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Apache APISIX 深度拆解:从 API 网关到 AI 网关——当 Lua 脚本引擎遇上 20+ LLM 提供商,手写一个生产级 AI 流量治理平台
编程
Apache APISIX 深度拆解:从 API 网关到 AI 网关——当 Lua 脚本引擎遇上 20+ LLM 提供商,手写一个生产级 AI 流量治理平台
2026-08-03 03:43:49 +0800 CST
view 180
深度拆解Apache APISIX从API网关到AI网关的架构演进:10个AI插件构建完整LLM流量治理栈、多LLM负载均衡、Token级限流、Prompt安全三层防线、AI RAG网关层注入、Agent Skills用AI管理AI网关,附完整生产部署配置与性能基准测试
Apache APISIX
AI Gateway
LLM
API Gateway
OpenResty
Lua
etcd
Token限流
Prompt安全
RAG
多LLM路由
负载均衡
内容审核
AI Agent Skills
MCP
云原生
微服务
Ollama 融资 6500 万美元背后:2026 年本地大模型运行时生态深度拆解——为什么「极简主义」赢了
编程
Ollama 融资 6500 万美元背后:2026 年本地大模型运行时生态深度拆解——为什么「极简主义」赢了
2026-07-16 11:45:03 +0800 CST
view 403
从 Ollama 6500 万美元融资事件切入,深度拆解 2026 年本地大模型运行时生态:Ollama、llama.cpp、LocalAI、LiteBox、vLLM 的架构设计、性能对比、API 设计、适用场景,配完整代码实战与生产部署踩坑指南。
Ollama
本地大模型
llama.cpp
LocalAI
LiteBox
本地LLM
推理引擎
量化
GGUF
MCP
TensorRT-LLM 深度实战:从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命
编程
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 836
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
Ollama 0.30 深度实战:当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南(2026)
编程
Ollama 0.30 深度实战:当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南(2026)
2026-06-21 08:54:17 +0800 CST
view 823
Ollama 0.30 深度解析:双引擎推理架构、Gemma 4 QAT、Cohere2 MoE、ollama launch 生态与生产级部署完全指南
Ollama
LLM
本地推理
AI编程
llama.cpp
MLX
Gemma
开源
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
编程
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 342
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
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?
编程
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 280
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
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
编程
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:48:24 +0800 CST
view 157
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
编程
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:50:04 +0800 CST
view 203
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
Khazix Skills 深度解析:当「数字生命卡兹克」把压箱底的 AI Skills 一字不改开源出来
编程
Khazix Skills 深度解析:当「数字生命卡兹克」把压箱底的 AI Skills 一字不改开源出来
2026-04-10 00:44:17 +0800 CST
view 2420
数字生命卡兹克开源的 AI Skills 合集,支持 Claude Code、OpenClaw、Codex 三大平台,包含写作、代码、研究等核心 Skill,实用主义风格,真实生产环境验证。
AI Skills
Khazix
数字生命卡兹克
Agent Skills
开源
TurboQuant+深度拆解:极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学
编程
TurboQuant+深度拆解:极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学
2026-07-28 11:52:16 +0800 CST
view 252
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
LiteLLM 深度解析:100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战
编程
LiteLLM 深度解析:100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战
2026-04-29 05:42:47 +0800 CST
view 793
深度解析开源AI网关LiteLLM:100+大模型统一接入、虚拟密钥体系、负载均衡与故障降级、MCP/A2A网关、生产级Docker部署实战
LiteLLM
AI网关
大模型
LLM
API网关
Python
Docker
云原生
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌
编程
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌
2026-07-17 10:43:43 +0800 CST
view 406
深度拆解 Spring AI 2.0 GA:ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议原生支持、RAG ETL Pipeline、Micrometer 可观测性,配完整生产级代码实战。2026年Java开发者AI集成的终极指南。
Spring AI
Java
AI
Spring Boot
LLM
MCP
RAG
AI Agent
Tool Calling
Spring Framework
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构
编程
Spring AI 2.0 深度拆解:当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构
2026-07-17 10:44:29 +0800 CST
view 306
深度拆解 Spring AI 2.0 GA:ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议支持、RAG ETL Pipeline,配完整生产级代码实战。
Spring AI
Java
AI
Spring Boot
LLM
MCP
RAG
AI Agent
Tool Calling
shimmy v2.3.0 深度解析:纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU
编程
shimmy v2.3.0 深度解析:纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU
2026-07-23 11:45:35 +0800 CST
view 231
深度解析纯 Rust WebGPU 推理引擎 shimmy v2.3.0:GGUF 原生加载、OpenAI API 兼容、KV Cache 量化、Flash Attention 等效实现,配 Tauri 桌面应用集成实战与性能基准测试。
shimmy
WebGPU
Rust
GGUF
LLM
llama.cpp
推理引擎
WebAssembly
AI 编程助手瘫痪了吗?Karpathy Skills 与 CLAUDE.md 如何用数学约束驯服 LLM 的混乱天性——从四大失败模式到生产级行为规则的完全指南
编程
AI 编程助手瘫痪了吗?Karpathy Skills 与 CLAUDE.md 如何用数学约束驯服 LLM 的混乱天性——从四大失败模式到生产级行为规则的完全指南
2026-05-23 00:46:41 +0800 CST
view 635
深度剖析 AI 编码代理的四大核心失败模式(静默假设、过度工程、范围蔓延、缺乏验证),介绍 Karpathy Skills 项目如何用行为约束体系替代模糊提示,以及如何使用 CLAUDE.md 构建可维护的 AI 辅助开发流程。
AI编程
LLM
Karpathy Skills
CLAUDE.md
行为约束
提示工程
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
编程
Go 1.27 的小对象分配革命:当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
2026-07-05 16:38:18 +0800 CST
view 325
Go 1.27编译器为小于80字节的小对象生成尺寸特化分配代码,绕过mallocgc通用路径,直接内联分配逻辑。小对象分配延迟降低约30%,整体免费1%性能提升,无需改代码。解析Swiss Tables/Green Tea GC/栈分配的基础建设如何促成这一优化。
Go
Go 1.27
编译器
性能优化
内存管理
malloc
小对象分配
尺寸特化
mallocgc
GreenTeaGC
SwissTables
栈分配
GOEXPERIMENT
Meta Muse Glimmer 深度拆解:300亿参数端侧Agent模型的工程革命——从知识蒸馏到4bit量化的完整实战指南(2026)
编程
Meta Muse Glimmer 深度拆解:300亿参数端侧Agent模型的工程革命——从知识蒸馏到4bit量化的完整实战指南(2026)
2026-08-13 18:49:00 +0800 CST
view 103
深度拆解Meta 2026年8月发布的Muse Glimmer:300亿参数开放权重Dense模型,4bit量化可在单张RTX 3090/4090上本地运行。涵盖架构设计、知识蒸馏、量化原理、本地部署实战与性能基准测试。
Muse Glimmer
端侧AI
知识蒸馏
4bit量化
Agent本地部署
300亿参数
Meta
Apache 2.0
llama.cpp
Ollama
Muse Glimmer 端侧Agent革命:300亿参数模型如何在消费级GPU上跑出生产级性能(2026实战)
编程
Muse Glimmer 端侧Agent革命:300亿参数模型如何在消费级GPU上跑出生产级性能(2026实战)
2026-08-13 18:50:11 +0800 CST
view 125
深度拆解Meta 2026年8月发布的Muse Glimmer:300亿参数开放权重Dense模型,4bit量化可在单张RTX 3090/4090上本地运行。涵盖架构设计、知识蒸馏、量化原理、本地部署实战与性能基准测试。
Muse Glimmer
端侧AI
知识蒸馏
4bit量化
Agent本地部署
300亿参数
Meta
Apache 2.0
llama.cpp
Ollama
llama.cpp 深度实战:从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
编程
llama.cpp 深度实战:从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
2026-05-23 17:18:22 +0800 CST
view 2301
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构:GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测,与 Ollama/vLLM 完整横评。
llama.cpp
GGUF
量化
CUDA
Metal
LLM推理
C++
本地部署
性能优化
GGML
从140GB到4GB:AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战(2026)
编程
从140GB到4GB:AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战(2026)
2026-06-22 19:28:19 +0800 CST
view 522
深入解析 AirLLM 的无量化层间 Offloading 技术原理,探讨如何通过 CPU-GPU 混合推理在 4GB 显存上运行 70B 大模型,附完整代码实战与生产部署指南。
LLM推理
GPU优化
CPU Offload
层间调度
AirLLM
PyTorch
一行命令搞定!16.5k Star 的开源神器,让 AI 生成的前端终于有审美了
案例
一行命令搞定!16.5k Star 的开源神器,让 AI 生成的前端终于有审美了
2026-05-11 16:39:33 +0800 CST
view 805
16.5K Stars 的开源项目 taste-skill,让 AI 生成的前端代码告别紫蓝渐变 Hero + 三列圆角卡片的模板风。一行命令安装,支持 Cursor/Claude Code/Codex 等主流编程 Agent。
taste-skill
AI前端
设计规范
Claude Code
Cursor
反slop
前端开发
SKILL
Muse Glimmer 30B 深度拆解:Meta「真开源」旗舰Agent模型如何用一块显卡颠覆本地AI工作流
编程
Muse Glimmer 30B 深度拆解:Meta「真开源」旗舰Agent模型如何用一块显卡颠覆本地AI工作流
2026-08-14 09:44:53 +0800 CST
view 195
深度拆解Meta开源的Muse Glimmer 30B端侧Agent模型:从稠密Transformer架构、1.8B ViT-G/14视觉编码器,到4-bit GGUF量化、DFlash推测性解码,再到Ollama一键部署、配完整代码实战与15条生产踩坑清单
Muse Glimmer
Meta
Agent模型
本地AI
开源LLM
量化部署
Function Calling
多模态
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)
编程
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 362
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
SkillOpt 深度拆解:当微软决定「像训练神经网络一样训练 Skill」——从轨迹驱动优化到文本空间搜索,一个 3.1K Star 的框架如何用「不改权重只改文档」重新定义 Agent 技能优化的终极形态
编程
SkillOpt 深度拆解:当微软决定「像训练神经网络一样训练 Skill」——从轨迹驱动优化到文本空间搜索,一个 3.1K Star 的框架如何用「不改权重只改文档」重新定义 Agent 技能优化的终极形态
2026-08-05 21:49:06 +0800 CST
view 148
深度拆解微软开源的SkillOpt框架:用训练神经网络的方法论优化Agent技能文档,不改权重只改Markdown,52个评测组合全部最优,准确率提升20%+
SkillOpt
微软
AI Agent
技能优化
LLM
Prompt工程
强化学习
轨迹优化
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