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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 870
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

DeerFlow 2.0 深度解析：字节跳动开源超级智能体运行时——从 LangGraph 重构到生产级 Agent 基础设施的技术革命

DeerFlow 2.0 深度解析：字节跳动开源超级智能体运行时——从 LangGraph 重构到生产级 Agent 基础设施的技术革命
2026-05-15 23:46:24 +0800 CST view 880
DeerFlow 2.0完整架构解析：从LangGraph重构到生产级Agent基础设施，深入讲解沙箱执行、技能系统、长期记忆、子代理并行、MCP集成等核心技术。
AI Agent DeerFlow LangGraph 字节跳动开源

DeerFlow 2.0 深度实战：从「对话机器人」到「可进化超级智能体」——字节跳动开源超级 Agent 运行时的架构设计与生产级实践

DeerFlow 2.0 深度实战：从「对话机器人」到「可进化超级智能体」——字节跳动开源超级 Agent 运行时的架构设计与生产级实践
2026-05-22 10:29:50 +0800 CST view 1063
深度解析字节跳动开源的超级智能体运行时框架DeerFlow 2.0，从多层记忆架构、Supervisor-Worker多Agent协作到Docker沙箱隔离，全面拆解其工程设计细节与生产实践。
AI Agent DeerFlow 字节跳动多智能体 LangChain 沙箱上下文工程

MQTT 5.0 + EMQX 深度拆解：当物联网消息总线成为 AI Agent 的「神经中枢」——从 QoS 语义、遗嘱与主题别名到 A2A over MQTT 的全链路实战

MQTT 5.0 + EMQX 深度拆解：当物联网消息总线成为 AI Agent 的「神经中枢」——从 QoS 语义、遗嘱与主题别名到 A2A over MQTT 的全链路实战
2026-08-18 19:45:20 +0800 CST view 132
深度拆解 MQTT 5.0 与 EMQX：QoS 0/1/2 语义、遗嘱与保留消息、主题别名、共享订阅、请求响应，EMQX 的 Erlang 架构与规则引擎、集群设计，以及 EMQX 6.2 的 A2A over MQTT 如何让 AI Agent 通过消息总线注册、发现与协作，配 Python/Go 可运行代码与生产性能优化清单。
MQTT EMQX MQTT 5.0 物联网消息队列 AI Agent A2A 发布订阅 Erlang IoT

PostgreSQL 18 深度拆解：当异步 I/O 把磁盘吞吐「榨」到极限——从 io_uring 到 UUIDv7 与 MERGE RETURNING 的全链路实战

PostgreSQL 18 深度拆解：当异步 I/O 把磁盘吞吐「榨」到极限——从 io_uring 到 UUIDv7 与 MERGE RETURNING 的全链路实战
2026-08-18 20:12:28 +0800 CST view 116
深度拆解 PostgreSQL 18 异步 I/O 子系统（io_method/io_uring）、原生 uuidv7()、RETURNING OLD/NEW 与 MERGE RETURNING、虚拟生成列、reflink 秒级克隆备份，配可运行 SQL 与生产调优清单。
PostgreSQL PG18 AIO io_uring UUIDv7 数据库性能优化 MERGE

AI Agent长期记忆工程实战：从语义向量到生产级记忆系统的完整落地

AI Agent长期记忆工程实战：从语义向量到生产级记忆系统的完整落地
2026-06-29 04:44:18 +0800 CST view 439
深入探讨如何为AI Agent构建持久化、可检索、分层管理的长期记忆系统，从向量数据库选型到LangChain生产级集成，附带完整Python代码。
AI Agent 长期记忆向量数据库 Qdrant LangChain

Google ADK 2.0 深度解析：从单 Agent 到多智能体协作，Google 交出了怎样的工程化答卷？

Google ADK 2.0 深度解析：从单 Agent 到多智能体协作，Google 交出了怎样的工程化答卷？
2026-07-10 14:46:35 +0800 CST view 371
2026年4月Google发布ADK 2.0，从架构设计、核心原理、代码实战、工程落地四维度深度解析多智能体协作框架，对比LangGraph、CrewAI、AutoGen
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

Google Gemma 4 深度解析：当开源AI进入「逐层嵌入平行化」时代

Google Gemma 4 深度解析：当开源AI进入「逐层嵌入平行化」时代
2026-04-09 04:54:56 +0800 CST view 1121
Google于2026年4月发布Gemma 4开源模型系列，首次全面切换Apache 2.0许可证，搭载Per-Layer Embedding架构创新，26B MoE以3.8B激活参数击败Qwen3-235B。本文深度解析PLE架构、稀疏激活机制与全规格产品矩阵。
Gemma 4 Google 开源模型 Apache 2.0 MoE Per-Layer Embedding

本地优先的 AI 记忆系统 MemPalace 深度解析：96.6% R@5 背后的架构设计

本地优先的 AI 记忆系统 MemPalace 深度解析：96.6% R@5 背后的架构设计
2026-04-28 12:24:56 +0800 CST view 787
深度解析 MemPalace 源码：从宫殿记忆隐喻、存储后端抽象、ONNX embedding 加速、LLM closet 生成到 entity 检测，完整剖析 96.6% R@5 背后的工程设计。
AI 记忆系统向量数据库 ONNX Embedding Python ChromaDB 开源

Google ADK 2.0 工程化实践：如何用 Graph 工作流构建生产级多 Agent 系统？

Google ADK 2.0 工程化实践：如何用 Graph 工作流构建生产级多 Agent 系统？
2026-07-10 14:47:43 +0800 CST view 274
2026年4月Google发布ADK 2.0，从架构设计、核心原理、代码实战、工程落地四维度深度解析多智能体协作框架
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

多 Agent 协作框架横评：Google ADK 2.0 的工程化答案，与 LangGraph、CrewAI、AutoGen 正面交锋

多 Agent 协作框架横评：Google ADK 2.0 的工程化答案，与 LangGraph、CrewAI、AutoGen 正面交锋
2026-07-10 14:49:00 +0800 CST view 360
2026年4月Google发布ADK 2.0，对比LangGraph、CrewAI、AutoGen等主流框架，从架构设计、核心原理、代码实战角度深度解析
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

PostgreSQL 18 异步I/O 深度拆解：当数据库终于学会「不等待」——从 io_uring 到 Worker 线程池的全链路性能革命

PostgreSQL 18 异步I/O 深度拆解：当数据库终于学会「不等待」——从 io_uring 到 Worker 线程池的全链路性能革命
2026-08-12 13:14:36 +0800 CST view 165
深度拆解 PostgreSQL 18 全新 AIO 子系统：从同步 I/O 之痛、io_method 三种模式、架构原理，到生成列/uuidv7/增强统计/异步驱动/pgbench 实测与 18 条生产踩坑清单。
PostgreSQL 18 异步I/O AIO io_uring 数据库性能生成列 uuidv7

SGLang 深度拆解：当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战

SGLang 深度拆解：当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
2026-08-18 21:45:21 +0800 CST view 147
深度拆解 SGLang 推理引擎：从 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度、约束解码到 PD 分离与量化，配可运行代码与生产调优清单。
SGLang RadixAttention KV Cache LLM推理前缀缓存结构化生成

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