/MUSA原生算子的全栈训练完全指南（2026）
2026-06-16 06:47:47 +0800 CST view 480
MusaCoder是首个基于国产GPU完成全链路训练的代码大模型，在KernelBench上超越Claude Opus 4.7。从三阶段数据合成、多样性RFT到执行反馈RL，深度解析全栈训练方法论。
MusaCoder GPU Kernel 摩尔线程国产GPU CUDA MUSA 大模型强化学习 KernelBench 代码大模型 AI Coding 深度学习

Kimi K3 深度拆解：当月之暗面决定「干掉所有开源对手」——2.8 万亿参数、百万上下文与三大 Infra 开源如何重新定义开源大模型的天花板

Kimi K3 深度拆解：当月之暗面决定「干掉所有开源对手」——2.8 万亿参数、百万上下文与三大 Infra 开源如何重新定义开源大模型的天花板
2026-08-04 05:42:36 +0800 CST view 318
深度拆解Kimi K3 2.8万亿参数MoE开源大模型：KDA混合线性注意力、Stable LatentMoE 896专家架构、百万Token上下文、三大Infra开源（MoonEP/FlashKDA/AgentEnv），附完整代码示例与性能基准对比
Kimi K3 月之暗面 MoE 大模型开源 2.8万亿参数 KDA注意力 FlashKDA MoonEP AgentEnv 开源模型

DeepSeek 专家模式深度解析：当低调更新成为AGI赛道的产品哲学宣言

DeepSeek 专家模式深度解析：当低调更新成为AGI赛道的产品哲学宣言
2026-04-09 10:23:56 +0800 CST view 904
2026年4月8日，DeepSeek悄然上线「专家模式」，无发布会无公告，却被业内视为V4发布前最有分量的产品预告。本文深度拆解双模式技术架构差异，实测数理推理、专业编程、创意写作三大场景，并解读这一低调更新背后的产品哲学与行业信号。
DeepSeek AI大模型 V4 专家模式推理模型产品设计国产AI 场景分层

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