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TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）

TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）
2026-06-08 20:52:38 +0800 CST view 384
2026年3月Google Research在ICLR 2026发表TurboQuant算法，将LLM的KV缓存压缩至3-bit，实现6倍内存缩减和8倍推理加速。本文深入剖析TurboQuant的技术原理，并提供生产级部署指南。
TurboQuant KV缓存压缩 LLM推理优化量化算法 Google Research ICLR2026

FinceptTerminal 深度实战：当 C++20 遇上金融终端——从 Qt6 原生渲染到 37 个 AI 智能体与 QuantLib 量化引擎的生产级完全指南（2026）

FinceptTerminal 深度实战：当 C++20 遇上金融终端——从 Qt6 原生渲染到 37 个 AI 智能体与 QuantLib 量化引擎的生产级完全指南（2026）
2026-06-14 22:28:06 +0800 CST view 432
开源金融终端 Fincept Terminal v4 深度实战：C++20 原生渲染、37 个 AI 投资智能体、QuantLib 18 模块量化引擎、100+ 数据源、16 家券商接入
FinceptTerminal C++20 Qt6 金融终端量化交易 AI智能体 QuantLib 开源金融

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）
2026-06-15 00:18:14 +0800 CST view 482
深度剖析 Redis 之父 antirez 的最新项目 ds4 (DwarfStar)，专为 DeepSeek V4 Flash 设计的本地推理引擎。涵盖非对称 2-bit 量化、磁盘 KV 缓存、Metal/CUDA 优化、内置 Coding Agent 等核心技术。
ds4 DwarfStar antirez Redis 大模型推理 MoE架构量化

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 146
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 135
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

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 335
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 36
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 173
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 847
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 504
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 763
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

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

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 260
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

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 564
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 617
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 161
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 267
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 1004
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 21
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 656
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 636
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

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 335
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

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
2026-07-28 08:45:18 +0800 CST view 12
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 163
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 92
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

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